Analysis of Delphi study 7-point linear scale data by parametric methods: Use of the mean and standard deviation
Notice bibliographique
Résumé
The Delphi technique is a unique survey method that involves an iterative process to gain consensus when consensus is challenging to establish. Survey participants typically rate a variety of statements using a specified rating scale. The survey is repeated for several rounds, and at each round statements that do not reach a predefined level of consensus are advanced to the next round while giving the participants information about the responses of other participants for their comparison. The final statements are then ranked in order of the average rating. The statistical methods to analyze Delphi studies are not well described. This study investigates the use of a 1–7 linear rating scale along with parametric summary statistics for assessment of consensus and ranking of statements. A study set of 9297 individual ratings on the 1–7 scale were obtained from previously performed Delphi studies and used to create 490,000 simulated Delphi ratings with various numbers of participants. While the overall distribution of ratings was strongly left skewed the sampling distribution was near normally distributed for studies with five or more participants. The average difference between the standard deviation and interquartile range was −0.26/7. The overall risk of falsely concluding consensus using the standard deviation as a summary statistic was 7.3% when compared to using the interquartile range. The average difference between mean and median was −0.20/7. The risk of falsely ranking the statements by a value of 0.5 or more was near zero for all sample sizes when the mean was compared to the median. This study suggests that the use of the 1–7 linear rating scale in combination with the parametric summary statistics of standard deviation and mean is a valid method to analyze ratings from Delphi studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,079 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».