Levi’sの広告評価だけは常に7件法で訊いた。回答をすべてリスケールする...[なんか嫌になっちゃったんでメモは省略するけど、段階数がちがってても平均やSDは変わりませんでしたという話]考察。(3-9件法の範囲なら)段階数が多いほうが、対象者が使用する情報の量が増えるようだ。実務的にいうと、段階数は回答スタイルに影響しないようだし、平均やSDも変わらないようなので、段階数よりもっと他のことを気にした方がよいだろう。JMR)]、単一項目尺度についても調べたいっすね。なにもわからない...この研究の「段階数が異なる調査票間で、リスケールした回答を比較する」という発想がわからない。第一に、段階数が異なる項目の回答平均をリスケールしてまで比較したいというニーズがわからない。比較したいと思うのか。第二に、段階数がちがえば測定誤差の分布がちがうはずなのに、それを無視して因子分析したりANOVAやったりするのが気持ち悪い。すべきか、と訊かれると困るんだけど、私だったら、もっと人数を積み上げて(対象者は学生なんだからさ!)、回答を順序尺度とみたモデル(段階反応モデルとか)を調査票別に推定して、閾値パラメータの信頼区間だか事後分布だかを比較するよね...。第三に、百歩譲ってリスケールした回答を量と見なして分析するならば、関心が持たれるのは段階数によって平均やSDがどう変わるかではなくて、刺激間の差の効果量がどう変わるかだろう。正直なところ、これを通したか査読の先生?...という気分だ。いうか、リッカート尺度の段階数という問題を群間比較だけで検討しようというアプローチそのものがしょぼくないっすか。尺度使用(段階反応モデルなら閾値)に個人差があることを前提とした分析をするのが筋だろうと思う。