¿Es 0 un valor válido en una escala Likert?

He llevado a cabo mi estudio piloto sobre la motivación del aprendizaje de idiomas utilizando una escala Likert de 6 puntos, pero de 0 (muy en desacuerdo) a 5 (muy de acuerdo). Noté que un colega en su encuesta usó del 1 al 6. ¿Mis variables calculadas (suma y media) serán las mismas que si hubiera usado del 1 al 6? ¿Se recomienda normalmente no usar un 0 por alguna razón? Soy nuevo en SPSS pero he logrado hacer la mayor parte de lo que tengo que hacer, pero ahora me preocupa que mis valores estén 'distorsionados'. No entiendo cómo SPSS agrega un 0 en una ecuación.

Déjame hacer un par de puntos. Primero, si solo tiene 1 pregunta, técnicamente no tiene una escala likert , sino solo una calificación ordinal. En cualquier caso, no puedo ver cómo habrá una diferencia significativa. Esto es solo un cambio lineal. Esto no hará ninguna diferencia si usa un análisis ordinal como la regresión logística ordinal o una prueba U de Mann-Whitney, o una opción más estándar como la regresión OLS o una prueba t.

Debo estar parcialmente en desacuerdo con @MichaelChernick. Si bien las respuestas a una sola pregunta Likert (ya sea 0 a 5 o 1 a 6 o lo que sea) son claramente ordinales, generalmente hay una suma de varios elementos de la escala Likert. En algún momento, el número de valores posibles se vuelve tan alto que es esencialmente continuo.

Como usted sabe (pero el póster de la pregunta puede no serlo), la regresión OLS no supone que la variable dependiente esté normalmente distribuida, solo que los errores (según lo estimado por los residuos) sí lo son.

Si sumamos un montón de elementos Likert, ¿sabemos que los intervalos son realmente iguales? No en realidad no. ¿Pero sabemos eso para, por ejemplo, IQ? O incluso los ingresos? ¿Es la diferencia entre un coeficiente intelectual de 130 y 140 lo mismo que 100 y 110? ¿Esa pregunta tiene sentido? ¿Qué pasa con un aumento de $ 10,000 para alguien que gana $ 10,000 frente a $ 100,000 por año?

Escribí una publicación de blog completa sobre esto.

Además, no me queda claro si esta escala Likert será una variable dependiente o independiente.

Al seguir las sugerencias de referencia de @ caracal, encontré una respuesta casi directa ( no, estos dos sistemas de calificación no son equivalentes si se presentan como opciones numéricas para los encuestados ) de Schwarz, Knäuper, Hippler, Noelle-Neumann y Clark ⁽¹⁹⁹¹⁾ . Presentan datos sobre las respuestas a la pregunta, "¿Hasta qué punto has tenido éxito en la vida hasta ahora?" Una versión dio opciones de calificación de 0-10 a 480 participantes; la otra versión tenía opciones de (-5) - (+ 5) con cero como punto medio, y fue vista por 552 participantes. Los puntos finales fueron etiquetados como "nada exitoso" y "extremadamente exitoso" en ambas versiones. "Indeciso" también era una opción para ambos. Así es como las cosas se sacudieron:

$$\begin{array}{ccc|ccc}&\text{0–10 Scale}&&&-5\text{ to +5 Scale}&\\\hline\small\text{Scale Value}&\small\text{Percentage}&\small\text{Cumulative}&\small\text{Scale Value}&\small\text{Percentage}&\small\text{Cumulative}\\\hline0&...&...&-5&1&1\\1&...&...&-4&...&1\\2&2&2&-3&1&2\\3&5&7&-2&1&3\\4&7&14&-1&1&4\\5&20&34&0&9&13\\6&14&48&+1&9&22\\7&20&68&+2&23&45\\8&20&88&+3&35&80\\9&6&94&+4&14&94\\10&3&97&+5&4&98\\\text{Undecided}&3&100&\rm{Undecided}&2&100\end{array}$$

Muy diferente, claramente! También informan para esta diferencia. Por supuesto, esta diferencia no aparecerá si la diferencia es solo detrás de escena en términos de cómo codifica las respuestas, no visible para los participantes como una forma de proporcionar respuestas.$\chi^2(10)=105.1,p<.0001$

Existen métodos simples de diseño de encuestas que le permiten a uno evitar preocuparse por los efectos psicológicos de equiparar los anclajes de calificación con los números. Básicamente, ¡puedes evitar usar números! P.ej:

1. Permita que los encuestados marquen las celdas en una tabla correspondiente a su preferencia de respuesta: cada fila puede ser un elemento diferente y cada columna puede etiquetarse con su ancla de calificación, o viceversa, sin números involucrados. Así es como podría verse (si uno respondiera sabiamente):

   $\begin{array}{|c|c|c|c|c|c|c|}\hline&\tiny\text{Strongly Disagree}&\tiny\text{Disagree}&\tiny\text{Mildly Disagree}&\tiny\text{Mildly Agree}&\tiny\text{Agree}&\tiny\text{Strongly Agree}\\\hline\tiny\text{Tumblers: better than pumpers!}^*&&&&&&\checkmark\\\hline\tiny\text{I look fat in this dress.}&\checkmark\\\hline\end{array}$ ^*

   Wikipedia da otro estilo usando opciones marcadas (por Nicholas Smith ):

   

2. Los códigos de letras también se pueden sustituir por opciones numéricas si se deben llenar espacios en blanco para una lista de muchos elementos; por ejemplo, { SD, D, MD, MA, A, SA}. ¡Solo no olvides incluir la leyenda!

^{Referencia
Schwarz, N., Knäuper, B., Hippler, HJ, Noelle-Neumann, E. y Clark, L. (1991). Los valores numéricos de las escalas de calificación pueden cambiar el significado de las etiquetas de las escalas. Public Opinion Quarterly, 55 (4), 570–582.}

Para hacer análisis con escalas ordinales como Likert, usaría métodos no paramétricos basados ​​en rangos. Lo que importa con las escalas ordinales es el orden si 5 es mejor, 0 es peor, 1 es mejor que 0, 2 es mejor que 1, etc. Tanto las proporciones como los intervalos no tienen sentido para los datos ordinales. Por lo tanto, una escala de 1-6 versus 0-5 no importa y no afectará el análisis. Comenzar con 1 se debe a la tradición más que a la necesidad.

Creo que los puntos deberían determinarse según la formulación de las preguntas. De la misma manera, si las preguntas están relacionadas con la actitud, entonces los puntos deben asignarse del 1 al 5, no del 0 al 4 porque estamos tratando de conocer la actitud. Y la actitud no puede ser mentira a nivel 0; incluso la marca del encuestado en la opción Totalmente en desacuerdo, pero no podemos mencionar 0 (cero) en esta respuesta. Similar puede ser otras variables. Entonces, como investigador deberíamos tratar de determinar los puntos del 1 al 5; 1-7 etc.