Para resúmenes básicos, estoy de acuerdo en que las tablas de frecuencia de informes y alguna indicación sobre la tendencia central está bien. Por inferencia, un artículo reciente publicado en PARE discutió la prueba t vs. MWW, elementos Likert de cinco puntos: prueba t versus Mann-Whitney-Wilcoxon .
Para un tratamiento más elaborado, recomendaría leer la revisión de Agresti sobre variables categóricas ordenadas:
Liu, Y y Agresti, A (2005). El análisis de datos categóricos ordenados: una visión general y una encuesta de desarrollos recientes . Sociedad de Estadística e Investigación Operativa Test , 14 (1), 1-73.
Se extiende en gran medida más allá de las estadísticas habituales, como el modelo basado en el umbral (por ejemplo, odds ratio proporcional), y vale la pena leerlo en lugar de Agresti. libro CDA .
A continuación muestro una imagen de tres formas diferentes de tratar un artículo Likert; de arriba a abajo, la vista de "frecuencia" (nominal), la vista "numérica" y la vista "probabilística" (un modelo de crédito parcial ):
Los datos provienen de los Science
datos del ltm
paquete, donde el ítem se refería a la tecnología ("La nueva tecnología no depende de la investigación científica básica", con la respuesta "totalmente en desacuerdo" a "totalmente de acuerdo", en una escala de cuatro puntos)