Keywords: Likert Skala Auswertung, Statistik Beratung, Data Science

Einführung

Im folgenden geht es um die Likert-Skala. Wir wollen die Fragebögen bezüglich der Lesegewohnheiten in der Pisa-Studie analysieren.

library(likert)
library(plyr)
data(pisaitems)
items28 <- pisaitems[, substr(names(pisaitems), 1, 5) == "ST24Q"]
head(items28)
##                 ST24Q01           ST24Q02           ST24Q03
## 68038          Disagree    Strongly agree    Strongly agree
## 68039             Agree Strongly disagree Strongly disagree
## 68040    Strongly agree Strongly disagree Strongly disagree
## 68041          Disagree          Disagree             Agree
## 68042 Strongly disagree          Disagree Strongly disagree
## 68043             Agree Strongly disagree Strongly disagree
##                 ST24Q04           ST24Q05           ST24Q06
## 68038 Strongly disagree    Strongly agree Strongly disagree
## 68039    Strongly agree Strongly disagree             Agree
## 68040             Agree Strongly disagree    Strongly agree
## 68041 Strongly disagree          Disagree          Disagree
## 68042          Disagree Strongly disagree          Disagree
## 68043             Agree Strongly disagree             Agree
##                 ST24Q07           ST24Q08           ST24Q09
## 68038             Agree          Disagree Strongly disagree
## 68039 Strongly disagree             Agree    Strongly agree
## 68040 Strongly disagree             Agree          Disagree
## 68041             Agree Strongly disagree Strongly disagree
## 68042          Disagree             Agree             Agree
## 68043 Strongly disagree             Agree    Strongly agree
##                 ST24Q10           ST24Q11
## 68038             Agree             Agree
## 68039 Strongly disagree Strongly disagree
## 68040          Disagree Strongly disagree
## 68041             Agree             Agree
## 68042             Agree Strongly disagree
## 68043 Strongly disagree Strongly disagree
items28 <- rename(items28, 
    c(ST24Q01 = "Ich lese nur wenn ich muss.", 
    ST24Q02 = "Lesen ist eines meiner Lieblingshobbies.", 
    ST24Q03 = "Ich mag es über Bücher mit anderen zu reden.", ST24Q04 = "Ich finde es schwierig Bücher zu Ende zu lesen.", 
    ST24Q05 = "Ich fühle mich glücklich, wenn ich ein Buch als Geschenk erhalte.", 
    ST24Q06 = "Für mich ist Lesen Zeitverschwendung.", 
    ST24Q07 = "Ich mag es zu einem Bücherladen oder einer Bibliothek zu gehen.", 
    ST24Q08 = "Ich lese nur, um Informationen zu erhalten, die ich brauche.", 
    ST24Q09 = "Ich kann nicht ruhig sitzen und länger als fünf Minuten lesen.", 
    ST24Q10 = "Ich mag es meine Meinung zu sagen über Bücher, die ich gelesen habe.", 
    ST24Q11 = "Ich mag es Bücher mit meinen Freunden zu tauschen."))

l28 <- likert(items28)
summary(l28)
##                                                                    Item
## 10 Ich mag es meine Meinung zu sagen über Bücher, die ich gelesen habe.
## 5     Ich fühle mich glücklich, wenn ich ein Buch als Geschenk erhalte.
## 8          Ich lese nur, um Informationen zu erhalten, die ich brauche.
## 7       Ich mag es zu einem Bücherladen oder einer Bibliothek zu gehen.
## 3                          Ich mag es über Bücher mit anderen zu reden.
## 11                   Ich mag es Bücher mit meinen Freunden zu tauschen.
## 2                              Lesen ist eines meiner Lieblingshobbies.
## 1                                           Ich lese nur wenn ich muss.
## 4                       Ich finde es schwierig Bücher zu Ende zu lesen.
## 9        Ich kann nicht ruhig sitzen und länger als fünf Minuten lesen.
## 6                                 Für mich ist Lesen Zeitverschwendung.
##         low neutral     high     mean        sd
## 10 41.07516       0 58.92484 2.604913 0.9009968
## 5  46.93475       0 53.06525 2.466751 0.9446590
## 8  50.39874       0 49.60126 2.484616 0.9089688
## 7  51.21231       0 48.78769 2.428508 0.9164136
## 3  54.99129       0 45.00871 2.328049 0.9090326
## 11 55.54115       0 44.45885 2.343193 0.9609234
## 2  56.64470       0 43.35530 2.344530 0.9277495
## 1  58.72868       0 41.27132 2.291811 0.9369023
## 4  65.35125       0 34.64875 2.178299 0.8991628
## 9  76.24524       0 23.75476 1.974736 0.8793028
## 6  82.88729       0 17.11271 1.810093 0.8611554

Jetzt sehen wir uns verschieden Plots zu den Fragen an:

plot(l28, centered = FALSE, wrap = 30)

plot(l28, type = "density")

Gruppiert nach Land:

l28g <- likert(items28, grouping = pisaitems$CNT);
plot(l28g)