Indeterminate Likert Scale in Social Sciences Research

利克特量表 聚类分析 比例(比率) 人口 不确定性(哲学) 心理学 计算机科学 社会心理学 人工智能 社会学 地理 认识论 地图学 发展心理学 哲学 人口学
作者
M. M. Rosa Leonor,G. S. Manaces Easud,P. P. Luis Fernando
出处
期刊:International journal of neutrosophic science 卷期号:19 (1): 289-297 被引量:2
标识
DOI:10.54216/ijns.190125
摘要

The Likert scale is by far the most popular psychometric tool for collecting data. The ordinal structure and confined style of the Likert scale make it prone to information misinterpretation and loss. Depending on the consumers' moods, replies in the real world are sometimes erratic, imprecise, and ill-defined. Neutrosophy (the study of the implementation of the provisions and indeterminacy) is utilized to accurately portray the answers. This work introduces a neutrosophic-informed, agnostic version of the Likert scale. Clustering users based on their comments is an efficient method of segmenting the population and marketing to them. In this research, we offer a clustering approach for responses received using arbitrary Likert scales. When dealing with real-world events, indeterminate Likert scales are superior in recording replies properly.

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