在 R 中预测李克特类型分类数据答案

【问题标题】：Predict Likert Type Classification Data in R在 R 中预测李克特类型分类数据
【发布时间】：2018-09-30 09:25:44
【问题描述】：

目前，我正在研究一个分类类别为李克特类型的数据集。这是

1 = " Very Easy"  
2 = " Easy"  
3 =  " Neutral "  
4=  " Hard "  
5 = "Very Hard "

我创建了一个多元线性回归模型。现在我正在尝试使用我的模型来预测一个类。但输出是 3.45。那么这个结果属于哪个类呢？ 3 或 4。虽然它是李克特类型的数据，但它应该是 3 或 4。如何将此十进制值转换为 R 中的李克特类型数据？

这是我在 R 中的代码

dataset <- read.csv('survey.csv')
library(caTools)  
set.seed(123)
split = sample.split(dataset$difficulty, SplitRatio = .8)
training_set = subset(dataset, split == TRUE)
test_set = subset(dataset, split == FALSE)
predict = data.frame(class = 3, nb.repeat = 1 , attendance = 3,
                 instr = 1, Q9 = 1,  Q16 = 4, Q17 =  5,
                 Q18 = 2,   Q26 =3,  Q22 = 3,Q5 = 5  )
demo_pred = predict(regressor, newdata = predict)
view(demo_pred)

【问题讨论】：

心理学研究表明，您不应将李克特量表值视为线性，而应仅视为有序。间隙通常不具有相同的重要性，因此它们不应具有相同的线性间距。所以线性回归据说不是一个好的选择。

标签： r regression linear-regression non-linear-regression

【解决方案1】：

您需要使用有序逻辑回归，将因变量视为有序变量而不是连续变量。您可以使用类别的名称并将预测结果作为一组类别。看看这个link。

【讨论】：