Можете объяснить две вещи, а то не пойму, толи вы их вырвали из контекста и не объяснили, то ли я что-то не так прочитал:
ВОПРОС №1 💬Вы пишите - "Перед началом подсчётов мы перевернули обратные шкалы: где поставлена оценка 5 — заменили на 1, где 4 — на 2 и т. д. Затем приступили к вычислению индекса." 🤔Вопрос - Зачем переворачивать все если дальше вы нигде это не используете?
ВОПРОС №2 💬 Вы пишите - "После обработки данных мы подтвердили, что методике на русском языке можно доверять. Она значимо пересекается с лояльностью (0,72) и опытом использования сервиса (0,73).Все вопросы методики измеряют одно и то же свойство: коэффициент альфа Кронбаха (α), который говорит о пригодности методики, находится на высоком уровне. Так значение α > 0,9 является очень хорошим. У нас вышло α = 0,94, как и у Джеффа Соро." 🤔Вопрос - Так и не понял как вы так сконектили все эти цифры. У вас индекс вышел 42, как это метчится с 0,72 и 0,73? Также у вас α = 0,94. Это как так получилось? Можно тут больше математики получить как вы это все сконнектили между собой и получили такие значения?
🤔Вопрос - Зачем переворачивать все если дальше вы нигде это не используете?
🟢 Ответ: «Обратные» шкалы — это когда респондент по отвечает, «1», а для наших подсчетов это означает «5».
Например, «Согласны ли вы, что у приложения скучный дизайн». 5 — полностью согласен, 1 — полностью не согласен. Ставят «1», а для оценки дизайна это твердая «5».
Мы переворачиваем шкалы, чтобы правильно посчитать значение индекса. Если их не перевернуть, то получится неверное значение.
Вот последовательность ответов респондента — 1(обр), 1(обр), 5, 5 А вот какие данные мы считаем для индекса — 5, 5, 5, 5
🤔Вопрос - Так и не понял как вы так сконектили все эти цифры. У вас индекс вышел 42, как это метчится с 0,72 и 0,73? Также у вас α = 0,94. Это как так получилось? Можно тут больше математики получить как вы это все сконнектили между собой и получили такие значения?
🟢 Ответ:
Мы никак не коннектили эти цифры. Они служат разным целям. 0,72 и 0,73 и α = 0,94 нам нужны только для описания методики. Расскажу чуть подробнее.
Корреляция — это, когда две вещи связаны между собой таким образом, что если одна из них изменяется, то и другая тоже изменяется. Если связь между ними положительная, то они меняются в одном направлении.
Для этой методики мы посчитали корреляцию с другими методиками. Лояльностью (NPS) и пользовательским опытом (UMUX Lite )
0,72 — корреляция индекса кайфовости с NPS 0,73 — корреляция индекса кайфовости с UMUX Lite
Далее мы посчитали Коэффициент альфа Кронбаха (0, 94). Это число, показывает, что все вопросы измеряют один и тот же признак, и результатам методики можно доверять.
После того, как мы описали показатели методики, мы можем ее применить. И вот тут уже появляется индекс 42.
Артем, подскажите, пожалуйста, получилось ли у меня ответить на ваши вопросы?
Можете объяснить две вещи, а то не пойму, толи вы их вырвали из контекста и не объяснили, то ли я что-то не так прочитал:
ВОПРОС №1
💬Вы пишите - "Перед началом подсчётов мы перевернули обратные шкалы: где поставлена оценка 5 — заменили на 1, где 4 — на 2 и т. д. Затем приступили к вычислению индекса."
🤔Вопрос - Зачем переворачивать все если дальше вы нигде это не используете?
ВОПРОС №2
💬 Вы пишите - "После обработки данных мы подтвердили, что методике на русском языке можно доверять. Она значимо пересекается с лояльностью (0,72) и опытом использования сервиса (0,73).Все вопросы методики измеряют одно и то же свойство: коэффициент альфа Кронбаха (α), который говорит о пригодности методики, находится на высоком уровне. Так значение α > 0,9 является очень хорошим. У нас вышло α = 0,94, как и у Джеффа Соро."
🤔Вопрос - Так и не понял как вы так сконектили все эти цифры. У вас индекс вышел 42, как это метчится с 0,72 и 0,73? Также у вас α = 0,94. Это как так получилось? Можно тут больше математики получить как вы это все сконнектили между собой и получили такие значения?
Спасибо!
Артем, спасибо большое вам за вопросы!
🤔Вопрос - Зачем переворачивать все если дальше вы нигде это не используете?
🟢 Ответ:
«Обратные» шкалы — это когда респондент по отвечает, «1», а для наших подсчетов это означает «5».
Например, «Согласны ли вы, что у приложения скучный дизайн». 5 — полностью согласен, 1 — полностью не согласен. Ставят «1», а для оценки дизайна это твердая «5».
Мы переворачиваем шкалы, чтобы правильно посчитать значение индекса. Если их не перевернуть, то получится неверное значение.
Вот последовательность ответов респондента — 1(обр), 1(обр), 5, 5
А вот какие данные мы считаем для индекса — 5, 5, 5, 5
🤔Вопрос - Так и не понял как вы так сконектили все эти цифры. У вас индекс вышел 42, как это метчится с 0,72 и 0,73? Также у вас α = 0,94. Это как так получилось? Можно тут больше математики получить как вы это все сконнектили между собой и получили такие значения?
🟢 Ответ:
Мы никак не коннектили эти цифры. Они служат разным целям. 0,72 и 0,73 и α = 0,94 нам нужны только для описания методики. Расскажу чуть подробнее.
Корреляция — это, когда две вещи связаны между собой таким образом, что если одна из них изменяется, то и другая тоже изменяется. Если связь между ними положительная, то они меняются в одном направлении.
Для этой методики мы посчитали корреляцию с другими методиками. Лояльностью (NPS) и пользовательским опытом (UMUX Lite )
0,72 — корреляция индекса кайфовости с NPS
0,73 — корреляция индекса кайфовости с UMUX Lite
Далее мы посчитали Коэффициент альфа Кронбаха (0, 94).
Это число, показывает, что все вопросы измеряют один и тот же признак, и результатам методики можно доверять.
После того, как мы описали показатели методики, мы можем ее применить. И вот тут уже появляется индекс 42.
Артем, подскажите, пожалуйста, получилось ли у меня ответить на ваши вопросы?