Дані зі шкал Лайкерта іноді знижуються до номінального рівня шляхом об’єднання всіх відповідей «згода» та «незгода» у дві категорії «прийняти» та «відкинути». Хі-квадрат, тест Кокрена Q або тест МакНемара є звичайними статистичними процедурами, які використовуються після цього перетворення.
Загалом не варто, тому що опитувальники Лайкерта розроблені як порядкові (відповідь «Згоден» розташовується між відповідями «Помірний ступінь» і «Цілком згоден» або щось інше), але аналіз хі-квадрат передбачає, що відповіді є категоричними (просто список відповідей без упорядкування їх).
Якщо ви хочете провести статистичний аналіз за шкалою Лайкерта, емпіричне правило полягає в тому, щоб використовувати непараметричні тести, тобто r Спірмена для кореляцій та знаковий ранг Вілкоксона (замість парного t-критерію) або Манна Вітні (замість t-критерію незалежних вибірок).
Інтервальні дані Дані шкали Лайкерта можна аналізувати як інтервальні дані, тобто середнє є найкращим показником центральної тенденції. використовувати середні значення та стандартні відхилення для опису шкали.
Тест хі-квадрат незалежності може лише порівнювати категоріальні змінні. Він не може проводити порівняння між безперервними змінними або між категоріальними та безперервними змінними.
Критерій хі-квадрат є статистичним інструментом, який використовується щоб перевірити, чи дві категоріальні змінні пов’язані чи незалежні. Це допомагає нам зрозуміти, чи спостережувані дані суттєво відрізняються від очікуваних. Порівнюючи два набори даних, ми можемо зробити висновки про те, чи змінні мають значущий зв’язок.