Variance is usually measured using

Variance is usually measured using the standard deviation. It was decidedto examine the standard deviation for the rescaled 5- and 7-point datacompared to the 10-point data. If the data are not dependent on the choiceof scale format, then once the data are rescaled to a score out of 10, allthree scale formats should exhibit the same standard deviation.Looking across the three scale formats in Table 5, the differences instandard deviation for the individual scale items are quite small, of theorder of zero to 0.2. It appears that scale format does not have a markedinfluence on variation about the mean. To clarify this formally, it wasdecided to test the overall average score for each format using the Levenetest for homogeneity of variance. The test was not significant (Levene statistic = 0.21; df 2,732; p = 0.81). Scale format therefore did not have anassociation with variance in this experiment.An examination of the standard deviation tells us about the dispersionof scores about the mean for a particular questionnaire item or variable. Itdoes not, however, tell us about how individual respondents have used thescale. For example, if we ask respondents to answer eight questions usinga 1 to 5 scale, how many different scale points will they use? Obviouslythe precise answer depends on what the questions pertain to. However,researchers generally want respondents to use more response options overa series of questions, rather than fewer. The reason is that this indicatesthose questions are generating more discrimination in responses.Therefore, as a supplementary analysis, I also examined how manydifferent scale points respondents actually used, and whether this differedaccording to the scale format. I found that, over the eight questions, theaverage number of scale points used for the 5-point scale was 2.9, for the7-point scale it was 3.6 and for the 10-point scale respondents used 4.0different scale points on average. An analysis of variance confirmed thatthere was a statistically significant difference between the scale formats interms of the number of scale points used by respondents (F = 54; df 2,732;p < 0.01). Therefore, there is evidence that respondents do use more scalepoints when given a scale format with more response options.

結果 (繁體中文) 1:

方差通常使用的標準偏差測量的。它被決定
，以檢查經重新縮放5-和7-點數據的標準偏差
相比，10點的數據。如果數據不依賴於選擇
比例格式的，那麼一旦數據被重新調整到得分為滿分，所有
三個刻度格式應該表現出相同的標準偏差。
縱觀這三個刻度格式下表5中，在不同
的個體規模項目標準偏差非常小，在的
零至0.2秩序。看來，規模格式不具有顯著的
關於均值變化的影響。正式澄清這一點，它是
決定測試使用的列文每種格式的總平均分
試驗方差齊性。測試是不顯著（列文統計量= 0.21; DF 2732; P = 0.81）。比例格式，因此沒有一個
在這個實驗中方差的關聯。
標準偏差的檢查告訴我們分散
大約平均得分的特定問題項或變量。這
不，但是，告訴我們如何個別受訪者使用的
規模。例如，如果我們問受訪者使用回答八個問題
1至5級，有多少不同規模的積分將他們使用？顯然，
精確的答案取決於什麼問題涉及到。然而，
研究人員普遍希望受訪者在使用更多的應對方案
一系列的問題，而不是更少。原因是，這表明
這些問題都產生在響應更歧視。
因此，作為一種補充性分析，我還檢查了多少個
不同規模的點的受訪者實際使用，以及是否不同
根據比例格式。我發現，在八個問題中，
所使用的5點標刻度點平均數為2.9，為
7分是3.6，為10分制的受訪者使用4.0
平均不同規模的點。方差分析證實，
有一個在刻度格式之間具有統計學差異顯著
的受訪者（F = 54使用刻度點的數量方面; DF 2732;
P <0.01）。因此，有證據表明，受訪者使用更多的規模
時，有更多的應對方案給出比例格式點。

結果 (繁體中文) 3:

方差通常用標準差來衡量。决定了
檢查重新縮放的5點和7點數據的標準差
與10點數據相比。如果數據不依賴於選擇
比例格式，然後一旦數據被重新縮放到10的分數，所有
三種比例尺格式應顯示相同的標準差。
縱觀錶5中的三種比例尺格式
個別比例尺項目的標準差很小
0到0.2的順序。比例格式似乎沒有標記
對平均值變化的影響。為了正式澄清這一點
决定使用Levene測試每個格式的總平均分數
方差齊性檢驗。試驗無顯著性意義（左旋統計=0.21；df 2732；p=0.81）。囙此，比例尺格式沒有
與實驗中的方差相關。
對標準差的檢驗告訴我們
關於特定問卷項目或變數平均值的分數。它
但是，並沒有告訴我們個別受訪者是如何使用
規模。例如，如果我們使用
一個1到5的比例，他們將使用多少不同的比例點？顯然
準確的答案取決於問題所涉及的內容。然而，
研究人員通常希望受訪者在
一系列的問題，而不是更少。原因是這表明
這些問題在答覆中產生了更多的歧視。
囙此，作為補充分析，我還研究了
受訪者實際使用的不同標度點，以及這是否不同
根據比例尺格式。我發現，在八個問題中
5分制的平均標度點數是2.9，對於
7分制為3.6分，10分制為4.0分
平均不同的標度點。方差分析證實
兩種量表格式在統計學上有顯著差异
受訪者使用的量表點數（F=54；df 2732；
p<0.01）。囙此，有證據表明，受訪者確實使用了更多的量表
當給定具有更多響應選項的縮放格式時的點。