四年回顾：人机交互研究中李克特量表的统计实践
人机交互
2020-02-03 v2 机器人学
应用统计
统计方法学
摘要
随着机器人日益普及，人机交互（HRI）领域的重要性随之增长。因此，我们应努力采用最佳统计实践。李克特量表是 HRI 中常用于测量感知与态度的指标。由于误传或无意错误，多数 HRI 研究者在分析李克特数据时未采用最佳实践。我们对心理测量文献进行回顾，以确定李克特量表设计与分析的现行标准。接着，我们对 2016 至 2019 年四年间的人机交互国际会议（International Conference on Human-Robot Interaction）开展调查，报告了不正确的统计实践与李克特量表设计。这些年间，110 篇论文中仅 3 篇对正确设计的李克特量表施用了恰当的统计检验。我们的分析表明，李克特量表的设计与检验存在可实质改进的 space。最后，我们提供了改进从李克特数据得出结论准确性的建议。
引用
@article{arxiv.2001.03231,
title = {Four Years in Review: Statistical Practices of Likert Scales in Human-Robot Interaction Studies},
author = {Mariah L. Schrum and Michael Johnson and Muyleng Ghuy and Matthew C. Gombolay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.03231},
year = {2020}
}