J 2021

The 5-Item Likert Scale and Percentage Scale Correspondence with Implications for the Use of Models with (Fuzzy) Linguistic Variables

MAZUREK, Jiří, Cristina PEREZ RICO, Carlos GARCIA FERNANDEZ, Jean-Pierre MAGNOT, Tristan MAGNOT et. al.

Základní údaje

Originální název

The 5-Item Likert Scale and Percentage Scale Correspondence with Implications for the Use of Models with (Fuzzy) Linguistic Variables

Autoři

MAZUREK, Jiří (203 Česká republika, garant, domácí), Cristina PEREZ RICO (724 Španělsko), Carlos GARCIA FERNANDEZ (724 Španělsko), Jean-Pierre MAGNOT (250 Francie) a Tristan MAGNOT (250 Francie)

Vydání

REVISTA DE MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA ECONOMÍA Y LA EMPRESA, 2021, 1886-516X

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

50202 Applied Economics, Econometrics

Stát vydavatele

Španělsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Kód RIV

RIV/47813059:19520/21:A0000243

Organizační jednotka

Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné

Klíčová slova anglicky

decision-making; evaluation; fuzzy linguistic variables; international study; Likert scale

Příznaky

Recenzováno
Změněno: 12. 4. 2022 09:38, Miroslava Snopková

Anotace

V originále

The aim of this paper is to examine how people perceive correspondence between the 5-item Likert scale and the percentage scale (the LS-PS correspondence thereinafter). Are all five items of the Likert scale equidistant? Do people use the same scale when evaluating different objects? Are men and women different? Are people from different countries / cultures different? The method of the study was a questionnaire with 661 participating respondents altogether from the Czech Republic, Ecuador, and France. The results indicate that the 5-item Likert scale is neither equidistant, nor symmetrical. Furthermore, there are (highly) statistically significant differences in the LS-PS correspondence with respect to location, age, or gender of respondents. The results can be used as an input for more precise decision-making modeling associated with (fuzzy) linguistic variables.