Resumen de Analyzing data from a fuzzy rating scale-based questionnaire: a case study

María Angeles Gil Alvarez, María Asunción Lubiano Gómez, Sara de la Rosa de Sáa, Beatriz Sinova Fernández

• español

  Antecedentes: la escala de valoración difusa se introdujo para abordar la imprecisión inherente al pensamiento humano y la experiencia al medir actitudes en muchos campos de la Psicología. La flexibilidad y expresividad de esta escala permiten describir apropiadamente las respuestas a la mayoría de las cuestiones que involucran mediciones psicológicas. Método: analizar las respuestas a cuestionarios basados en dicha escala supone un problema crítico. No obstante, en los últimos años se está desarrollando una metodología específica para el análisis estadístico de datos difusos que explota toda la información disponible. En este trabajo se recoge un resumen de los procedimientos más relevantes. Resultados: los métodos se ilustrarán mediante su aplicación a los datos de un estudio realizado con niños de nueve años. En él, los niños han respondido a algunas cuestiones del conocido cuestionario TIMSS/PIRLS recurriendo a un formulario basado en la escala de valoración difusa y en formato impreso o digital. Conclusiones: en primer lugar, el estudio muestra que los requisitos previos de formación y entrenamiento para cumplimentar tal formulario son poco exigentes. En segundo lugar, se verifica que a menudo las conclusiones estadísticas difieren sustancialmente dependiendo de que las respuestas se den según escala Likert o de valoración difusa.

• English

  Background: The fuzzy rating scale was introduced to cope with the imprecision of human thought and experience in measuring attitudes in many fields of Psychology. The flexibility and expressiveness of this scale allow us to properly describe the answers to many questions involving psychological measurement. Method: Analyzing the responses to a fuzzy rating scale-based questionnaire is indeed a critical problem. Nevertheless, over the last years, a methodology is being developed to analyze statistically fuzzy data in such a way that the information they contain is fully exploited. In this paper, a summary review of the main procedures is given. Results: The methods are illustrated by their application on the dataset obtained from a case study with nine-year-old children. In this study, children replied to some questions from the well-known TIMSS/PIRLS questionnaire by using a fuzzy rating scale. The form could be filled in either on the computer or by hand. Conclusions: The study indicates that the requirements of background and training underlying the fuzzy rating scale are not too demanding. Moreover, it is clearly shown that statistical conclusions substantially often differ depending on the responses being given in accordance with either a Likert scale or a fuzzy rating scale.