¿Se le permite agregar datos ordinales si se miden en la misma escala (por ejemplo, la escala Likert)?

Desde un punto de vista estricto, esto es algo incorrecto. Sin embargo, hacerlo no puede estropear demasiado las cosas. En respuestas anteriores, Jeremy dice que la gente hace esto todo el tiempo. El esta en lo correcto. James dice que sea receloso. Él también tiene razón. James recomienda PCA.

Bueno, PCA le dará una combinación lineal de las variables; esto supone que las variables están bien para multiplicarse y agregarse, ¡eso es lo que debes desconfiar!

Con solo 3 variables, usaría PCA para ver si una variable era suficiente; También podría usar el alfa de Cronbach para ver si las variables están correlacionadas.

Si tiene suficientes datos, una posibilidad es hacer dos regresiones y ver si dan resultados similares: 1) Cree una variable con 27 niveles (1,1,1) a (3,3,3) y realice una logística multinomial. 2) Crear una suma y hacer logística ordinal. Pero la opción 1) requiere bastante información.

Sería extremadamente cauteloso al agregar datos ordinales para crear un nuevo campo, especialmente sin saber cuáles son los campos constituyentes del valor de índice final propuesto. Creo que hacerlo está bien desde un punto de vista exploratorio, si solo estás buscando ver qué sucede, pero no lo lleves más allá a menos que tengas una comprensión firme de los métodos.

Otro enfoque que puede considerar es utilizar un análisis de componentes principales para reducir los campos en un conjunto más pequeño. Esto ayudaría a reducir la dimensionalidad de sus datos mientras conserva más información (varianza explicada). Luego, esos campos de regresión de salida de un PCA podrían usarse como independientes contra un campo objetivo específico (como Satisfacción general, Probable de recomendar, etc.)

Si. La gente hace esto todo el tiempo.

Con una escala de 7 puntos, probablemente esté bien haciendo una regresión lineal.

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