평균을 사용하여 5 점 등급의 중심 경향을 요약 할 경우의 이점

@ gung이 언급했듯이 5 점 항목의 평균을 중심 경향의 지표로 취하는 데는 매우 좋은 이유가 있다고 생각합니다. 나는 이미 이러한 이유를 설명했다 .

말을 바꾸려면 :

1. 평균은 계산하기 쉽다
2. 평균은 직관적이고 잘 이해됩니다
3. 평균은 단일 숫자입니다
4. 다른 지수는 종종 유사한 순위의 객체를 산출합니다

평균이 아마존에 좋은 이유

평균을보고하는 데있어 아마존의 목표에 대해 생각해보십시오. 그들은 목표로하고있을 수 있습니다

• 항목에 대해 직관적이고 이해하기 쉬운 등급을 제공합니다.
• 평가 시스템의 사용자 승인을 보장
• 사람들이 평가의 의미를 이해하도록하여 구매 결정에 알맞게 사용할 수 있도록합니다.

Amazon은 일종의 반올림 평균, 각 등급 옵션의 빈도 수 및 샘플 크기 (예 : 등급 수)를 제공합니다. 이 정보는 아마도 대부분의 사람들이 품목에 대한 일반적인 감정과 그러한 등급에 대한 신뢰를 모두 이해하기에 충분할 것입니다 (즉, 등급이 20 인 4.5는 평점이 4.5 인 4.5보다 10 5 인 항목보다 정확할 가능성이 높습니다). -별 등급 및 댓글이없는 1 개의 별 등급은 여전히 ​​좋은 항목 일 수 있습니다).

평균을 민주적 옵션으로 볼 수도 있습니다. 많은 선거는 어느 후보가 2 점 척도에서 가장 높은 평균을 얻는 지에 따라 결정됩니다. 마찬가지로, 검토를 제출 한 각 사람이 투표를 받는다는 주장을한다면, 평균을 각 사람의 투표에 똑같이 가중시키는 형태로 볼 수 있습니다.

스케일 사용의 차이가 실제로 문제입니까?

중심 경향 편향, leniency 편견, 엄격 편향과 같은 심리학 문헌에 알려진 광범위한 등급 편향이 있습니다 (검토를 위해 Saal et al 1980 참조). 또한 일부 평가자는 더 임의적이며 일부는 더 신뢰할 수 있습니다. 일부는 체계적으로 가짜 긍정적 또는 가짜 부정적인 리뷰를 제공하기도합니다. 항목의 실제 평균 등급을 계산할 때 다양한 형태의 오류가 발생합니다.

그러나 임의의 모집단 표본을 추출하는 경우 이러한 치우침이 취소되고 충분한 표본 크기의 평가자가 있으면 실제 평균을 얻을 수 있습니다.

물론 아마존에서 무작위 샘플을 얻지 못하고 아이템에 대해 얻은 특정 평가자 세트가보다 관대하거나 엄격하도록 체계적으로 편향 될 위험이 있습니다. 즉, Amazon 사용자는 사용자가 제출 한 평가가 불완전한 샘플에서 나온 것임을 높이 평가할 것입니다. 또한 많은 경우에 응답 바이어스 차이의 대부분이 사라지기 시작하는 합리적인 표본 크기로 인해 가능성이 높다고 생각합니다.

평균 이상의 가능성

등급의 정확성을 향상시키는 관점에서 평균의 일반적인 개념에 도전하지는 않지만 항목의 실제 모집단 평균 등급을 추정하는 다른 방법이 있다고 생각합니다. 항목을 평가하도록 요청한 큰 대표적인 샘플이었습니다.

• 그들의 신뢰도에 근거한 무게 평가자
• 평균 등급을 모든 품목의 평균 등급과 특정 품목의 평균의 가중 합계로 추정하는 베이지안 등급 시스템을 사용하고 등급 수가 증가함에 따라 특정 품목의 가중치를 높이십시오.
• 항목 전체의 일반적인 등급 경향에 따라 평가자의 정보를 조정하십시오 (예 : 일반적으로 3을 제공하는 사람의 5는 일반적으로 4를 제공하는 사람보다 더 가치가 있습니다).

따라서 등급의 정확성이 아마존의 주요 목표라면 아이템 당 등급 수를 늘리고 위의 전략 중 일부를 채택하기 위해 노력해야한다고 생각합니다. 이러한 접근 방식은 “최고의”순위를 만들 때 특히 관련이있을 수 있습니다. 그러나 페이지의 겸손한 평가의 경우 샘플 평균이 단순성과 투명성의 목표를 더 잘 충족 할 수 있습니다.

참고 문헌

• Saal, FE, Downey, RG & Lahey, MA (1980). 등급 평가 : 등급 데이터의 심리적 품질 평가. Psychological Bulletin, 88, 413.

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