村尾博（2004）「リッカート型項目データの回帰への使用と通常最小2乗推定量」『青森公立大学経営経済学研究』 9（2），63-79

• 本来リッカートが提唱した尺度：
• 測定しようとする量的特性に関連した 20個程度の意見項目を用い，被験者ごとに意見項目の点数を合計ないしは平均化し，それを当該量的特性に関する被験者のスコアとするもの。
• 実際には合計点を用いることが一般的であるから，「相加評定尺度」や「加算評定尺度」とも言う。
• 単独の意見項目で測定するリッカート尺度 → リッカート型項目データと呼ぶべき。
• リッカート式点数化によって得たデータを間隔データとして用いることができるのは，データの散らばりが正規分布の形を反映していると推測できる場合。
• リッカート型項目データが正規性を持つ場合，最小自乗推定量はBLUEか？
• 不偏性も一致性も失う。正規性を反映しない場合はさらに深刻。
• 対処法はダミー化
• 従属変数に使う場合は，説明変数が適切なら不偏性も一致性も満たすが，回帰の分散が大きくなり推論の精度が下がる。正規性を反映しないなら，順位応答モデルで推定する。