调查Likert项目的分数是否真的不同？

我的数据集包含一个Likert项目，该项目包含参与者当时的精力状况，评分为0-6。其中0=完全没有能量，6=非常有能量。我必须根据数据调查这些分数是否真的不同。如果0和1彼此没有差异，我必须将这两个级别合并为一个级别，以此类推。所以最后我可能会有2到4个级别，而不是6个级别

我已尝试对数据应用分类算法，以查看对“0”进行分类的模型在对“1”进行分类时是否会给出错误率。不幸的是，这并没有像我希望的那样起作用。这真的可能吗

---

我的问题是，如果有人知道我如何才能最好地调查这6个级别之间是否确实存在差异，或者我是否可以根据这些级别数据中的差异（或不差异）将其中的一些级别组合起来。

那么你有一个类似于李克特的回答，以及其他可以预测该回答的变量？机器学习方法有点间接。因为您试图显示您无法构建一个区分“0”和“1”的模型，然后根据您的数据显示“0”与“1”相似。可能是您没有很好地转换变量，或者使用了错误的模型。您可以尝试无监督的学习方法，比如kmeans，看看标记为“0”的与标记为“1”的有什么不同。@StupidWolf是的，我有一个响应变量是Likert，我有一个预测变量是数字。您介意解释一下如何使用kmeans来查看分数“0”和分数“1”之间是否存在差异吗？抱歉，kmeans可能是一个不好的例子。如果你的预测值不太奇怪，那么对所有0和1的条目进行主成分分析。然后绘制出前两个PC，并根据0或1为其着色。。所以如果在这个图中，你看不到0和1之间有任何分离，很可能没有太多