До 5-бальної шкали Лікерта додано 6-й варіант відповіді ("я не знаю"). Чи втрачаються дані?

Мені потрібно трохи допомогти в пошкодженні даних з анкети.

Один з моїх колег застосував анкету, але ненавмисно, замість того, щоб використати оригінальну 5-бальну шкалу Лікерта (категорично не погоджуюсь із сильною згодою), він вставив 6-ю відповідь у шкалу. І, що ще гірше, шостий варіант відповіді… “Я не знаю”.

Проблема полягає у великій частці респондентів, які в той чи інший момент обрали "я не знаю". Якби вони були досить невеликим відсотком, я б просто виключив їх із бази даних. Однак ядро ​​дослідження лежить на концептуальній моделі, і виключення такої кількості записів створило б проблему для моделі.

Чи міг би хтось вказати мене в потрібному напрямку? Чи є якісь «хороші практики», чи я можу зробити щось, щоб використати (перетворити, перетворити тощо) відповіді «я ​​не знаю»?

Крім того, якщо я маніпулюю ці дані (тобто якщо я конвертую відповіді "я не знаю", заміною, імпутацією тощо), який тип "відмови від відповідальності", "попередження", анотації, я повинен використовувати?

Я знаю, що це дальний постріл, але, зізнаюся, окрім врятування відповідей, мені також цікаво, що таке узгоджена практика (якщо така є) у таких випадках.

PS: Я знаю, це звучить по-дитячому, але ні, "колега" - це не я :)

Навіщо намагатися застосувати калібрування на щось, що не відповідає дійсності? Як сказав Маартен, це не втрата даних, а приріст інформації. Якщо магічна таблетка, яку ви шукаєте, існує, це означатиме, що існують деякі припущення щодо вашого населення, які, наприклад, є упередженням на користь однієї конкретної етикетки, навіть якщо користувачі кажуть "я не знаю".

Я повністю розумію ваше розчарування, але правильним способом вирішити проблему є модифікація моделі відповідно до ваших потреб на основі справжніх наявних даних, а не навпаки (модифікація даних).

Якщо це була стандартизована анкета, яка була перевірена незалежно, то ви не можете стверджувати, що нова анкета еквівалентна, а дані вже не порівнянні. Ви можете спробувати перевірити і вивчити анкету в окремих експериментах (дуже трудомістких і трудомістких, особливо якщо ви також хочете показати порівнянність зі старою версією) або просто прийняти, що ви маєте справу з меншою якістю доказів (оскільки ваші дані надходять з не підтвердженої анкети).

Використовуючи ваші дані, вам доведеться врахувати зміни. Якщо ви зіткнулися з питанням про ставлення, люди не дають вам якось "об'єктивно правдивої" відповіді, вони дають вам відповідь, яку вони вважають правдивою - і на це, безумовно, впливають обидва варіанти відповідей (вони "нормують" свої відповіді до масштабу) та до знань, які вони мають щодо предмета (відомі упередження, які працюють по-різному, іноді в різних напрямках (!) залежно від того, багато чи мало знає учасник про предмет).

Отже, якщо ми маємо справу з усталеною анкетою, у вас є хороший варіант порівняння між вашою версією анкети та оригінальною. Якщо оригінал припускав, що люди знають, що вони вибирають, а виявляється, що вони цього не роблять, ви можете обговорити, як стара модель базується на неправильних припущеннях, і які наслідки цього. Зауважте, що це "побічне" відкриття, яке створює приємне нове дослідницьке запитання, але відводить вас від початкового, і справді показує, що відповісти на оригінальний набагато складніше, ніж думка, тому воно, безумовно, примножує вашу роботу.

Якщо ви не маєте справу з усталеною анкетою, ви можете скористатися потоком і зробити вигляд, що ваша спеціальна анкета була запланована таким чином, і оцінити результати відповідно. Знову ж таки, це може означати, що результати, на які ви сподівались, недосяжні за допомогою цього методу, але це також важливо знати.

Для гарного розуміння того, як формулювання та варіанти впливають на відповіді на анкети, пропоную прочитати "Психологія відповіді опитування" Туранжо та ін. Це чудове прочитання для всіх, хто коли-небудь створює анкету.

Якщо ви запитаєте, скільки дітей народила респондентка, відповіді "нуль" та "не застосовується" не означали б абсолютно одне й те саме, оскільки чоловіки не можуть народити.

Для деяких контекстів прирівнення "я не знаю" до нейтральної відповіді може бути також концептуальною помилкою.

Власне, у вас є два питання: дихотомічне "чи маєте ви думку?" і порядковий "Що це?", так само, як і вище, у вас є неявна "Ти жінка?" поза вашим чітким питанням.

Звичайно, ви можете ввести деякі припущення (іноді правильно, іноді просто для зручності, іноді вимушено), щоб дозволити вам трохи моделювати, але я не бачу жодної загальноприйнятої стратегії, не входячи в область специфіки вашого явища.

В якості останнього пункту, про який слід задуматися, не було б сенсу намагатися зробити висновок для чоловічого населення з будь-яких відповідей жіночої плодючості.

Дилема, чи варто включати варіант чи не знати відповідь у анкету, що складається з рейтингової шкали типу Лікерта, є вічною. Часто, коли питання запитують про думку, ДК включається, оскільки відсутність думки - це важливий статус сам по собі і варіант, як такий, очікується респондентами. В інвентарях особистих ознак, де люди приписують якості цільовому варіанту ДК, як правило, відпадають, оскільки, як правило, респондент може оцінити ступінь спорідненості характеристики (тобто респондент завжди вважається кваліфікованим); і коли він час від часу відчуває труднощі, йому дозволяється (за інструкцією) пропустити цей предмет. В особистих інвентарях ознак, де люди описують ціль (елементи поведінки) ДК (або не "

@Hatim у своїй відповіді, @Maarten та деякі інші коментатори питання ОП чітко стверджують, що велика кількість відповідей ДК, що спостерігаються в поточному дослідженні, вказують на проблеми (обгрунтованість контенту чи валідність обличчя) у предметах або на те, що суб'єкти не мають уваги " t не вписується в упорядковану їм анкету.

Але ви ніколи не можете розповісти історію, зрештою, тлумачення перешкод на вас (якщо ви не вирішите це в окремому розслідуванні). Можна, наприклад, стверджувати, що включення опції ДК до лікерів у цій анкеті (скажімо, це опис припису ознак) слугує погано, а не добре. Це не дало тобі інформації (про яку говорять коментатори it proves that the [rating] model is inadequate), а скоріше відволікло / спокусило респондента. Якби воно не надавалося, рішення про оцінку, кероване неявною когнітивною схемою ознак, могло б бути отримане; але бачення опції охолодження виключає схему і змушує її швидко відкликатись.

Якщо ви далі визнаєте - на свій ризик, але чому б ні? - що легко відволікаються або ледачий суб'єкт є один потенціал якого, точка зору , назад справедливо , але , як правило, слабо диференційованою - тобто, він легко Invoke звичайним дас Людини , замість особистого Erlebnis , схеми - то можна умовно припустити , що його відсутність відповідає приблизно середній для вибірки або популяції для цього пункту. Якщо так, то чому б не означати (+ шум) заміни відсутніх відповідей? Або ви можете зробити EM або регресійну (+ шум) імпутацію, щоб врахувати кореляції.

Повторюся: рішення про імпутацію можливо, але ризиковано, і малоймовірно, враховуючи велику кількість відсутніх даних, відновити "справді" відсутні дані. Як сказав @rumtscho, безумовно, що нова анкета з DK не еквівалентна оригінальній без ДК, і дані вже не можна порівняти.

Це були спекуляції. Перш за все, вам слід спробувати дослідити спостережувані закономірності відсутності. Хто такі суб'єкти, які обрали ДК? Вони об'єднуються в підтипи? Чим вони відрізняються від решти елементів із підпроби "гаразд"? Деяке програмне забезпечення має пакет відсутності аналізу вартості. Тоді ви можете вирішити, чи повністю або частково відмовитись від людей, чи замінити їх, чи проаналізувати їх як окремий підпроб.

PS Також зауважте, що респонденти "дурні". Вони часто просто змішуються з оцінкою шкали. Наприклад, якщо точка DK була розміщена близько до одного полюса шкали, вона часто плутається через неуважність із цим полюсом. Я не жартую.

Зараз у вас є респонденти, які були самостійно відібрані для отримання думки з цього питання. Що б ви не зробили, винятково стосуватиметься цих людей. Це може бути нормально, оскільки опитування тих, хто не знає, за визначенням менш корисний.