5'li Likert ölçeğine 6. yanıt seçeneği (“Bilmiyorum”) eklendi. Veri kayboldu mu?

Bir anketten veri kurtarma konusunda biraz yardıma ihtiyacım var.

Meslektaşlarımdan biri bir anket uyguladı, ancak yanlışlıkla 5 puanlık Likert ölçeğini kullanmak yerine (kesinlikle katılıyorum), ölçeğe 6. bir cevap ekledi. Ve konuyu daha da kötüleştirmek için 6. yanıt seçeneği… “Bilmiyorum”.

Sorun şu ya da bu noktada “Bilmiyorum” u seçen katılımcıların büyük oranı. Eğer oldukça küçük bir yüzde olsaydı, onları veritabanından hariç tutardım. Bununla birlikte, araştırmanın özü kavramsal bir modele dayanmaktadır ve çok fazla kayıt hariç tutulması model için bir sorun yaratacaktır.

Birisi beni burada doğru yöne yönlendirebilir mi? Herhangi bir 'iyi uygulama' var mı, yoksa “Bilmiyorum” yanıtlarını kullanmak için (dönüştürmek, dönüştürmek, vb.) Herhangi bir şey yapabilir miyim?

Ayrıca, söz konusu verilerin herhangi bir manipülasyonunu yaparsam (yani, “Bilmiyorum” yanıtlarını, ikame, dürtü vb. İle dönüştürürsem), ne tür bir “sorumluluk reddi”, “uyarı”, ek açıklama, kullanmalı mıyım

Uzun bir atış olduğunu biliyorum, ama itiraf ediyorum, cevapları kurtarmanın yanı sıra, bu tür davalarda kararlaştırılan uygulamanın (eğer varsa) ne olduğunu merak ediyorum.

PS: Kulağa çocuksu geldiğini biliyorum, ama hayır, 'meslektaşım' ben değilim :)

Neden doğru olmayan bir şey üzerinde bir kalibrasyon yapmaya çalışalım? Maarten'ın dediği gibi, bu bir veri kaybı değil, bir bilgi kazancıdır. Aradığınız büyülü hap varsa, nüfusunuzla ilgili, örneğin, kullanıcılar "Bilmiyorum" demesine rağmen belirli bir etiket lehine yapılan bazı varsayımlar olduğu anlamına gelir.

Hayal kırıklığınızı tamamen anlıyorum, ancak soruna yaklaşmanın doğru yolu, modeli mevcut diğer verilere göre değil, mevcut veriye göre değiştirmek için (verileri değiştirmek).

Bu bağımsız olarak doğrulanmış standart bir anketse, yeni anketin eşdeğer olduğunu ve verilerin artık karşılaştırılamaz olduğunu iddia edemezsiniz. Anketi ayrı deneylerde (özellikle eski sürümle karşılaştırılabilirlik de göstermek istiyorsanız, çok zaman ve çaba harcayan) doğrulamaya ve incelemeye çalışabilir veya yalnızca daha düşük kanıt kalitesi ile uğraştığınızı kabul edebilirsiniz (verileriniz geldiği için) doğrulanmamış bir anketten).

Verilerinizi kullandığınızda, değişikliği dikkate almanız gerekir. Bir tutum sorusuyla karşı karşıya kaldıklarında, insanlar size bir şekilde "nesnel olarak doğru" bir cevap vermezler, size gerçek olduklarını düşündükleri cevabı verirler - ve bu kesinlikle hem mevcut cevap seçeneklerinden etkilenir (cevaplarını "norm" ederler) ve konu hakkında sahip oldukları bilgiye (katılımcının konu hakkında çok az bilgiye sahip olup olmadığına bağlı olarak, bazen farklı yönlerde (!) farklı çalışan bilinen önyargılar vardır).

Bu nedenle, yerleşik bir quesitonnaire uğraşıyorsak, anketin sürümü ile orijinal olanı karşılaştırmak için güzel bir seçeneğiniz vardır. Orijinal, insanların ne seçtiklerini bildiğini varsayarsa ve bilmiyorlarsa, eski modelin nasıl yanlış varsayımlara dayandığını ve bunun sonuçlarının neler olduğunu tartışabilirsiniz. Bunun bir "yan" keşif olduğuna dikkat edin, bu da güzel bir araştırma sorusu oluşturur, ancak sizi orijinal olandan uzaklaştırır ve aslında orijinal olana cevap vermenin düşünülenden çok daha zor olduğunu gösterir, bu yüzden kesinlikle çalışmanızı çoğaltır.

Yerleşik bir anketle ilgilenmiyorsanız, akışla ilerleyebilir ve geçici anketinizin bu şekilde planlandığını iddia edebilir ve sonuçları buna göre değerlendirebilirsiniz. Yine, umduğunuz sonuçların bu yöntemle elde edilemeyeceği anlamına gelebilir, ancak bu da bilinmesi gereken önemli bir şeydir.

İfadelerin ve seçeneklerin anketlerin cevaplanma şeklini nasıl etkilediğini iyi anlamak için Tourangeau ve arkadaşlarının "Anket yanıtı psikolojisi" ni okumanızı öneririm. Anket oluşturan herkes için harika bir okuma.

Yanıtlayan kişinin kaç çocuğu doğurduğunu sorarsanız, "sıfır" ve "uygulanamaz" cevapları kesinlikle aynı anlama gelmez, çünkü erkekler doğum yapamaz.

Bazı bağlamlar için, nötr cevaba "Bilmiyorum" demek, aynı şekilde kavramsal bir hata olabilir.

Aslında, iki sorunuz var: bir ikili "Fikriniz var mı?" ve sıralı bir "Bu nedir?", tıpkı yukarıdaki gibi, örtük bir "Kadın mısınız?" açık sorunuzun ötesinde.

Tabii ki, size bazı modellemeler sağlamak için bazı varsayımlar (bazen doğru, bazen sadece kolaylık için, bazen zorla) getirebilirsiniz, ancak fenomeninizin özelliklerine girmeden evrensel olarak uygulanabilir bir strateji göremiyorum.

Düşünülmesi gereken son bir nokta olarak, erkek nüfusunu kadın doğurganlık cevaplarından çıkarmaya çalışmak mantıklı olmayacaktır.

Likert tipi derecelendirme ölçeklerinden oluşan bir ankete cevabı bilmeme seçeneğinin dahil edilip edilmeyeceği ikilem sonsuzdur. Çoğunlukla, maddeler görüş hakkında sorular sorduğunda, DK dahil edilir, çünkü hiçbir görüşün olmaması kendi başına önemli bir statüdür ve katılımcıların beklediği gibi bir seçenek vardır. İnsanların hedef DK seçeneğine nitelikler atfettiği kişisel özellik envanterlerinde tipik olarak bir katılımcının normalde bir özelliğin afinitesinin derecesini değerlendirebilmesi beklenir (yani, yanıtlayan her zaman nitelikli görülür); ve zaman zaman güçlük çektiğinde (talimatla) o öğeyi atlamasına izin verilir. İnsanların bir hedefi (davranışsal öğeler) DK (veya don ') tanımladığı kişisel özellik envanterlerinde

@Hatim cevabında, @Maarten ve OP sorusunun diğer yorumcuları, mevcut çalışmada gözlemlenen büyük miktarda DK yanıtının, öğelerdeki sorunları (içerik geçerliliği veya yüz geçerliliği) gösterdiğini veya deneklerin t Kendilerine verilen anket formuna uymak.

Ancak hikayeyi asla anlatamazsınız, nihayetinde engelin yorumu size aittir (ayrı bir incelemede ele almadığınız sürece). Örneğin, DK anketinin bu anketteki beğenilere dahil edilmesinin (örneğin, bir özellik ascription envanteri) kötü değil, iyi hizmet ettiğini iddia edebilir. Size (yorumcuların söylediği gibi it proves that the [rating] model is inadequate) bilgi vermedi, ancak yanıtlayanı rahatsız etti / baştan çıkardı. Örtük bilişsel özellik şeması tarafından yönlendirilen derecelendirme kararının verilmemesi halinde ortaya çıkmış olabilir; ancak soğutma seçeneğini görmek şemayı engeller ve aceleyle geri çekilir.

Daha fazla itiraf ederseniz - riskiniz var, ama neden olmasın? - Kolayca dikkati dağılmış veya tembel bir konunun potansiyeli, arkadan görünümü geçerli ancak zayıf bir şekilde farklılaşma eğilimi olan kişidir - yani, kişisel Erlebnis , şema yerine geleneksel das Man'ı kolayca çağırır - o zaman geçici olarak spekülasyon yapabilirsiniz onun kayıp cevabının o öğenin numune veya popülasyon ortalamasında olması. Eğer öyleyse, neden eksik cevapların yerine (+ gürültü) ikame edilmiyor? Ya da korelasyonları hesaba katmak için EM veya regresyonel (+ gürültü) yüklemesi yapabilirsiniz.

Tekrarlamak gerekirse: Öngörme kararı mümkündür, ancak risklidir ve büyük miktarda eksik veri göz önüne alındığında, eksik verileri "gerçekten" geri yüklemek pek olası değildir. @Rumtscho'nun dediği gibi, DK ile yeni anketin DK olmayan orijinal ankete eşdeğer olmadığı ve verilerin artık karşılaştırılamayacağı.

Bunlar spekülasyonlardı. Ama her şeyden önce, gözlenen eksiklik kalıplarını araştırmaya çalışmalısınız. DK'yi seçen konular kimler? Alt tiplerde kümeleniyorlar mı? Geri kalan öğelerin "tamam" alt örneğinden farkı nedir? Bazı yazılımlarda Eksik Değer Analizi paketi vardır. Ardından, insanları tamamen mi yoksa kısmen mi düşürecek, yoksa ima edecek mi yoksa ayrı bir alt örnek olarak mı analiz edeceğinize karar verebilirsiniz.

PS Ayrıca katılımcıların "aptal" olduğunu unutmayın. Genellikle ölçek notları ile karışırlar. Örneğin, DK noktası ölçeğin bir direğine yakın yerleştirilirse, genellikle bu direğe dikkatsizlikle karışır. Şaka yapmıyorum.

Artık konuyla ilgili görüş bildirmek üzere kendi seçeceğiniz yanıtlayanlarınız var. Ne sonuca varacak olursanız olun, yalnızca bu insanlar hakkında olacaktır. Bu "bilmiyorum" yoklaması tanım gereği daha az yararlı olduğu için sorun değil.