Słownik metodologiczny · Konstrukcja ankiety

Odpowiedź „nie wiem” i „trudno powiedzieć” – kiedy ją dawać i jak ją kodować

Opcja „nie wiem” pomaga w pytaniach o wiedzę, ale w pytaniach o postawy bywa ucieczką od wysiłku. Pokazujemy, kiedy ją dawać, jak ją kodować i co się dzieje, gdy wpiszesz ją jako środek skali.

Strona główna / Słownik / Odpowiedź „nie wiem”

Opracowanie merytoryczne: · Opublikowano:

W skrócie: Odpowiedź „nie wiem” oznacza brak odpowiedzi merytorycznej, a nie środek skali. Dawaj ją w pytaniach o fakty i wiedzę, ostrożnie w pytaniach o postawy. Koduj ją osobnym kodem, raportuj jej odsetek, a w analizie zamień na brak danych.

Co to jest odpowiedź „nie wiem”?

Odpowiedź „nie wiem” albo „trudno powiedzieć” (ang. don't know, DK; szerzej opcja niemerytoryczna) to wariant w kafeterii dla osób, które nie mają w danej sprawie wiedzy ani zdania. Nie należy do skali ocen: nie oznacza „trochę się zgadzam, trochę nie”, tylko brak odpowiedzi merytorycznej. Przegląd Lietz (2010) wymienia stosowanie opcji „nie wiem” wśród decyzji projektowych, przy których warto opierać się na wynikach badań.

Kiedy ją dawać, a kiedy szkodzi

Dawaj ją w pytaniach o fakty i wiedzę, na które część osób naprawdę nie zna odpowiedzi, np. „Czy Twoja uczelnia ma rzecznika praw studenta?”. Bez niej osoby niewiedzące zgadują. Luskin i Bullock (2011) pokazali, że zniechęcanie do „nie wiem” w zamkniętych pytaniach o wiedzę zwiększało liczbę poprawnych odpowiedzi głównie przez zgadywanie (zob. ankieta wiedzy).

Ostrożnie w pytaniach o postawy i doświadczenia, które ma każdy. Krosnick (1991) opisuje „nie wiem” jako jedną z form satysfakcjonowania (satisficing): gdy odpowiedź wymaga wysiłku, część osób wybiera opcję najłatwiejszą. W skalach postaw zwykle wystarczy środek skali Likerta (zob. ile stopni skali Likerta wybrać).

Jak kodować

Nadaj „nie wiem” osobny kod spoza skali, np. 9, opisz go w książce kodowej, a przed analizą zamień na brak danych. Nie wpisuj go jako środka skali. Odsetek „nie wiem” raportuj osobno, bo sam jest wynikiem. W dalszej analizie traktuj te odpowiedzi jak braki danych, które rzadko są całkowicie losowe.

Przykład

Na stwierdzenie „Uczelnia powinna prowadzić zajęcia wyłącznie stacjonarnie” odpowiedziało 200 osób (dane symulowane), z czego 35 (17.5%) wybrało „nie wiem”. Wśród 165 odpowiedzi merytorycznych M = 3.73, SD = 1.23, a 65.5% osób się zgadzało. Po zakodowaniu „nie wiem” jako 3 średnia spadła do 3.60, SD do 1.15, a odsetek odpowiedzi środkowych wzrósł z 15.2% do 30.0%.

Jak opisać w pracy

Odpowiedź „nie wiem” wybrało 35 osób (17.5%). Potraktowano ją jako brak odpowiedzi merytorycznej, a statystyki opisowe obliczono dla 165 osób (M = 3.73, SD = 1.23).

Na co uważać

  • Nie dodawaj kodu „nie wiem” do sumy ani średniej skali.
  • Duży odsetek „nie wiem” bywa sygnałem, że pytanie jest niezrozumiałe. Sprawdź jego treść, zanim uznasz, że respondenci nie mają zdania.
Przykład reprodukowalny

Kodowanie „nie wiem” w R

Kod porównuje statystyki opisowe, gdy odpowiedź „nie wiem” (kod 9) zamienisz na brak danych i gdy błędnie potraktujesz ją jako środek skali.

„Nie wiem” jako NA i jako 3

Dane wejściowe: 200 odpowiedzi na skali 1–5 z kodem 9 dla „nie wiem” (set.seed(103)).

Co odczytać: liczebności kodów oraz średnie i odchylenia standardowe przy obu sposobach kodowania.

R
set.seed(103)
odp <- sample(c(1:5, 9), 200, replace = TRUE, prob = c(.05, .10, .12, .30, .25, .18))
table(odp)                                       # 9 = „nie wiem”
jako_brak  <- ifelse(odp == 9, NA, odp)          # poprawnie: „nie wiem” = brak odpowiedzi merytorycznej
jako_srodek <- ifelse(odp == 9, 3, odp)          # błąd: „nie wiem” = środek skali
round(c(M_brak = mean(jako_brak, na.rm = TRUE), SD_brak = sd(jako_brak, na.rm = TRUE),
        M_srodek = mean(jako_srodek), SD_srodek = sd(jako_srodek)), 2)
Wynik w R
odp
 1  2  3  4  5  9 
10 22 25 53 55 35 
   M_brak   SD_brak  M_srodek SD_srodek 
     3.73      1.23      3.60      1.15

Bibliografia oprogramowania

Wyniki pochodzą z uruchomienia pokazanego kodu w R 4.5.3 (funkcje pakietów base i stats). W pracy podaj wersję R, której faktycznie użyto (sessionInfo()).

  1. R: R Core Team. (2026). R: A language and environment for statistical computing (Version 4.5.3) [Computer software]. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/

Najczęstsze pytania

Czy „trudno powiedzieć” to środek skali Likerta?

Nie. Środek skali to opinia pośrednia, a „trudno powiedzieć” oznacza brak opinii lub wiedzy. Umieść tę opcję osobno, za skalą, i koduj ją poza zakresem skali.

Jak zakodować odpowiedź „nie wiem” w SPSS lub R?

Nadaj jej osobny kod, np. 9, i opisz go w książce kodowej. W SPSS oznacz go jako brak danych użytkownika, a w R zamień na NA przed obliczeniem wyników.

Czy odpowiedź „nie wiem” w teście wiedzy liczyć jako błędną?

Zwykle tak, bo osoba nie podała poprawnej odpowiedzi. Raportuj jednak osobno odsetek „nie wiem”, bo bez tej opcji część osób zgadywałaby i zawyżała wynik.

Powiązane hasła

Skala LikertaBraki danych (MCAR, MAR, MNAR)Kafeteria (kafeteria odpowiedzi)Książka kodowaStyle odpowiedzi skrajnych i środkowych (ERS, MRS)

Poradniki, w których użyjesz tego pojęcia

Poradnik

Ile stopni skali Likerta wybrać?

4, 5, 7 czy więcej punktów: co mówią badania, środek skali, etykiety, tabela decyzyjna, symulacja w R i wzór opisu do pracy.

Czytaj →Poradnik

Ankieta wiedzy – analiza krok po kroku

Punktacja z „nie wiem”, poziomy wiedzy, KR-20, analiza pozycji, testy rangowe i źródła wiedzy – na danych do pobrania, z kodem R i opisem APA.

Czytaj →

Potrzebujesz wsparcia w analizie danych?

Wybierz ofertę dopasowaną do pracy dyplomowej albo profesjonalnego projektu naukowego.

Wyceń analizęOferta dla studentów

Bibliografia i dalsza literatura naukowa (APA 7)

  1. Krosnick, J. A. (1991). Response strategies for coping with the cognitive demands of attitude measures in surveys. Applied Cognitive Psychology, 5(3), 213–236. https://doi.org/10.1002/acp.2350050305
  2. Lietz, P. (2010). Research into questionnaire design: A summary of the literature. International Journal of Market Research, 52(2), 249–272. https://doi.org/10.2501/S147078530920120X ● Otwarty dostęp
  3. Luskin, R. C., & Bullock, J. G. (2011). “Don't know” means “don't know”: DK responses and the public's level of political knowledge. The Journal of Politics, 73(2), 547–557. https://doi.org/10.1017/s0022381611000132

Cytowania BibTeX

@article{krosnick1991response, author={Krosnick, Jon A.}, title={{Response strategies for coping with the cognitive demands of attitude measures in surveys}}, journal={Applied Cognitive Psychology}, year={1991}, volume={5}, number={3}, pages={213--236}, doi={10.1002/acp.2350050305}}
@article{lietz2010research, author={Lietz, Petra}, title={{Research into questionnaire design: A summary of the literature}}, journal={International Journal of Market Research}, year={2010}, volume={52}, number={2}, pages={249--272}, doi={10.2501/s147078530920120x}}
@article{luskin2011dont, author={Luskin, Robert C. and Bullock, John G.}, title={{“Don't know” means “don't know”: DK responses and the public's level of political knowledge}}, journal={The Journal of Politics}, year={2011}, volume={73}, number={2}, pages={547--557}, doi={10.1017/s0022381611000132}}
R