Дилемма о том, следует ли включать или нет вариант ответа «Не знаю» в вопросник, состоящий из оценочных шкал типа Лайкерта, вечна. Часто, когда пункты спрашивают о мнении, DK включается, потому что отсутствие мнения само по себе является важным статусом, и респонденты ожидают такого выбора. В кадастрах личных качеств, где люди приписывают качества целевому варианту НЗ, обычно отбрасывается, потому что обычно ожидается, что респондент сможет оценить степень сродства характеристики (т.е. респондент всегда считается квалифицированным); и когда он иногда сталкивается с трудностями, ему разрешается (по инструкции) пропустить этот пункт. В личных описаниях черт, где люди описывают цель (элементы поведения) DK (или не
@Hatim в своем ответе @Maarten и некоторые другие комментаторы вопроса OP разумно утверждают, что большое количество ответов DK, наблюдаемых в текущем исследовании, указывают на проблемы (достоверность контента или достоверность лица) в предметах или что субъекты не не вписывается в анкету, заказанную им.
Но вы никогда не сможете рассказать историю, в конечном счете интерпретация препятствия лежит на вас (если вы не решите это в отдельном расследовании). Можно, например, утверждать, что включение опции DK в списки в этом вопроснике (скажем, это признак атрибута приписывания) служит плохим, а не хорошим. Это не дало вам информацию (о чем так говорят комментаторы it proves that the [rating] model is inadequate
), а скорее отвлекло / соблазнило респондента. Если бы оно не было предоставлено, могло бы быть принято решение о рейтинге, основанное на неявной схеме когнитивных признаков; но видение опции охлаждения исключает схему и заставляет поспешно уйти.
Если вы в дальнейшем признаете - на свой страх и риск, но почему бы и нет? - что легко отвлекающийся или ленивый субъект - это тот, чей потенциал, сдержанный взгляд, действителен, но имеет тенденцию к слабой дифференциации, то есть он может легко вызвать обычную das Man вместо личной схемы Erlebnis , - тогда вы можете предположить предположения что его пропущенный ответ примерно соответствует среднему значению выборки или совокупности для этого элемента. Если так, то почему бы не подразумевать (+ шум) замену отсутствующих ответов? Или вы можете выполнить ЭМ или регрессионное (+ шум) вменение для учета корреляций.
Повторим: решение о вменении возможно, но рискованно, и маловероятно, учитывая большой объем отсутствующих данных, восстановить «истинно» отсутствующие данные. Как сказал @rumtscho, несомненно, что новая анкета с DK не эквивалентна оригинальной без DK, и данные больше не сопоставимы.
Это были спекуляции. Но, прежде всего, вы должны попытаться исследовать наблюдаемые закономерности пропуска. Кто эти предметы, которые выбрали ДК? Они объединяются в подтипы? Насколько они отличаются от остальных элементов из «нормального» подобразца? Некоторые программы имеют пакет анализа отсутствующих значений. Тогда вы можете решить, отбрасывать ли людей полностью или частично, или вменять в вину, или анализировать их как отдельную подвыборку.
PS Также отметим, что респонденты "тупые". Они часто просто смешиваются с оценками шкалы. Например, если точка DK была расположена близко к одному полюсу шкалы, ее часто путали из-за невнимательности к этому полюсу. Я не шучу.