Jak opisać wyniki ankiety w pracy magisterskiej – wzory zdań i tabele

Rozdział wyników to raport z tego, co policzyłeś: liczby, kierunek i siła zależności, bez dyskusji z literaturą. Typowe pytanie z pracy dyplomowej: w jakiej kolejności opisać ankietę i jak zapisać wynik testu, żeby promotor nie miał uwag?

W jakiej kolejności opisać wyniki ankiety?

1. Opis próby. Liczba osób, płeć, kierunek oraz to, ile ankiet odrzucono i dlaczego.
2. Statystyki opisowe. Dla pojedynczych pytań Likerta – rozkład odpowiedzi i mediana, dla wyników skal – średnia (M) i odchylenie standardowe (SD).
3. Rzetelność skal. Alfa Cronbacha lub omega dla każdej skali, z informacją o pytaniach odwróconych.
4. Weryfikacja hipotez. W kolejności hipotez: nazwa testu, statystyka, stopnie swobody, p, wielkość efektu i jedno zdanie o tym, co to znaczy.
5. Analizy dodatkowe. To, czego nie planowałeś, opisz osobno i nazwij eksploracyjnym.

Wzory zdań do pracy

Liczby pochodzą z mini-ankiety „Stres przed sesją”: 8 studentów, 4 pytania na skali 1–5 (w tym jedno odwrócone) i liczba godzin snu. Krok po kroku opracowaliśmy ją w poradniku jak opracować wyniki ankiety.

Gotowe tabele do rozdziału wyników

Tabela w stylu APA 7 ma numer, tytuł nad tabelą, tylko poziome linie i notę pod spodem (American Psychological Association, 2020). W tekście nie przepisuj jej zdanie po zdaniu. Wskaż najważniejszy wynik i odeślij czytelnika: „(zob. Tabela 2)”. Tak wygląda pełny przykładowy raport z opisem próby.

Nota pod Tabelą 2 może brzmieć: „Wynik skali stresu to średnia czterech pozycji; pozycję S4 odwrócono przed obliczeniami. α – alfa Cronbacha”.

Jak podpisać rysunek w pracy?

W stylu APA 7 nad rysunkiem piszesz pogrubiony numer („Rysunek 1”), pod nim tytuł kursywą, a pod rysunkiem notę: co oznaczają osie, linie i skróty oraz ile było osób. Sprawdź jednak zasady swojej uczelni, bo część z nich wymaga podpisu pod rysunkiem. Rysunek ma pokazywać wynik, który opisujesz, a nie powtarzać tabelę.

Jak przygotować zapis APA w R?

# Wyniki mini-ankiety po opracowaniu: płeć, kierunek, wynik skali stresu (1–5) i godziny snu
ankieta <- data.frame(
  płeć = c("K", "M", "K", "K", "M", "K", "K", "M"),
  kierunek = factor(rep(c("Psychologia", "Ekonomia"), 4), levels = c("Psychologia", "Ekonomia")),
  stres = c(4.5, 1.5, 3.5, 2.5, 3.0, 4.0, 2.0, 3.0),
  sen = c(4, 8, 5, 7, 6, 6, 7, 5))
f <- function(x, k = 2) formatC(x, format = "f", digits = k, decimal.mark = ",")  # przecinek dziesiętny
p_apa <- function(p) if (p < 0.001) "p < 0,001" else paste("p =", f(p, 3))

# Opis próby: liczebności i procenty
tab <- table(ankieta$płeć); paste0(names(tab), ": n = ", tab, " (", f(100 * prop.table(tab), 1), "%)")
# Statystyki opisowe skali
paste0("M = ", f(mean(ankieta$stres)), "; SD = ", f(sd(ankieta$stres)))
# H1: korelacja Pearsona stresu i snu
h1 <- cor.test(ankieta$stres, ankieta$sen)
paste0("r(", h1$parameter, ") = ", f(h1$estimate), "; 95% CI [", f(h1$conf.int[1]), "; ",
       f(h1$conf.int[2]), "]; ", p_apa(h1$p.value))
# H2: test t Studenta i d Cohena
h2 <- t.test(stres ~ kierunek, data = ankieta, var.equal = TRUE)
d <- effectsize::cohens_d(stres ~ kierunek, data = ankieta)$Cohens_d
paste0("t(", h2$parameter, ") = ", f(h2$statistic), "; ", p_apa(h2$p.value), "; d = ", f(d))

Wynik w konsoli R:

[1] "K: n = 5 (62,5%)" "M: n = 3 (37,5%)"
[1] "M = 3,00; SD = 1,00"
[1] "r(6) = -0,87; 95% CI [-0,98; -0,44]; p = 0,005"
[1] "t(6) = 0,68; p = 0,522; d = 0,48"

R zapisuje minus zwykłym łącznikiem. W pracy wstaw znak minus (−) i zapisz symbole statystyk kursywą.

Interpretacja wyników ankiety – czym różni się od opisu?

Opis mówi, co wyszło: „dłuższy sen wiązał się z niższym stresem”. Interpretacja mówi, co to znaczy: jak duży jest efekt, czy ma znaczenie praktyczne i jakie są ograniczenia badania (8 osób, dobór wygodny, jeden pomiar). Krótką ocenę siły efektu możesz dać już w wynikach – według umownych progów Cohena (1988) |r| ≥ 0,5 to związek silny. Porównania z innymi badaniami i wyjaśnienia przyczyn przenieś do dyskusji wyników. Więcej o czytaniu p, wielkości efektu i przedziału ufności znajdziesz we wpisie o interpretacji danych statystycznych.

Najczęstsze błędy: czego nie pisać w rozdziale wyników

• „p = 0,000” – program tylko zaokrąglił wynik. Pisz „p < 0,001”.
• „Przyjęto H0” albo „hipoteza została obalona”. Przy p > 0,05 piszesz „brak podstaw do odrzucenia H0” – brak istotności nie dowodzi braku różnicy.
• „Udowodniono” i „sen wpływa na stres”. Ankieta zebrana w jednym momencie pokazuje związek, a nie przyczynę.
• „Istotność danych”. Istotny może być wynik testu, a nie dane.
• Samo p bez statystyki testu, stopni swobody i wielkości efektu.