Oferty statystyczne Tutoriale Opinie Kontakt

Jak opracować ankietę do pracy magisterskiej i licencjackiej – krok po kroku

Opracowanie ankiety to zaprojektowanie kwestionariusza tak, żeby każde pytanie mierzyło coś potrzebnego do hipotez, a odpowiedzi dało się policzyć. Typowe pytanie z pracy dyplomowej: jak zrobić ankietę do pracy magisterskiej (albo licencjackiej), jakie pytania zadać i ile osób zbadać?

W prostych słowachAnkietę projektujesz od końca: najpierw hipotezy, potem lista zmiennych, a dopiero na końcu pytania. Postawy i odczucia mierzysz kilkoma pytaniami na tej samej skali, a nie jednym. Przed startem sprawdzasz ankietę na kilku osobach i liczysz, ilu respondentów potrzebujesz.

Jak opracować ankietę krok po kroku

  1. Cel i hipotezy. Każde pytanie musi służyć jakiejś hipotezie albo opisowi próby. Jak sformułować hipotezy, pokazujemy w poradniku jak postawić hipotezę badawczą.
  2. Operacjonalizacja, czyli droga od pojęcia do pytań (Tabela 1). Jeśli istnieje sprawdzone narzędzie z polską adaptacją, użyj go zamiast pisać własne i sprawdź zasady korzystania z niego.
  3. Rodzaje pytań. Zamknięte i skale łatwo policzyć, otwarte przydają się do eksploracji i opcji „inne – jakie?”. Metryczkę (płeć, wiek, kierunek) daj na koniec.
  4. Formułowanie. Jedno pytanie dotyczy jednej sprawy, nie sugeruje odpowiedzi i nie zawiera podwójnych przeczeń ani żargonu.
  5. Pilotaż na kilku osobach z Twojej populacji.
  6. Liczebność próby – policzona, a nie zgadnięta.
  7. Etyka i RODO – informacja dla badanych i minimum danych osobowych.
Tabela 1. Operacjonalizacja w mini-ankiecie „Stres przed sesją”
ZmiennaPytanieOdpowiedziJak policzysz
stres przed sesjąS1 „Przed egzaminem czuję silne napięcie”, S2 „Martwię się, że nie zdam”, S3 „Przez stres trudno mi się skupić na nauce”, S4 „W czasie sesji jestem spokojny/spokojna” (odwrócone)skala 1–5 od „zdecydowanie się nie zgadzam” do „zdecydowanie się zgadzam”średnia S1–S4 po odwróceniu S4; alfa Cronbacha
sen„Ile godzin średnio śpisz na dobę w czasie sesji?”liczba godzinśrednia i SD; korelacja ze stresem
kierunek studiów„Jaki kierunek studiujesz?”jednokrotny wybórliczebności; porównanie grup
sposoby radzenia sobie„Co pomaga Ci w stresie?”wielokrotny wybór + „inne”każda opcja jako osobna kolumna tak/nie

Skala Likerta i pytania odwrócone

Skala Likerta to zestaw stwierdzeń, które badany ocenia na tej samej skali zgody, zwykle 5- albo 7-punktowej (Likert, 1932). Opisz słownie każdy punkt albo przynajmniej oba końce skali. Pojedyncze pytanie daje dane porządkowe, więc opisujesz je medianą i rozkładem odpowiedzi. Średnią lub sumę kilku pytań zwykle traktuje się jak zmienną ilościową (Norman, 2010). Pytanie odwrócone, jak S4, chroni przed zaznaczaniem „zgadzam się” przy wszystkim. Przed policzeniem wyniku skali i alfy Cronbacha przekoduj je wzorem (min + max) − odpowiedź, czyli na skali 1–5: 6 − odpowiedź. Zamiast przeczeń („nie jestem spokojny”) używaj stwierdzeń o przeciwnym sensie.

Pilotaż – co sprawdzić?

Daj ankietę 5–10 osobom z Twojej populacji i zapytaj, które pytania były niejasne. Zmierz czas wypełniania. Sprawdź rozkład odpowiedzi (Rys. 1): pytanie, na które prawie wszyscy odpowiadają tak samo, nie różnicuje badanych. W naszej mini-ankiecie (8 osób) pytanie S4 przed odwróceniem korelowało ujemnie z pozostałymi – tak jak powinno – a po odwróceniu skala miała α = 0,88. Jeśli po pilotażu zmieniasz pytania, jego odpowiedzi nie wchodzą do właściwej analizy. Co dalej z danymi, opisujemy w poradniku jak opracować wyniki ankiety.

Wykres słupkowy z aplikacji SZTOS dla pytania S3: odpowiedź 2 wybrały 4 osoby (50 procent), odpowiedź 3 – 3 osoby (37,5 procent), odpowiedź 4 – 1 osoba (12,5 procent)
Rys. 1. Rozkład odpowiedzi na pytanie S3 („Przez stres trudno mi się skupić na nauce”) w module eksploracji aplikacji SZTOS, N = 8. Połowa osób wybrała „2”, a nikt – odpowiedzi skrajnych 1 i 5. Przy 8 osobach to jeszcze nie problem, ale gdyby w pilotażu prawie wszyscy wybierali to samo, pytanie warto przeformułować. Aplikacja układa słupki od najczęstszej odpowiedzi, a nie w kolejności skali (tu obie kolejności przypadkiem się pokrywają). Kropki dziesiętne to zapis programu.

Ile osób do ankiety?

To zależy od celu. Jeśli chcesz oszacować odsetek, np. ilu studentów odczuwa silny stres, skorzystaj ze wzoru:

$$ n = \frac{z^2 \cdot p\,(1-p)}{e^2} $$

gdzie \(z\) = 1,96 dla 95% ufności, \(p\) to spodziewany odsetek (najostrożniej 0,5), a \(e\) – akceptowany błąd. Dla błędu ±10 punktów procentowych wychodzi 97 osób, a dla ±5 – 385 (Rys. 2). Przy populacji liczącej 2000 osób poprawka obniża tę liczbę do 323. Jeśli porównujesz grupy, decyduje moc testu: do wykrycia średniego efektu (d = 0,5) z mocą 80% potrzeba 64 osób w każdej grupie, a do wykrycia korelacji r = 0,3 – 85 osób (Cohen, 1992). „Sto osób wystarczy” to zwyczaj, a nie reguła statystyczna.

Krzywa liczebności próby w zależności od błędu oszacowania: przy błędzie ±10 punktów procentowych 97 osób, przy ±5 punktach 385 osób
Rys. 2. Połowa błędu oznacza cztery razy więcej respondentów: ±10 punktów procentowych to 97 osób, a ±5 punktów – 385. Krzywa dotyczy szacowania odsetka przy 95% ufności.

Jak policzyć liczebność próby w R?

# Ile osób do ankiety? Poziom ufności 95%
z <- qnorm(0.975)                                          # 1,96

# 1) Szacowanie odsetka (np. ilu studentów odczuwa silny stres) z błędem ±e
n_odsetek <- function(e, p = 0.5) z^2 * p * (1 - p) / e^2  # p = 0,5 to wariant najostrożniejszy
ceiling(n_odsetek(c(0.10, 0.05)))                          # błąd ±10 i ±5 punktów procentowych

# 2) Poprawka dla małej populacji (np. 2000 studentów wydziału)
n0 <- n_odsetek(0.05); N <- 2000
ceiling(n0 / (1 + (n0 - 1) / N))

# 3) Porównanie dwóch grup testem t: średni efekt d = 0,5, moc 80%
ceiling(power.t.test(delta = 0.5, sd = 1, sig.level = 0.05, power = 0.80)$n)   # osób w KAŻDEJ grupie

# 4) Korelacja r = 0,3 (efekt umiarkowany), moc 80% – przybliżenie Fishera
ceiling(((z + qnorm(0.80)) / atanh(0.3))^2 + 3)

Wynik w konsoli R:

[1]  97 385
[1] 323
[1] 64
[1] 85

Etyka i RODO w ankiecie

  • Na początku napisz, kto prowadzi badanie i w jakim celu, ile trwa, że udział jest dobrowolny i anonimowy oraz z kim się kontaktować.
  • Zbieraj tylko dane potrzebne do hipotez (zasada minimalizacji danych z RODO). Nie proś o imię ani e-mail, jeśli ich nie potrzebujesz.
  • Uważaj na metryczkę: wiek, kierunek i rok studiów razem mogą zidentyfikować osobę z małej grupy.
  • Przy pytaniach o zdrowie psychiczne podaj, gdzie szukać pomocy, i sprawdź, czy uczelnia wymaga zgody komisji etycznej.

Ankieta do pracy magisterskiej i licencjackiej – pytania studentów

„Pytania otwarte czy zamknięte?” Do sprawdzania hipotez – zamknięte i skale. Otwarte zostaw do eksploracji. Rada „unikaj pytań zamkniętych” jest błędna; unikać trzeba pytań niejasnych.

„Czy opracowanie ankiety w pracy licencjackiej wygląda inaczej?” Nie. Zwykle jest mniej hipotez i mniejsza próba, ale operacjonalizacja, pilotaż i RODO obowiązują tak samo.

„Czy mogę uogólnić wyniki na wszystkich studentów?” Tylko przy doborze losowym. Dobór wygodny, typowy w pracach dyplomowych, opisz w ograniczeniach. Gdzie zebrać odpowiedzi, przeczytasz w poradniku gdzie zrobić ankietę do pracy magisterskiej.

Najczęstsze błędy

  • Pytania „na wszelki wypadek”, niezwiązane z żadną hipotezą.
  • Pytania podwójne, np. „Czy wykładowcy są kompetentni i życzliwi?”.
  • Jedno pytanie zamiast skali do pomiaru postawy.
  • Brak pilotażu.
  • Nieprzekodowane pytanie odwrócone przy liczeniu wyniku skali.

Bibliografia

  1. Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 22(140), 1–55.
  2. Norman, G. (2010). Likert scales, levels of measurement and the “laws” of statistics. Advances in Health Sciences Education, 15(5), 625–632. https://doi.org/10.1007/s10459-010-9222-y
  3. Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological Bulletin, 112(1), 155–159. https://doi.org/10.1037/0033-2909.112.1.155
  4. Cochran, W. G. (1977). Sampling techniques (3rd ed.). Wiley.
  5. Dillman, D. A., Smyth, J. D., & Christian, L. M. (2014). Internet, phone, mail, and mixed-mode surveys: The tailored design method (4th ed.). Wiley.
  6. Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych i w sprawie swobodnego przepływu takich danych oraz uchylenia dyrektywy 95/46/WE (ogólne rozporządzenie o ochronie danych). Dz. Urz. UE L 119 z 4.05.2016, s. 1–88.
  7. Hryniewicz, K., & Milewska, A. (2023). SZTOS: System Zautomatyzowanego Tworzenia Opisu Statystycznego [Oprogramowanie]. SZTOS IT. https://sztos-it.com/

Zobacz też

Potrzebujesz pomocy z analizą do pracy dyplomowej?

Policzymy Twoje wyniki, przygotujemy tabele, wykresy i opis w standardzie APA, który wykorzystasz w swojej pracy. Pomagamy jak statystyk i redaktor – autorem pracy zostajesz Ty. Konsultacja i wycena są bezpłatne.

Na skróty