Кодировочная книга анкеты: как описать переменные и проверить данные

Представьте: исследователь открыл таблицу ответов, но не видел анкету. В одной ячейке стоит 97. Это ответ участника, ошибка или пропуск? Кодировочная книга помогает разобраться: она связывает каждую переменную с вопросом, возможными значениями и правилами перехода по анкете.

В таблице данных обычно одна строка соответствует одному наблюдению, например одному респонденту, а столбец содержит значение переменной. Кодировочная книга объясняет, что именно записано в каждом столбце и как эти данные использовать. Подход к измерению показателя описан отдельно в материале об операционализации понятий и показателей. Здесь речь идёт о документации уже подготовленного файла анкетных данных, а не о кодировании текстовых ответов при контент-анализе.

Учебная анкета и её структура

Для учебного примера возьмём три коротких авторских вопроса. Ответы R01–R04 и все значения в таблицах вымышлены, это не данные настоящих участников.

1. Q1. «Смотрели ли вы назначенные учебные записи?» Варианты ответа: да; нет.
2. Q2. «Насколько удобным было смотреть назначенные записи?» Оцените удобство по шкале от 1, «совсем неудобно», до 5, «очень удобно». Вопрос задаётся только тем, кто ответил «да» на Q1.
3. Q3. «Какие устройства вы использовали для учебной работы за последнюю неделю? Отметьте все подходящие варианты». Варианты ответа: компьютер; смартфон; планшет.

В этом учебном примере Q3 задаётся всем респондентам и относится к учебной работе в целом. Поэтому отрицательный ответ на Q1 не исключает ответ на Q3.

Для Q1 и Q2 отведём по одному столбцу. Вопрос с множественным выбором Q3 представим тремя двоичными переменными: в каждом столбце указано, выбрал ли респондент соответствующее устройство. Так можно отличить вариант, который не выбрали, от вопроса без ответа.

Полная кодировочная таблица

В этом учебном примере 97 означает «не применимо по фильтру», а 99 — «не ответил». Это условные коды, а не обязательный стандарт. Перед анализом их исключают из обычных числовых значений и обрабатывают как пропуски, сохраняя различие между их причинами.

Имена переменных короткие, но понятные в контексте. Единого ограничения на длину имени для всех программ и форматов нет. Перед импортом проверьте требования конкретного инструмента и не сокращайте название так, чтобы терялся смысл.

Заполненный пример файла

В таблице ниже каждая строка соответствует условному респонденту, а столбец — переменной. В этом примере R01 выбрал для Q3 компьютер и смартфон, R02 — смартфон, R03 не ответил на вопрос целиком, R04 выбрал компьютер и планшет. Если ответа на Q3 нет, во всех трёх столбцах этого набора стоит 99, а не 0.

R02 ответил на Q1 отрицательно, поэтому Q2 ему не задавали, и в таблице стоит код 97. Для R03 вопрос Q2 применим, поскольку ответ на Q1 положительный, но сам респондент не ответил: здесь указан код 99. Так сохраняется причина отсутствия оценки.

Как составить кодировочную книгу

1. Сначала зафиксируйте единицу наблюдения. Укажите, что каждая строка соответствует одному респонденту. Если один человек может оставить несколько ответов, опишите, как его идентифицировать и как устроены записи.
2. Перенесите в документацию точные формулировки вопросов. Для каждой переменной укажите номер и текст вопроса из анкеты. Если формулировка менялась между версиями анкеты, отметьте различия.
3. Задайте имя и метку переменной. Имя используют в файле и анализе, а метка кратко поясняет её содержание. Придерживайтесь последовательной системы именования и проверьте требования программы, в которой будете работать.
4. Опишите, кому задавался вопрос и от какого ответа зависел переход. Для Q2 правило такое: задавать вопрос только при q1_watch = 1.
5. Перечислите все допустимые значения и поясните их. Для шкалы от 1 до 5 опишите каждый из пяти пунктов, а не только нижнюю и верхнюю границы.
6. Отделите обычные ответы от пропусков. Укажите разные коды для «не применимо по фильтру» и «не ответил». Если в проекте предусмотрены другие причины отсутствия данных, определите их до анализа и внесите в документацию.
7. Укажите формат данных и уровень измерения. Например, для оценки удобства это целое число по порядковой шкале, а для id — текстовый идентификатор. Не считайте номер категории величиной, не проверив смысл шкалы.
8. Добавьте примечания и историю преобразований: укажите источник переменной, особые решения и способ расчёта производных показателей. Исходные ответы храните отдельно, не заменяя их очищенными или пересчитанными значениями.

Кодировочная книга помогает читателю понять, как показатели связаны с вопросами анкеты. Это не заменяет обоснование того, почему именно эти вопросы измеряют нужное понятие: такое решение относится к операционализации исследования.

Как проверить файл перед анализом

Проверяйте таблицу по правилам кодировочной книги, а не только по тому, что файл открывается без ошибки.

• Проверьте допустимые коды. Для q1_watch возможны только 0, 1 и оговорённый код пропуска 99. Для q2_ease допустимы значения от 1 до 5, а также 97 и 99. Неожиданное значение, например 6 или 88, сначала сверьте с исходной анкетой. Не переименовывайте его автоматически.
• Проверьте уникальность ID. Если по плану одна строка соответствует одному респонденту, значение id не должно повторяться.
• Проверьте соблюдение фильтра. Если q1_watch = 0, в q2_ease должно стоять 97. Если q1_watch = 1, q2_ease может содержать оценку от 1 до 5 или код 99 при отсутствии ответа, но не 97.
• Различайте отсутствие данных и ноль. В наборе Q3 ноль означает, что респондент ответил на вопрос, но не выбрал этот вариант. Если ответа на Q3 нет, во всех трёх столбцах ставят 99. Если заменить пропуск тремя нулями, получится ложное впечатление, что человек осознанно не выбрал ни одно устройство.

Такие проверки можно выполнить в электронной таблице или статистической программе. При несоответствии сравните строку с исходным ответом и журналом обработки. Не меняйте значение только ради успешной проверки: у каждого исправления должно быть документированное основание.

Версии и журнал изменений

Храните исходный файл отдельно от подготовленного к анализу. Для каждой версии записывайте дату или номер, перечень изменений и их причины. Журнал преобразований можно вести по такой форме:

Если создаёте новую переменную, например объединённый показатель по нескольким ответам, сохраните исходные столбцы. Укажите в кодировочной книге формулу или последовательность действий, правила обработки пропусков и имя новой переменной. Тогда другой исследователь поймёт, как она появилась, и при необходимости сможет повторить расчёт.

Типичные ошибки

• **Указаны только числа.** Добавьте подписи для каждого кода и точную формулировку вопроса.
• **Пропуски объединены с ответами.** Опишите причину каждого специального значения и укажите, как его исключать из анализа.
• **Фильтр есть только в анкете.** Запишите правило перехода в документации переменной и проверьте его для всех строк.
• **Нули во всех столбцах множественного выбора приняты за ответ.** Обозначьте пропуск на уровне вопроса отдельно: отсутствие ответа не означает, что вариант не выбрали.
• **Переменную переименовали или пересчитали без записи.** Сохраните исходное значение, создайте отдельную производную переменную и зафиксируйте преобразование.
• **Коды 97 и 99 перенесли в другой проект без проверки.** Подберите собственные коды с учётом формата данных, программы и требований проекта. Значения 97 и 99 в этом примере не обязательны для других исследований.

Если при подготовке работы нужно проверить выбор статистических процедур или обработку пропусков, можно обратиться за консультацией по статистическому анализу. Условия помощи и требования к учебной работе следует согласовать с научным руководителем и правилами своего вуза.

Хорошая кодировочная книга позволяет человеку, который не видел анкету, восстановить смысл каждой переменной и отличить ответ от пропуска. Если указаны формулировки вопросов, значения, фильтры и проверки, файл проще анализировать и повторно использовать.

Источники и методические материалы

• ICPSR: что такое кодировочная книга и какие сведения включать для каждой переменной.
• ICPSR: руководство по подготовке и документированию данных. Руководство отмечает, что требования архивов могут различаться.
• Служба данных и статистики Принстонского университета: как читать кодировочную книгу.
• UK Data Service: документирование и описание данных.

Фото: Kindel Media / Pexels