Cum să Introduci Răspunsuri Multiple în SPSS: Ghid Complet cu Exemple

Întrebările cu răspunsuri multiple permit respondenților din sondaje să selecteze mai mult de un răspuns dintr-o listă de opțiuni. Analiza acestor întrebări în SPSS necesită o abordare specifică deoarece fiecare respondent poate avea selecții multiple, spre deosebire de întrebările cu o singură opțiune unde este posibil doar un răspuns.

Acest ghid îți arată cum să introduci, să codifici și să analizezi corect datele cu răspunsuri multiple în SPSS, de la pregătirea inițială a datelor în Excel până la rularea analizelor de frecvență și tabelelor încrucișate.

Ce Sunt Întrebările cu Răspunsuri Multiple?

Întrebările cu răspunsuri multiple (numite și "bifați toate opțiunile care se aplică" sau "selectați toate opțiunile care se aplică") prezintă respondenților o listă de opțiuni din care pot alege unul sau mai multe răspunsuri. Aceste întrebări sunt comune în sondaje pentru măsurarea preferințelor, comportamentelor sau caracteristicilor.

Exemplu de întrebare cu răspunsuri multiple:

"Care dintre următoarele mărci de încălțăminte sport ați achiziționat în ultimul an? (Selectați toate opțiunile care se aplică)"

Spre deosebire de întrebările cu o singură opțiune unde fiecare respondent selectează exact o opțiune, întrebările cu răspunsuri multiple generează date complexe în care fiecare respondent poate selecta niciuna, una sau mai multe opțiuni.

Înțelegerea Structurii Datelor cu Răspunsuri Multiple

Înainte de a introduce datele în SPSS, trebuie să înțelegi cum trebuie structurate datele cu răspunsuri multiple. Există două abordări comune:

Codificare Dihotomică (Recomandată)

Fiecare opțiune de răspuns devine o variabilă separată codificată astfel:

• 1 = Opțiune selectată
• 0 = Opțiune neselectată

Pentru exemplul nostru cu încălțăminte sport cu 6 mărci, ai crea 6 variabile separate (Adidas, Nike, Clarks, Lotto, Fila, Puma). Dacă un respondent a selectat Adidas și Nike, datele sale ar fi:

Această metodă este preferată deoarece reprezentează clar starea de selecție a fiecărei opțiuni și funcționează perfect cu analiza răspunsurilor multiple din SPSS.

Codificare prin Categorie (Alternativă)

Fiecare selecție primește un număr secvențial în coloane separate. Dacă un respondent a selectat Adidas (codat ca 1), Nike (codat ca 2) și Fila (codat ca 5), datele sale ar fi:

Deși această metodă economisește spațiu, este mai puțin intuitivă și necesită codificare suplimentară. Recomandăm abordarea dihotomică pentru claritate și ușurință în analiză.

Pasul 1: Pregătește Datele în Excel

Pregătirea corectă a datelor în Excel este esențială pentru o analiză SPSS reușită. Urmează cu atenție acești pași:

Creează Structura Datelor Tale

1. Deschide o foaie de calcul Excel nouă
2. Creează anteturi de coloane pentru fiecare opțiune de răspuns folosind nume clare și descriptive fără spații (folosește underscore în schimb)
3. Adaugă o coloană de ID pentru respondent ca primă coloană pentru urmărire

Exemplu de structură pentru foaia de calcul:

Codifică Răspunsurile Tale

Pentru fiecare respondent:

• Introdu 1 dacă au selectat opțiunea
• Introdu 0 dacă nu au selectat opțiunea
• Folosește 0 pentru toate opțiunile dacă respondentul a sărit peste întrebare (sau folosește un cod de valoare lipsă dacă preferi)

Reguli importante de codificare:

• Fii consecvent cu schema de codificare
• Evită să lași celule goale (folosește 0 sau un cod de valoare lipsă)
• Verifică dublă acuratețea introducerii datelor
• Păstrează numele variabilelor scurte dar descriptive (maxim 64 de caractere)

Salvează Fișierul Tău

1. Salvează fișierul Excel într-o locație la care poți accesa ușor
2. Folosește un nume de fișier descriptiv (de exemplu, "Sondaj_RaspunsMultiple_Marci.xlsx")
3. Reține calea fișierului pentru importul în SPSS

Pasul 2: Importă Datele în SPSS

Odată ce fișierul Excel este formatat corect, importă-l în SPSS:

1. Deschide SPSS
2. Accesează File → Import Data → Excel
3. Navighează la fișierul tău Excel și apasă Open
4. În asistentul de import:
   • Bifează "Read variable names from the first row of data" dacă primul rând conține anteturi
   • Verifică că previzualizarea datelor arată corect
   • Apasă OK

Datele tale ar trebui să apară acum în vizualizarea de date SPSS cu toate variabilele și cazurile importate corect.

Pasul 3: Atribuie Etichete de Valoare

Etichetele de valoare fac rezultatul tău mai ușor de citit afișând text semnificativ în loc de numere.

1. Comută la Vizualizare Variabile (apasă tab-ul "Variable View" din partea de jos)
2. Localizează coloana Values pentru prima ta variabilă de răspuns multiplu (de exemplu, Adidas)
3. Apasă în celula Values pentru a deschide dialogul Value Labels
4. Adaugă etichete:
   • Value: 0, Label: "Neselectat" (sau "Nu")
   • Value: 1, Label: "Selectat" (sau "Da")
5. Apasă OK

Copiază Etichetele la Alte Variabile

În loc să introduci manual etichetele pentru fiecare variabilă, copiază-le:

1. Apasă în celula Values a variabilei pe care tocmai ai etichetat-o
2. Copiază (Ctrl+C sau Cmd+C)
3. Selectează celulele Values pentru toate celelalte variabile de răspuns multiplu
4. Lipește (Ctrl+V sau Cmd+V)

Acest lucru economisește timp și asigură consistența în toate variabilele.

Pasul 4: Definește Seturile de Răspunsuri Multiple

SPSS tratează întrebările cu răspunsuri multiple ca un set de variabile corelate. Trebuie să definești această relație înainte de analiză.

1. Accesează Analyze → Multiple Response → Define Variable Sets
2. În dialogul Define Multiple Response Sets:
   • Select variables: Evidențiază toate variabilele din setul tău de răspunsuri multiple (de exemplu, Adidas, Nike, Clarks, Lotto, Fila, Puma) și mută-le în caseta "Variables in Set"
   • Variables are coded as: Selectează "Dichotomies" (deoarece folosim codificare 1/0)
   • Counted value: Introdu 1 (acest lucru îi spune SPSS că 1 înseamnă "selectat")
   • Name: Introdu un nume scurt pentru setul tău (de exemplu, "$marci" - prefixul$ este standard)
   • Label: Introdu o etichetă descriptivă (de exemplu, "Mărci de Încălțăminte Sport Achiziționate")
3. Apasă Add pentru a crea setul
4. Apasă Close

Setul tău de răspunsuri multiple este acum definit și pregătit pentru analiză.

Pasul 5: Rulează Analiza de Frecvență

Analiza de frecvență arată câți respondenți au selectat fiecare opțiune și procentajul din totalul răspunsurilor.

1. Accesează Analyze → Multiple Response → Frequencies
2. În dialogul Frequencies:
   • Mută setul tău de răspunsuri multiple (de exemplu, $marci) din caseta din stânga în caseta "Table(s) for"
   • (Opțional) Ajustează preferințele de formatare a tabelului
3. Apasă OK

Interpretarea Rezultatului de Frecvență

Tabelul de ieșire arată două coloane importante:

• Responses (Răspunsuri):

  • N: Numărul de ori când fiecare opțiune a fost selectată
  • Percent: Procentajul din toate răspunsurile (poate totaliza > 100% deoarece respondenții pot selecta opțiuni multiple)

• Cases (Cazuri):

  • N: Același cu Responses N
  • Percent: Procentajul din totalul respondenților care au selectat această opțiune

Exemplu de interpretare: Dacă rezultatul tău arată că Nike a fost selectat de 65 de respondenți din 100 de respondenți totali, "Cases Percent" ar fi 65%. Aceasta înseamnă că 65% dintre respondenți au achiziționat încălțăminte Nike în ultimul an.

Pasul 6: Rulează Analiza Tabelelor Încrucișate

Tabelele încrucișate îți permit să examinezi relațiile dintre întrebările cu răspunsuri multiple și alte variabile categoriale (de exemplu, compararea preferințelor de marcă după gen, grupă de vârstă sau regiune).

1. Accesează Analyze → Multiple Response → Crosstabs
2. În dialogul Crosstabs:
   • Rows: Mută setul tău de răspunsuri multiple (de exemplu, $marci)
   • Columns: Mută variabila ta categorială (de exemplu, Gen)
   • (Opțional) Bifează "Display clustered bar charts" pentru vizualizări
   • (Opțional) Apasă "Options" pentru a personaliza procentajele afișate
3. Apasă OK

Interpretarea Rezultatului Tabelelor Încrucișate

Tabelul încrucișat afișează opțiunile tale de răspunsuri multiple în rânduri și categoriile variabilei tale categoriale în coloane. Fiecare celulă arată:

• Numărul respondenților care au selectat opțiunea respectivă în categoria respectivă
• Procentaj (bazat pe opțiunile selectate în dialogul "Options")

Exemplu de interpretare: Dacă tabelul tău încrucișat arată că 40 din 50 de respondenți bărbați (80%) au selectat Nike, în timp ce doar 25 din 50 de respondente femei (50%) au selectat Nike, aceasta sugerează că Nike are un apel mai puternic în rândul respondenților bărbați din eșantionul tău.

Exemplu Practic: Preferințe pentru Mărci de Încălțăminte Sport

Să parcurgem un exemplu complet cu 20 de respondenți care răspund la: "Ce mărci de încălțăminte sport ați achiziționat?"

Date Exemplu

Pașii de Analiză

1. Importă datele din Excel în SPSS
2. Atribuie etichete de valoare: 0 = "Neselectat", 1 = "Selectat"
3. Definește setul: Creează setul $marci cu toate cele 6 variabile de marcă
4. Rulează frecvențele: Analyze → Multiple Response → Frequencies
5. Rulează tabelele încrucișate: Tabelează încrucișat mărcile cu variabilele demografice

Constatări Așteptate

Analiza de frecvență ar dezvălui:

• Care mărci sunt cele mai/mai puțin populare în general
• Numărul total de mărci selectate per respondent (în medie)
• Procentajul respondenților care selectează fiecare marcă

Analiza tabelelor încrucișate ar arăta:

• Preferințele de marcă după gen, vârstă, nivel de venit
• Modele în selecția multiplă de mărci
• Segmente demografice cu cea mai mare loialitate față de marcă

Probleme Comune și Soluții

Problemă: Eroare "Variables must be coded as dichotomies"

Cauză: Variabilele tale conțin valori diferite de 0 și 1, sau SPSS nu recunoaște schema ta de codificare

Soluție:

• Verifică că toate celulele conțin doar 0 sau 1 (fără celule goale, text sau alte numere)
• În Define Multiple Response Sets, confirmă că ai selectat "Dichotomies" și ai introdus "1" ca valoare numărată
• Verifică erorile de introducere a datelor în Variable View

Problemă: Procentajele Totalizează Mai Mult de 100%

Explicație: Acest lucru este normal pentru analiza răspunsurilor multiple! Deoarece respondenții pot selecta opțiuni multiple, suma procentajelor în toate opțiunile depășește de obicei 100%

Exemplu: Dacă 80% dintre respondenți au selectat Nike și 70% au selectat Adidas, totalul este 150%. Acest lucru înseamnă pur și simplu că mulți respondenți au selectat ambele mărci.

Problemă: Valorile Lipsă Afectează Rezultatele

Cauză: Celulele goale sau codurile inconsistente de valori lipsă distorsionează numărul de frecvențe

Soluție:

• Înlocuiește toate celulele goale cu 0 (dacă nu există selecție) sau cu un cod consistent de valoare lipsă (de exemplu, 999)
• În SPSS Variable View, definește valorile lipsă dacă folosești un cod specific
• Reverifică pregătirea datelor în Excel înainte de import

Problemă: Numele Variabilelor Apar în Loc de Etichete

Cauză: Etichetele de valoare nu au fost atribuite sau copiate corect

Soluție:

• Revino la Variable View
• Verifică că fiecare variabilă are etichete de valoare (0 = "Neselectat", 1 = "Selectat")
• Dacă etichetele lipsesc, adaugă-le și copiază-le în toate variabilele
• Asigură-te că "Display value labels" este activat în preferințele SPSS

Tehnici Avansate

Crearea Variabilelor de Sumar

Poți crea o variabilă nouă care numără totalul selecțiilor per respondent:

1. Accesează Transform → Compute Variable
2. Target Variable: Introdu un nume (de exemplu, "Total_Marci")
3. Numeric Expression: Introdu: Adidas + Nike + Clarks + Lotto + Fila + Puma
4. Apasă OK

Acest lucru creează o variabilă care arată câte mărci totale a selectat fiecare respondent (interval: 0-6 în exemplul nostru).

Filtrarea Datelor pentru Răspunsuri Specifice

Pentru a analiza doar respondenții care au selectat o opțiune particulară:

1. Accesează Data → Select Cases
2. Alege "If condition is satisfied" și apasă If
3. Introdu condiția ta (de exemplu, Nike = 1 pentru respondenții care au selectat Nike)
4. Apasă Continue apoi OK

Analizele tale ulterioare vor include doar respondenții care îndeplinesc această condiție.

Compararea Seturilor de Răspunsuri Multiple

Dacă ai seturi multiple de întrebări cu răspunsuri multiple (de exemplu, mărci achiziționate vs. mărci luate în considerare), le poți compara:

1. Definește seturi separate de răspunsuri multiple pentru fiecare întrebare
2. Rulează tabele încrucișate cu un set în rânduri și celălalt în coloane
3. Analizează suprapunerea dintre cele două seturi

Bune Practici pentru Analiza Răspunsurilor Multiple

Pregătirea Datelor

• Folosește codificare consistentă: Folosește întotdeauna 1 pentru selectat și 0 pentru neselectat
• Creează nume clare de variabile: Folosește nume descriptive fără spații (de exemplu, Marca_Adidas)
• Include toate opțiunile: Chiar și opțiunile selectate rar ar trebui să aibă propria variabilă
• Documentează schema de codificare: Păstrează notițe despre ce reprezintă fiecare variabilă

Strategie de Analiză

• Începe cu frecvențele: Înțelege modelele generale de răspuns înainte de tabelele încrucișate
• Verifică dimensiunile eșantionului: Asigură-te că există suficienți respondenți per categorie pentru comparații semnificative
• Consideră ratele de răspuns: Ratele scăzute de selecție (< 5%) pot indica opțiuni neclare sau probleme de design al sondajului
• Validează modelele: Folosește tehnici multiple de analiză pentru a confirma constatările

Raportarea Rezultatelor

• Clarifică tipul de procentaj: Specifică întotdeauna dacă procentajele se bazează pe răspunsuri sau cazuri
• Raportează dimensiunea eșantionului: Include totalul respondenților și totalul selecțiilor
• Folosește vizualizări: Graficele cu bare și graficele cu bare grupate fac modelele mai ușor de identificat
• Oferă context: Explică de ce procentajele pot depăși 100% pentru cititorii nefamiliarizați cu datele cu răspunsuri multiple

Limitări ale Analizei Răspunsurilor Multiple în SPSS

Deși SPSS gestionează eficient datele cu răspunsuri multiple, există limitări importante:

Teste Statistice Indisponibile

SPSS nu suportă statistici inferențiale (chi-pătrat, teste t etc.) direct pe seturile de răspunsuri multiple. Poți efectua doar:

• Analiza de frecvență
• Analiza tabelelor încrucișate

Pentru teste statistice, trebuie să analizezi variabilele dihotomice individuale separat sau să folosești proceduri specializate.

Tabele Încrucișate Complexe Restricționate

Nu poți include seturi de răspunsuri multiple în tabele încrucișate cu trei sau mai multe dimensiuni în modulul Multiple Response. Pentru analize complexe, consideră:

• Descompunerea în tabele încrucișate multiple cu două dimensiuni
• Folosirea tabelelor personalizate (Analyze → Tables → Custom Tables) dacă este disponibil
• Analizarea variabilelor individuale separat

Gestionarea Datelor Lipsă

SPSS tratează valorile lipsă în seturile de răspunsuri multiple diferit față de variabilele standard. Planifică cu atenție cum să gestionezi:

• Respondenții care sar peste întreaga întrebare
• Răspunsuri parțiale (dacă folosești codificare prin categorie)
• Răspunsuri "Niciuna dintre cele de mai sus" sau "Nu se aplică"

Concluzie

Introducerea și analiza întrebărilor cu răspunsuri multiple în SPSS necesită pregătirea corectă a datelor și înțelegerea modulului de răspunsuri multiple. Urmând abordarea de codificare dihotomică (1 pentru selectat, 0 pentru neselectat), definind corect seturile de răspunsuri și folosind analizele de frecvență și tabelele încrucișate, poți examina eficient modelele în datele în care respondenții selectează opțiuni multiple.

Reține că procentajele care depășesc 100% sunt normale în analiza răspunsurilor multiple deoarece respondenții pot alege mai multe opțiuni. Pregătește întotdeauna datele cu atenție în Excel înainte de importul în SPSS, atribuie etichete clare de valoare pentru lizibilitate și documentează schema de codificare pentru referință.

Deși SPSS te limitează la analize descriptive (frecvențe și tabele încrucișate) pentru seturile de răspunsuri multiple, aceste instrumente oferă perspective puternice asupra modelelor de răspuns, popularității opțiunilor și relațiilor cu variabilele demografice sau comportamentale.

Referințe

• IBM SPSS Statistics. (2024). Multiple Response Analysis. IBM Documentation.
• Field, A. (2024). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (6th ed.). SAGE Publications.
• Pallant, J. (2023). SPSS Survival Manual (7th ed.). Routledge.