El dilema de si se debe incluir o no la opción de respuesta No sabe en un cuestionario que consiste en escalas de calificación de tipo Likert es eterno. A menudo, cuando los ítems preguntan sobre la opinión, el DK se incluye porque no tener opinión es un estado importante por sí solo y los encuestados esperan la opción como tal. En los inventarios de rasgos personales en los que las personas atribuyen cualidades a una opción DK objetivo generalmente se descartan porque normalmente se espera que el encuestado pueda evaluar el grado de afinidad de una característica (es decir, el encuestado siempre se considera calificado); y cuando ocasionalmente encuentra dificultades, se le permite (por instrucción) omitir ese elemento. En inventarios de rasgos personales donde las personas describen un objetivo (elementos de comportamiento) DK (o don '
@Hatim en su respuesta, @Maarten y algunos otros comentaristas de la pregunta OP han expresado con sensatez que una gran cantidad de respuestas DK observadas en el estudio actual indican problemas (validez de contenido o validez nominal) en los elementos o que los sujetos no ' No encaja con el cuestionario que se les ordenó.
Pero nunca puede contar la historia, en última instancia, la interpretación del impedimento recae sobre usted (a menos que lo aborde en una investigación por separado). Se podría afirmar, por ejemplo, que la inclusión de la opción DK a los likerts en ese cuestionario (por ejemplo, es un inventario de atribución de rasgos) sirve mal, no bien. No le dio información (de lo que dicen los comentaristas it proves that the [rating] model is inadequate), sino que más bien distrajo / sedujo a un encuestado. Si no se proporciona la decisión de calificación guiada por el esquema de rasgo cognitivo implícito, podría haberse obtenido; pero ver la opción de enfriamiento excluye el esquema y hace que uno se retire rápidamente.
Si admite más, bajo su riesgo, pero ¿por qué no? - que un sujeto fácilmente distraído o perezoso es aquel cuyo potencial, la vista retenida es válida pero tiende a diferenciarse débilmente, es decir, invocaría fácilmente al das das convencional , en lugar del esquema personal de Erlebnis , entonces puede especular tentativamente que su respuesta faltante es alrededor de la media de la muestra o población para ese ítem. Si es así, ¿por qué no hacer una sustitución media (+ ruido) de las respuestas faltantes? O puede hacer una imputación EM o regresiva (+ ruido) para tener en cuenta las correlaciones.
Para repetir: la decisión de imputación es posible pero arriesgada, y es poco probable, dada la gran cantidad de datos faltantes, restaurar "verdaderamente" los datos ausentes. Como dijo @rumtscho, seguramente que el nuevo cuestionario con DK no es equivalente al original sin DK, y los datos ya no son comparables.
Estas fueron especulaciones. Pero antes que nada, debe intentar investigar los patrones observados de falta. ¿Quiénes son los sujetos que seleccionaron DK? ¿Se agrupan en subtipos? ¿En qué se diferencian en el resto de los elementos de la submuestra "bien"? Algunos programas tienen el paquete de Análisis de valor perdido. Luego, podría decidir si eliminar a las personas total o parcialmente, imputarlas o analizarlas como una submuestra separada.
PD También tenga en cuenta que los encuestados son "estúpidos". A menudo simplemente se mezclan con las calificaciones de la escala. Por ejemplo, si el punto DK se coloca cerca de un polo de la escala, a menudo se confundiría con la falta de atención con ese polo. No estoy bromeando.