Dane z Formularzy Google do analizy – eksport CSV i przygotowanie krok po kroku

Formularze Google zbierają odpowiedzi wygodnie, ale plik, który z nich pobierzesz, rzadko nadaje się do analizy od razu. Typowe pytanie z pracy dyplomowej: jak z tabeli pełnej długich pytań, słów „Raczej się zgadzam” i komórek typu „Notatki; Quizy” zrobić dane, na których policzysz procenty, średnie i testy?

Wszystko pokażemy na mini-ankiecie „Jak się uczysz?”: 8 studentów, płeć, pytanie o metody nauki (wielokrotny wybór) i trzy stwierdzenia na skali Likerta, w tym jedno odwrócone. Jak zaplanować samą ankietę, opisujemy we wpisie gdzie zrobić ankietę do pracy magisterskiej.

Krok 1. Jak pobrać odpowiedzi z Formularzy Google?

W formularzu otwórz zakładkę z odpowiedziami. Masz dwie drogi: pobrać odpowiedzi jako plik CSV (z menu trzech kropek, plik przychodzi spakowany w ZIP) albo połączyć formularz z Arkuszem Google i z arkusza wybrać pobieranie w formacie CSV. Oba pliki mają ten sam układ: pierwsza kolumna to sygnatura czasowa, a dalej po jednej kolumnie na pytanie. Oryginalny plik zachowaj bez zmian. Wszystkie poprawki rób w kopii albo w kodzie, który da się uruchomić jeszcze raz, gdy dojdą nowe odpowiedzi.

Krok 2. Polskie znaki – dlaczego zamiast „ł” widzisz krzaki?

Google zapisuje CSV w kodowaniu UTF-8. Kłopot pojawia się, gdy plik otworzysz podwójnym kliknięciem w Excelu – program może odczytać go w innym kodowaniu i „Mężczyzna” zamieni się w ciąg dziwnych znaków. Jeśli potem zapiszesz plik, uszkodzisz dane. Bezpieczniej jest importować CSV ze wskazaniem kodowania UTF-8: w Excelu przez import danych z pliku tekstowego, w R przez fileEncoding = "UTF-8", a w jamovi czy SPSS – w oknie importu. Po wczytaniu sprawdź kilka komórek z „ą”, „ę” i „ł”.

Krok 3. Nazwy kolumn – zamień pytania na krótkie kody

Nagłówki kolumn to pełne treści pytań, np. „Odkładam naukę na ostatnią chwilę”. Do analizy potrzebujesz krótkich kodów bez spacji i znaków specjalnych. Zapisz je w tabeli, tzw. książce kodów, która trafi potem do aneksu pracy.

Krok 4. Pytania jednokrotnego wyboru

Płeć, kierunek czy rok studiów to zmienne kategorialne. W R zamień je na czynnik (factor) i ustal kolejność poziomów, np. rok I, II, III, a nie alfabetyczną. Uważaj na opcję „Inne:” z polem do wpisania. Odpowiedzi „ekonomia”, „Ekonomia ” i „ekonomia UW” program uzna za trzy różne kategorie, więc ujednolić je musisz ręcznie. Liczebności i procenty policzysz potem jak w haśle o częstościach i procentach. W naszej ankiecie wzięło udział 5 kobiet i 3 mężczyzn.

Krok 5. Pytania wielokrotnego wyboru – rozdzielanie odpowiedzi

Gdy ktoś zaznaczy kilka opcji, Formularze zapisują je w jednej komórce, oddzielone separatorem – zwykle przecinkiem ze spacją. W naszym pliku opcje rozdziela średnik ze spacją („; ”). Sprawdź separator w swoim pliku i wpisz go w kodzie. Takiej komórki nie da się policzyć wprost. Trzeba ją rozbić na osobne kolumny, po jednej na opcję, z wartością 1 (zaznaczył) lub 0 (nie zaznaczył).

Procenty liczysz od liczby osób, a nie od liczby zaznaczeń. Notatki wybrało 5 z 8 osób, czyli 62,5%, Quizy i Fiszki – po 37,5%, a Filmy – 25,0%. Te procenty sumują się do więcej niż 100%, bo jedna osoba mogła wybrać kilka opcji. W pracy napisz to w nocie pod tabelą. Jeśli pytanie nie było obowiązkowe, zdecyduj też, czy podstawą jest 8 osób, czy 7, które odpowiedziały, i podaj tę liczbę.

Krok 6. Skala Likerta zapisana słowami – zamiana na liczby

Formularz zapisuje odpowiedź tak, jak brzmiała etykieta, np. „Raczej się zgadzam”. Ustal przypisanie: „Zdecydowanie się nie zgadzam” = 1, „Raczej się nie zgadzam” = 2, „Ani tak, ani nie” = 3, „Raczej się zgadzam” = 4, „Zdecydowanie się zgadzam” = 5. W kodzie zrób to jedną listą etykiet, a nie ręcznym poprawianiem komórek. Literówka albo dodatkowa spacja w etykiecie da brak danych zamiast liczby, więc po zamianie policz braki jeszcze raz. Pytanie odwrócone (P3) przelicz wzorem 6 − odpowiedź, żeby wysoki wynik zawsze znaczył to samo. Czy wynik skali liczyć średnią, czy medianą, wyjaśniamy we wpisie skala Likerta – jak ją analizować, a rzetelność skali sprawdzisz jak w przykładzie z alfą Cronbacha.

Krok 7. Braki danych – puste komórki to nie zera

Pusta komórka oznacza brak odpowiedzi i w R powinna mieć wartość NA. Nigdy nie wpisuj w jej miejsce 0 ani 3 „ze środka skali”, bo zmienisz średnią i rozrzut. W naszym pliku są dwa braki: osoba 7 nie wybrała żadnej metody, a osoba 8 pominęła P2. Średnią skali dla osoby 8 policzyliśmy z dwóch dostępnych pytań. Taka reguła jest w porządku, gdy braków jest mało i opiszesz ją w pracy. Przy wielu brakach sięgnij po metody opisane we wpisie braki danych i imputacja wielokrotna.

Cały przepływ w R

Kod wczytuje mały plik CSV wpisany wprost w skrypt, nadaje krótkie nazwy, zamienia Likerta na liczby, rozdziela metody nauki i liczy braki, procenty oraz wynik skali. Ten sam kod uruchomisz na pełnym pliku, zmieniając tylko pierwszą linię.

# Eksport CSV z Formularzy Google (8 osób). Z pliku wczytasz go tak:
# d <- read.csv("odpowiedzi.csv", fileEncoding = "UTF-8", na.strings = "", check.names = FALSE)
csv <- '"Sygnatura czasowa","Płeć","Z jakich metod nauki korzystasz?","Lubię się uczyć","Uczę się systematycznie","Odkładam naukę na ostatnią chwilę"
"2026/03/02 10:15:23","Kobieta","Notatki; Quizy","Raczej się zgadzam","Raczej się zgadzam","Raczej się nie zgadzam"
"2026/03/02 10:21:40","Mężczyzna","Fiszki","Raczej się nie zgadzam","Zdecydowanie się nie zgadzam","Zdecydowanie się zgadzam"
"2026/03/02 11:02:05","Kobieta","Notatki; Fiszki; Filmy","Zdecydowanie się zgadzam","Raczej się zgadzam","Zdecydowanie się nie zgadzam"
"2026/03/02 12:44:18","Kobieta","Quizy","Ani tak, ani nie","Ani tak, ani nie","Ani tak, ani nie"
"2026/03/03 09:10:51","Mężczyzna","Notatki; Filmy","Raczej się zgadzam","Zdecydowanie się zgadzam","Raczej się nie zgadzam"
"2026/03/03 09:35:12","Kobieta","Notatki; Quizy; Fiszki","Zdecydowanie się zgadzam","Raczej się zgadzam","Zdecydowanie się nie zgadzam"
"2026/03/03 14:27:33","Mężczyzna","","Raczej się nie zgadzam","Raczej się nie zgadzam","Raczej się zgadzam"
"2026/03/04 18:03:09","Kobieta","Notatki","Raczej się zgadzam","","Raczej się nie zgadzam"'
d <- read.csv(text = csv, encoding = "UTF-8", na.strings = "", check.names = FALSE)
names(d) <- c("czas", "plec", "metody", "P1", "P2", "P3")       # krótkie nazwy kolumn
d$plec <- factor(d$plec, levels = c("Kobieta", "Mężczyzna"))     # jednokrotny wybór
skala <- c("Zdecydowanie się nie zgadzam", "Raczej się nie zgadzam", "Ani tak, ani nie",
           "Raczej się zgadzam", "Zdecydowanie się zgadzam")
for (v in c("P1", "P2", "P3")) d[[v]] <- match(d[[v]], skala)    # Likert: tekst -> 1–5
d$P3r <- 6 - d$P3                                                  # pytanie odwrócone
metody <- c("Notatki", "Quizy", "Fiszki", "Filmy")                 # wielokrotny wybór:
lista <- strsplit(d$metody, "; ", fixed = TRUE)                    # rozdziel komórkę „; ”
for (m in metody) d[[m]] <- sapply(lista, function(x) as.integer(m %in% x))
colSums(is.na(d[, c("metody", "P1", "P2", "P3")]))                # braki danych
table(d$plec)
colSums(d[, metody])                                              # liczba osób
round(100 * colMeans(d[, metody]), 1)                             # % z N = 8
d$wynik <- rowMeans(d[, c("P1", "P2", "P3r")], na.rm = TRUE)       # średnia z 3 pytań
round(c(M = mean(d$wynik), SD = sd(d$wynik)), 2)

Wynik w konsoli R:

metody     P1     P2     P3 
     1      0      1      0 

  Kobieta Mężczyzna 
        5         3 
Notatki   Quizy  Fiszki   Filmy 
      5       3       3       2 
Notatki   Quizy  Fiszki   Filmy 
   62.5    37.5    37.5    25.0 
   M   SD 
3.50 1.26 

R pokazuje procenty z kropką dziesiętną. W pracy wpisz je z przecinkiem.

Jak opisać przygotowanie danych w pracy?

Wynik możesz potem przedstawić w tabeli z opisem próby – jak ją zbudować, pokazujemy we wpisie opis próby badawczej – Tabela 1. Cały dalszy proces opracowania ankiety opisuje poradnik jak opracować wyniki ankiety.

Checklista przed analizą

• Oryginalny plik CSV zachowany bez zmian, poprawki w kopii lub w kodzie.
• Polskie znaki wyświetlają się poprawnie (import z kodowaniem UTF-8).
• Każda kolumna ma krótki kod, a książka kodów jest gotowa do aneksu.
• Odpowiedzi testowe i powtórzone wypełnienia usunięte (sprawdź sygnaturę czasową).
• Kategorie z pola „Inne:” ujednolicone.
• Likert zamieniony na liczby, pytania odwrócone przeliczone.
• Pytania wielokrotnego wyboru rozdzielone na kolumny 0/1.
• Braki policzone i opisane, żadna pusta komórka nie zamieniła się w zero.

Czy Formularze Google same zrobią analizę statystyczną?

Nie. Zakładka podsumowania pokazuje wykresy i liczby odpowiedzi na każde pytanie, ale nie policzy wyniku skali, korelacji ani testu. Te wykresy wystarczą do szybkiego podglądu, a do pracy potrzebujesz danych przygotowanych tak jak wyżej.

Jak policzyć procenty w pytaniu wielokrotnego wyboru?

Podziel liczbę osób, które zaznaczyły opcję, przez liczbę osób w podstawie (wszystkich albo tych, które odpowiedziały). Nie dziel przez łączną liczbę zaznaczeń. Takie „udziały w odpowiedziach” sumują się do 100%, ale nie mówią, jaka część badanych wybrała daną opcję.