题目过多反而毁掉研究的 5 个原因 在设计问卷时， 很容易产生这样的想法： “这个也很重要，那个好像也不能少……” 结果就是题目不断增加， 研究者往往还会觉得 “这是一份很细致、很全面的问卷”。 但在实际研究中， 题目越多的问卷，失败概率反而越高。 The Brain 在审阅大量问卷项目时反复发现， 题目过多会以多种方式一步步拖垮研究质量。 1️⃣ 回答疲劳直接导致数据质量下降…

目录1️⃣ 只看到“平均效应”，却错过关键区间2️⃣ 错误解读了影响方向3️⃣ 群体比较结果变得不稳定4️⃣ 一加入控制变量，结果就突然改变5️⃣ 看起来更好解释，但实际解释力反而下降 忽略非线性关系时最常见的 5 种解读错误 在做回归分析时， 我们往往会自然地假设： “自变量增加，因变量也会按一定幅度线性变化。” 但在真实数据中， 变量之间并非线性关系的情况反而更常见。 如果忽略这种非线性特征， 分析结果本身可能并没有错， 但结论解读却会被严重扭曲。 The Brain 在大量数据分析案例中发现， 当研究者忽视非线性关系时，往往会反复出现以下几类错误。…

目录1️⃣ 缺少关键的解释变量2️⃣ 组别划分过于粗糙3️⃣ 只看了平均值，没有看分布4️⃣ 混淆了“统计显著”和“实际有意义”5️⃣ 问卷没有设计“为什么”的问题 当问卷结果解读卡住时，必须检查的 5 个要点 在看到分析结果时， 统计上确实出现了显著差异。 “A 组和 B 组之间的差异是显著的， 但到底为什么会产生这种差异，却说不清楚。” 这种情况下，问题往往不在分析方法， 而在于缺少用于解释的材料。 The Brain 在大量问卷结果复核中发现， 当“差异无法被解释”时，研究者往往会同时踩到下面这些点。 1️⃣ 缺少关键的解释变量 当差异存在、却无法说明原因时，…

目录1️⃣ 不要只看平均值，一定要同时看离散程度2️⃣ 先用最小值 / 最大值筛掉输入错误3️⃣ 不仅要看缺失率，更要看缺失分布4️⃣ 不看分布形态，很容易忽略假设违背5️⃣ 先快速扫一眼变量间的基础相关结构 统计分析前必须确认的 5 个数据汇总指标 拿到问卷数据后， 很多人会立刻进入分析阶段。 “先跑一下看看，有问题再改。” 但在实际项目中， 大多数分析错误并不是统计方法的问题， 而是还没真正‘看过数据’就开始分析。 The Brain 在大量项目复核中发现， 分析前是否检查这些基础汇总指标， 几乎决定了结果是否稳定。 1️⃣ 不要只看平均值，一定要同时看离散程度…