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比“数量”更重要的是“数据的可信度”
在进行论文问卷调查时，
很多人都会对样本数量产生强烈的执念：
“150份够吗？”
“是不是至少得收200份？”
“先多收一些总没错吧？”
确实，样本数量很重要。
但更重要的是，这些样本是否可信。
❗ 忽视数据质量，一味扩大样本数量，结果只是在“做无用功”。
即使你收到了再多的问卷，
但如果里面充满了这些问题回答者👇：
✔ 草率作答、没仔细读题
✔ 全部勾选相同选项
✔ 存在毫无意义的回答模式
那么这些数据就会严重扭曲分析结果，
最终只会让你花费的时间与金钱毫无意义。
📌 不认真作答的数据会带来哪三大危害？
1️⃣ 扭曲统计显著性
懒得思考随便勾的答案会干扰平均值与方差
本应显著的研究结果可能因此“不显著”
2️⃣ 增加分析错误的风险
缺失值、逻辑错误大量出现
数据清理过程中必须剔除，导致实际有效样本减少
影响统计分析的可信度
3️⃣ 降低审查可信度
教授在审核原始数据时会提出质疑：
“怎么每份问卷都是打一样的分？”
“这些数据真的有参考价值吗？”
🎯 如何保障数据质量？这3项是关键！
✅ 1. 过滤不认真作答的问卷
在分析前请检查以下问题：
全部题目打同一个分数
填写时间异常（过快或过慢）
答案前后矛盾
无逻辑或乱选的答题比例
✅ 2. 检查样本分布
是否某一性别、年龄段的受访者比例过高？
实际回收数据是否符合研究对象定位？
✅ 3. 明确数据清洗标准
缺失值要如何处理（删除还是补充）
是否已经正确处理“反向题目”
转为分析文件前，是否经过完整检查？
✔ The Brain 提供“样本数量 + 数据质量”的双重保障
The Brain 提供的服务包括：
✔ 收集足够样本（150～200份以上）
✔ 使用 AI 自动识别并排除无效问卷
✔ 清洗整理后提供可直接分析的数据文件
✔ 附带论文用图表与解释文字
因此，你不必在数量和质量之间做选择，
我们能同时满足两者。
❗仅仅“收到很多份”问卷，
并不代表你的论文就有说服力。
真正重要的是：
每一份数据是否都值得信任？
今天就不仅确认你的样本数量，
也检查一下数据质量是否过关吧！
