有了数据，就能立刻开始分析了吗？
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实际上，多数分析错误都发生在“未经过数据检查就直接开始分析”的情况下。
The Brain 在进行 SPSS 分析前，始终会优先审查数据结构与逻辑流程。
这不仅仅是形式上的检查，而是为了提升最终分析结果可信度的关键步骤。
1）从变量整理开始，采取专业化方法
收到原始数据后，第一步就是对变量进行系统整理。
我们会处理重复项、无意义的编码、缺失值问题，将原始资料转化为可用于统计分析的数据集。
例如：
将“无”/“不知道”统一编码为99，并设为分析排除值等处理。
The Brain 会提前制定变量整理标准，
并将原始 Excel 数据以结构清晰的方式呈现，使研究者一目了然。
2）自动检测量表错误与逆向编码遗漏
在使用 Likert 量表时，若未对“负向题项”进行逆向编码，会导致分析结果产生偏差。
此外，如果每道题使用的评分等级不统一（如5分、7分、10分混用），也会影响数据分析的可行性。
The Brain 可自动检测这些常见错误，
如量表不一致、逆向编码遗漏等，并根据原始问卷内容，提出合理的修正建议。
3）高阶分析前，先审查统计前提条件
若要进行回归分析、因子分析等高阶统计，则必须先检视多项前提条件。
The Brain 在基于 SPSS 的分析中，优先检查如下项目：
多重共线性（根据 VIF 指标）
正态性检验（Shapiro-Wilk、直方图）
离群值检验（Z-score、箱型图）
缺失值模式分析
通过这些预检，我们可以判断数据结构是否支持分析，以及分析结果是否具备解释意义。
4）必要时重新规划分析策略
若数据与研究问题不匹配，或不适用于某些统计方法，The Brain 并不会直接说“无法分析”。
我们会在可行范围内，提出替代性分析方法或调整建议，
协助您最大化利用已有数据，达成研究目标。
出色的分析并非仅来自数据本身，而是来自对数据结构的深刻理解。
在 SPSS 分析前，The Brain 会从基础统计审查到变量整理，逐步确认是否符合研究方向。
拥有数据，并不代表就能立刻分析。
如果您追求的是可信、扎实的研究结果，那就从数据预检开始，与我们一同把好第一道关。
