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在委托统计分析的客户中，很多人表示“数据已经整理好了”，
但当我们实际打开文件时，常常会发现比预想中更多的问题。
例如：
变量名不明确、回答范围不一致、缺失值未处理……
在这种状态下直接进入分析，不仅可能导致分析结果错误，还可能让解读产生偏差。
因此，The Brain 在进行 SPSS 分析前，一定会执行数据前期检查流程。
1. 整理变量 —— 排除无效变量
首先，我们会统一变量名称与编码体系。
很多情况下，即使含义相同，表述却各不相同，或者因以文字形式输入，难以进行数值分析。
例如：
“女性”、“女”、“女子” 混用或回答值为文字，无法直接统计
→The Brain 会将所有这类内容统一数字化，并用清晰的变量编码重新整理。
2. 筛除异常值与缺失值
影响分析结果可信度最大的因素之一就是异常值与缺失值。
The Brain 并不是简单删除这些数据，而是依据以下标准进行专业处理：
◆ 根据答题时间筛除无诚意的作答
◆ 过滤出不一致的回答模式
◆ 排除不满足条件的答卷者（例如：需要特定资格条件时）
→ 通过这些步骤，我们会提炼出可用于分析的干净数据集。
3. 预判是否具备分析条件
数据整理完成后，我们会预先检查是否具备进行分析的基本条件，
例如：
◆ 各分组回答人数过少，无法进行交叉分析
◆ 题项之间重复度高，可能存在多重共线性问题
◆ 相对于变量数量，回答样本不足，无法进行回归分析
→ 在正式分析前就发现问题，The Brain 会给出替代方案或调整分析方向。
4. 有时问题不在数据，而在问卷设计
有些情况下，问题并非出在数据本身，而是在最初的问卷设计就与分析目的不匹配。
例如：
如果所有题项都是“一题一指标”的设计，却希望进行因素分析（factor analysis），这种设计本身就是不合理的。
→ The Brain 会在不重新设计问卷的前提下，提出可行的分析替代方案，或调整分析范围以匹配原始数据。
高级统计分析并不是简单地运行程序，而是从数据准备阶段就需要严谨对待。
The Brain 在接受分析委托时，始终从前期数据审核做起，提前判断分析可行性。
因为数据质量，决定了结果的可靠性。这一步，是整个分析中最重要的基础工作。
