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在进行问卷调查时，我们会发现，有一部分回答者并没有认真阅读题目，或者敷衍作答。
这类情况，被称为“无诚意回答”。
如果这样的数据掺杂在内，不仅会影响分析结果的可信度，甚至可能会让整个研究方向出现偏差。
为什么无诚意回答是个问题？
1. 题目之间出现重复模式：比如所有题目都勾选“3”，或者在某一选项区间反复选择。
2. 答题时间异常过短：明显短于完成问卷所需的平均时间。
3. 内容上存在逻辑问题：例如在是/否题中反复选择相互矛盾的答案，或者选项组合明显不合常理。
→ 如果这类回答被纳入整体数据，就会在统计中产生“噪音”，进而扭曲实际的分析结果。
The Brain 是如何把关答卷质量的？
The Brain 的问卷系统，会根据以下标准，对收集到的答卷进行检查与清洗：
1. 答题时间过滤：针对不同类型的问卷设定平均答题时间标准，自动识别异常快速完成的答卷。
2. 重复答题模式识别：如果某一选项被重复选择的比例超过 80%，将被标记为异常。
3. 逻辑性人工审核：对于完全不同的问题给出相同答案、或前后内容自相矛盾的情况，进行人工筛查。
4. 重复 IP 与浏览器 Cookie 检测：防止同一设备、同一环境下重复提交问卷。
特别是，当研究目标越明确，剔除无效数据的标准也越具体细致。
The Brain 也会根据研究者的设计意图，协助制定合适的质量判断标准。
无诚意回答清除前后对比
| 项目 | 剔除前平均值 | 剔除后平均值 |
|---|---|---|
| 职务满意度（5分量表） | 3.85 | 4.21 |
| 组织承诺度（5分量表） | 3.10 | 3.45 |
| 压力水平（反向题项） | 2.90 | 2.65 |
当错误数据被清除之后，分析的方向性更明确，结果解释也更具说服力。
如果你对一份问卷结果感到疑惑，问题可能并不是出在问卷设计，而是参与者是否认真作答。
The Brain 在开始数据分析之前，首先会检查数据是否“可用”。
只有通过这样严谨的清洗流程，后续的统计分析才具有真正的说服力。
