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如果你曾尝试用 Excel 手动整理问卷数据，一定会产生共鸣。
一开始看起来很简单，但一旦进入正式分析阶段，各种问题就会接踵而至。
“变量全是数字，为什么还是不能分析？”“我已经分组了，可系统说组名不一致不能比较……”“空白的地方怎么会变成错误？”
这些问题并不只是操作失误，而是源于数据结构没有规范化导致的统计错误。
1.常见错误案例
1)基于文本的变量不统一
例：相同的性别变量被分别输入为 “男性”、“男”、“man” 等，导致分类混乱。
2)未妥善处理空白单元格
遗漏数据以空白处理，统计软件无法识别为缺失值（Missing Value）。
3)重复答卷者未剔除
如相同 IP、重复回答模式等，缺乏去重标准。
4)变量编码不一致
例如：前面题目中“1=男性，2=女性”，
后面却用“1=非常不同意，2=不同意”等，导致系统冲突。
2.The Brain 如何进行数据结构化？
The Brain 在正式统计分析前，就开始着手专业的数据整理工作。
1)变量名标准化
统一格式，包含英文变量名和对应解释，方便分析与解读。
2)数值编码（Coding）
根据 SPSS、Excel 等分析工具，提供数字化编码与标签标注。
3)缺失值处理
与研究者协商使用如 NA、999 等统一格式处理缺失数据。
4)剔除重复/无诚意回答
结合答题时间与一致性判断，对异常答卷进行清洗。
此外，我们还会预先生成分析所需的分组变量、虚拟变量（Dummy Variable），直接交付分析者可以立即使用的原始数据（raw data）。
3.实际整理示例（部分节选）
| 变量名 | 题目内容 | 响应值 | 响应标签 |
| gender | 性别 | 1 | 男性 |
| gender | 性别 | 2 | 女性 |
| edu_level | 最终学历 | 1 | 高中及以下 |
| edu_level | 最终学历 | 2 | 大学本科 |
| satisfaction | 服务整体满意度 | 1~5 | 李克特五分制 |
像这样从一开始就做好数据结构整理，不仅能让后续的分析更清晰，还能大大减少错误发生。
4.结论
数据整理并不是简单的编辑工作，它是统计分析的起点，更是决定分析结果可信度的关键环节。
The Brain 在收集问卷回应后，会将数据结构化为最适合分析使用的格式，帮助研究者更快速、准确地完成论文。
