目录
收集完数据≠完成分析，忽略这一步后患无穷
当我们听到“问卷回收完成”的消息时，
很容易会产生一种错觉：
“现在只剩下分析就好了！”
“论文完成80%了！”
但如果你在这个阶段掉以轻心，
数据中的错误就会直接反映在统计结果上，
甚至在论文答辩时被教授要求重新分析数据的情况也并不少见。
❗只收集数据、不进行检查，会导致什么？
掺杂不认真填写的问卷，信度下降
缺失值没有标准处理方式，影响分析进度
量表混用，无法正确选择统计方法
✏️ 数据如果未经清洗，就如同“未加工的原料”，再多也无法直接使用！
🎯 数据分析前必须完成的3项检查
只要做好这3项，数据质量就能大幅提升👇
✅ 1. 过滤不认真作答的问卷
需重点排查以下问题：
作答时间是否过短
远低于平均完成时间者，可信度较低
答案是否全部重复
如每一题都打“4分”，有可能是随意填写
逻辑前后矛盾
比如选择“从未发生”，却又填写了发生频率
✔️ 这一步是确保数据可信度的基础！
✅ 2. 明确缺失值处理标准
千万不要随便跳过缺失值！
如何处理漏答题目？
（删除？用均值替代？还是单独标注“未回答”？）
某个受访者缺失过多时，是否整个样本都剔除？
❗缺失值的处理方式会显著影响最终分析结果
✅ 3. 检查变量编码与量表一致性
如果测量量表不统一，很多统计方法就无法适用。
例如：
有些题是 7分量表，有些却是 5分量表
忘了把反向题目（Reverse coding）重新编码
SPSS中变量名称混乱，难以识别
✔️ 在导入SPSS前，请先整理出编码与量表对应表格
✔ The Brain 提供数据清洗全流程服务
问卷调查 × 数据分析专业机构 – The Brain
我们不仅提供统计分析，还帮助你进行数据质量把控。
我们提供：
使用AI过滤无效问卷
缺失值检查与处理方案建议
编码一致性检查与变量整理
交付清洗后的分析数据文件
通过这些步骤，
你不仅提高了数据的可信度，
更提升了论文通过审核的可能性。
即使你回收了再多的问卷，
没有做“数据清洗”，
这些数据也无法直接用于论文撰写。
📌 现在就打开你的数据，
按照这个数据检查清单来一一确认，
这一个小动作，
将为你节省大量返工时间！
