问卷调查:数据清理决定研究的可信度
即使收集到 200 人、300 人的问卷答复, 这些数据也几乎不会被原封不动地用于分析。 因为在实际答卷中,必然会夹杂着不认真作答、漏填、重复输入 等各种错误。 如果不经过清理就直接分析,这些问题会导致结果被轻易扭曲,研究的可信度也难以保证。 数据错误带来的问题 不认真作答:所有题目都选择同一个选项,或在主观题中随便输入无意义符号 缺失值:部分题目被跳过,导致不同变量的样本量不一致 重复答卷:同一人可能多次参与作答 极端值:与其他答案严重偏离的数值,可能扭曲整体结果 👉 这些问题不仅仅是“小麻烦”,还可能动摇研究结论本身。 例如,在以某消费群体为目标的企业调研中,如果不认真作答的结果被直接纳入分析,企业战略可能因此走向错误方向。 学术研究与企业调研:都离不开数据清理 研究生/学术研究 在论文答辩中,“是否经过数据清理”是非常关键的审核点。 如果在 IRB 审查或导师反馈中遗漏了这一环节,研究的有效性将大打折扣。 企业调研 如果基于不完整的数据进行决策,数千万韩元规模的营销预算可能会被错误地投入。 因此,数据清理是降低风险的必经环节。 👉 换句话说,数据清理不仅仅是“让数据看起来整齐”,而是 避免研究与商业决策走向错误的安全阀。 The Brain 的数据清理流程 The Brain 结合 AI 自动筛选 与 专家复核,对数据进行系统化清理。 AI 筛选:自动检测作答过快、重复选项、逻辑异常的答卷 专家复核:由分析专家对 AI 筛选结果再次确认,完成最终清理 冗余样本:若研究需要 150 份有效答卷,则会预先收集 200 份以上,以保证在清理后仍能满足分析需求 通过这一流程,研究者与企业可以获得 干净且可信赖的数据集。 清理后的数据,才能让研究真正完整 数据并不是“收集得越多越有价值”。 相反,如果夹杂了错误数据,即使收集了数百份答卷,研究成果也可能毫无意义。 The Brain 从数据清理到统计分析,全程严格把关, 帮助研究者与企业安心使用结果,产出真正可靠的研究与商业洞悉。








