问卷数据清洗：删掉这三类无效数据，结论才可靠

问卷数据收集完成后，不能直接用于分析，需要先进行数据清洗。清洗掉无效数据，结论才可靠。

这篇文章介绍需要清洗的三类无效数据。

一、规律性作答数据

有些受访者不认真答题，而是按照固定规律作答，比如一直选第一个选项，或者ABCD循环选。

这类数据的特征是：答案呈现明显的规律性，缺乏随机性。

识别方法：检查是否存在相同的连续答案、是否存在周期性重复的答案模式。

处理方式：删除此类数据，或标记为低质量数据。

答题时间异常的数据需要警惕：时间过短可能是乱答，时间过长可能是中途离开又回来。

设定答题时长的合理区间：比如问卷长度10分钟，合理区间可能是5-30分钟。过短或过长的都要检查。

但要注意：有些认真作答的用户确实需要更长时间，不要一刀切全部删除。

有些问卷没有全部完成，或者某些题目没有作答。

处理方式：根据缺失比例决定。如果缺失比例很高（比如超过20%），直接删除；如果只是个别题目缺失，可以用插值法填补。

另外，检查是否有”不知道”或”不确定”选项被大量选择，这可能意味着问题设计有问题。

数据清洗是保证分析质量的关键步骤，不能省。