山東瀚迪數(shù)據(jù)錄入平臺分享如何對數(shù)據(jù)錄入進行初步檢查呢?

時間：2022-04-15

在調(diào)查問卷設計完成后，我們并不能立即發(fā)出，要行一個初步檢查的環(huán)節(jié)，那么，在這個過程中，要如何對數(shù)據(jù)錄入進行初步檢查呢?

任何人都不可高估自己的注意力，為了避免錯誤地鍵入數(shù)據(jù)，檢查是必要的。

好的做法是每輸入一個被試的數(shù)據(jù)，隨即檢查一遍，然后才輸人下一個被試數(shù)據(jù)。誠然，如果是通過網(wǎng)絡問卷，則沒有這個問題。數(shù)據(jù)完成輸人后，可以對每個變量做一些簡單的計算和描述統(tǒng)計，檢查是否有異常的被試、變量和數(shù)值。例如，如果某個被試在每個題目的得分都相同或者呈現(xiàn)很規(guī)律的模式，則是不合作的被試，應當剔除;又如，如果題目得分的大或小值出現(xiàn)在預設范圍之外，需要去檢查相應的被試及其原因。對于檢查無誤的原始數(shù)據(jù)，如果所用量表存在反向計分的題目，需對反向題進行重新編碼。

問卷數(shù)據(jù)中通常一個題目就是一個變量，如果有被試對某個題目沒有作答，相應的變量就存在缺失值，需要處理。缺失類型有三種：隨機缺失(MCAR)、隨機缺失(MAR)、非隨機缺失(NMAR)。MCAR指某個變量X缺失的概率與其本身和研究中的其他變量都無關。MAR指某個變量X缺失的概率與研究中的某個或者某些變量有關，但與X本身無關。NMAR指某個變量X缺失的概率與X本身的取值有關(可能與其他變量也有關)。

對于數(shù)據(jù)，缺失數(shù)據(jù)是可以忽略的，簡單地將有缺失的被試刪除(列刪法，listwise) 就可以了，但樣本容量只能算刪除之后的。對于數(shù)據(jù)，如果弓|起缺失的變量與要估計的參數(shù)無關，則缺失數(shù)據(jù)也是可以忽略的。缺失種類不明的時候，只要缺失數(shù)據(jù)很少(如5%之內(nèi))，刪除有缺失的被試通常影響不大。

另外，不少統(tǒng)計方法對變量有正態(tài)性假設，因而需要分布檢驗。好在不少基于正態(tài)分布的統(tǒng)計方法都有一定的穩(wěn)健性，除非數(shù)據(jù)嚴重非正態(tài)(偏態(tài)系數(shù)或峰態(tài)系數(shù)的**值過10)，否則數(shù)據(jù)非正態(tài)對結果的影響通常不大。如果數(shù)據(jù)嚴重非正態(tài)，要考慮樣本是否具有代表性，若樣本無代表性，則分析結果不能推論到樣本以外的情形。若樣本有代表性，在后續(xù)統(tǒng)計分析時，要注意估計方法的選擇。

以上就是檢查時需要注意的問題了，大家清楚了嗎?

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