在調(diào)查問卷設(shè)計(jì)完成后,我們并不能立即發(fā)出,要行一個(gè)初步檢查的環(huán)節(jié),那么,在這個(gè)過程中,要如何對(duì)數(shù)據(jù)錄入進(jìn)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(cuò)誤地鍵入數(shù)據(jù),檢查是必要的。
好的做法是每輸入一個(gè)被試的數(shù)據(jù),隨即檢查一遍,然后才輸人下一個(gè)被試數(shù)據(jù)。誠(chéng)然,如果是通過網(wǎng)絡(luò)問卷,則沒有這個(gè)問題。數(shù)據(jù)完成輸人后,可以對(duì)每個(gè)變量做一些簡(jiǎn)單的計(jì)算和描述統(tǒng)計(jì),檢查是否有異常的被試、變量和數(shù)值。 例如, 如果某個(gè)被試在每個(gè)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(yīng)當(dāng)剔除;又如,如果題目得分的大或小值出現(xiàn)在預(yù)設(shè)范圍之外,需要去檢查相應(yīng)的被試及其原因。對(duì)于檢查無誤的原始數(shù)據(jù),如果所用量表存在反向計(jì)分的題目,需對(duì)反向題進(jìn)行重新編碼。
問卷數(shù)據(jù)中通常一個(gè)題目就是一個(gè)變量,如果有被試對(duì)某個(gè)題目沒有作答,相應(yīng)的變量就存在缺失值,需要處理。缺失類型有三種:隨機(jī)缺失(MCAR)、隨機(jī)缺失(MAR)、非隨機(jī)缺失(NMAR)。MCAR指某個(gè)變量X缺失的概率與其本身和研究中的其他變量都無關(guān)。MAR指某個(gè)變量X缺失的概率與研究中的某個(gè)或者某些變量有關(guān),但與X本身無關(guān)。NMAR指某個(gè)變量X缺失的概率與X本身的取值有關(guān)(可能與其他變量也有關(guān))。
對(duì)于數(shù)據(jù),缺失數(shù)據(jù)是可以忽略的,簡(jiǎn)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(duì)于數(shù)據(jù),如果弓|起缺失的變量與要估計(jì)的參數(shù)無關(guān),則缺失數(shù)據(jù)也是可以忽略的。缺失種類不明的時(shí)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(jì)方法對(duì)變量有正態(tài)性假設(shè),因而需要分布檢驗(yàn)。 好在不少基于正態(tài)分布的統(tǒng)計(jì)方法都有一定的穩(wěn)健性,除非數(shù)據(jù)嚴(yán)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(duì)結(jié)果的影響通常不大。如果數(shù)據(jù)嚴(yán)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(jié)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(jì)分析時(shí),要注意估計(jì)方法的選擇。
以上就是檢查時(shí)需要注意的問題了,大家清楚了嗎?
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山東瀚迪數(shù)據(jù)錄入平臺(tái)分享如何對(duì)數(shù)據(jù)錄入進(jìn)行初步檢查呢?
在調(diào)查問卷設(shè)計(jì)完成后,我們并不能立即發(fā)出,要行一個(gè)初步檢查的環(huán)節(jié),那么,在這個(gè)過程中,要如何對(duì)數(shù)據(jù)錄入進(jìn)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(cuò)誤地鍵入數(shù)據(jù),檢查是必要的。好的做法是每輸入一個(gè)被試的數(shù)據(jù),隨即檢查一遍,然后才輸人下一個(gè)被試數(shù)據(jù)。誠(chéng)然,如果是通過網(wǎng)絡(luò)問卷,則沒有這個(gè)問題。數(shù)據(jù)完成輸人后,可以對(duì)每個(gè)變量做一些簡(jiǎn)單的計(jì)算和描述統(tǒng)計(jì),檢查是否有異常的被試、變量和數(shù)值。 例
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