毕业论文问卷填错了

不合格的数据需要清除，问卷数据需要补充。

以下是简单的数据清理方法和步骤：

来自非研究对象的问卷数据，例如你的研究对象是Z世代，不适用于1995年之前出生的人。通常，对于此类人群属性要求，应在问卷中设计相应的筛选问题，例如“你的出生年份是多少？/你的年龄是多少。但如果你在风铃系统的样本库中分发问卷，你可以省去这一步，因为我们的400多万样本库涵盖了不同的年龄组、行业和地区。我们可以根据人口属性、用户档案、行为档案和其他标签进行准确的抽样，并在正式q之前设置预问卷。”确保抽样标签的准确性。快速回答者和直白回答者是指回答问题的时间太短/太长的受访者，例如有人在20秒内完成了20个问题，或者有人回答的时间比平均时间长1/3。风铃系统自动计算“整体报告”中的平均完成时间，并在响应数据中进一步查看每个受访者的进入和完成时间，以及总持续时间。当您识别出超速驾驶的驾驶员时，可以将其标记为无效，无效问卷将不包括在问卷数据分析中。受访者是表现出某种回答模式的受访者，这种类型的问卷数据清理很困难。可以提前在问卷中设置陷阱问题和反向问题，以测试受访者的严肃性。在回答与现实不符或不一致的问题时，受访者在年龄问题上选择“18岁以下”，在婚姻状况上选择“已婚”，这显然是不正常的。有些人的回答不一致，比如声称自己从未使用过某个产品，但却回答了自己喜欢的产品功能。像这样的答案可以通过过滤器过滤。例如，Outlier声称在调查中有10个孩子，或者每天喝10升水和其他不正常的回答。你不能说100%是假的，但这并不能反映一般情况，但它也会影响统计结果，如范围、极值、平均值、误差等，因此应该将其从数据中删除。有时，即使开放式问题的形式和字数有限（如汉字/数字/字母），仍然可能存在嘴唇不正确的无效答案，如“啊@@#￥…**%￥@@”，需要消除。没有完美的数据，即使是一个好的问卷调查也不可避免地会有错误，所以在清理之前需要更加谨慎。您可以从自上而下（基于数据分析结果）和自下而上（基于原始数据）的角度评估删除数据是否会影响结论。如果删除了脏数据，但结论仍然不符合假设，并且可靠性和有效性不足，那么是时候考虑其他地方是否存在问题了。

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毕业论文问卷数据造假是一种违反学术诚信的行为，不仅有可能导致论文被认定为抄袭或作弊，还会对研究领域产生误导性的影响。因此，学术界一般是非常排斥数据造假行为的，并有严格制度和程序来查证和惩处违规行为。对于毕业论文问卷数据造假的情况，一般会有以下几种可能的查证方式：1. 检查问卷设计和实施过程：如果特定问题的回答情况过于相似或存在矛盾，很可能会引起注意和怀疑。因此，在设计和实施问卷过程中应该遵循科学的抽样方式，避免数据造假行为。2. 对比实际情况：在一些大型问卷调查项目中，在采样和调查过程结束时，可能会进行实地访谈和身份验证等方式来核实数据的真实性。如果通过访谈和调查发现数据存在明显不一致或不符合实际情况的情况，那么很可能会对你的毕业论文造成负面影响。3. 数据统计分析：对于数据造假的情况，也可以通过统计学和数据挖掘等方式来检测到。例如，数据闵氏距离或欧氏距离分析，能够揭示出具有高度相似性和冗余性的数据，并且能帮助发现和分析一些异常数据和缺失数据，从而检测论文中是否存在数据造假行为。4. 使用反作弊软件：一些反作弊软件可以有效检测出问卷数据是否存在非正常模式的操作，例如快速填写，重复回答等，这些都有可能被认定为数据造假行为。5. 密切监督和记录：对于一些重要的数据调查和样本采集活动，一些组织和机构可能会派出专门的监督员或代表来密切监督整个过程，记录每个步骤，以确保数据的真实性和精确性。6. 重复验证和复查：如果单位或个人怀疑某份数据的真实性，也可以采取重复验证和复查的方式进行核实。例如，重新设计问卷并在不同的时间和地点进行样本调查来验证数据的稳定性和可靠性。总之，数据是学术研究的基础，尤其在毕业论文中更是如此。因此，我们必须充分认识到数据造假行为的严重性并保持诚信，在研究和统计实验过程中保持规范、严谨和科学的态度来完成毕业论文。对于毕业论文问卷数据造假行为，尤其是涉及到极端情况和严重损害学术信誉的情况，都有可能会被严格查证和追究法律责任。因此，我们必须尊重学术规则和道德标准，保持真诚和诚信，遵循科学的方法和严谨的态度来完成毕业论文。