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在進行線上調研的時候，注意以下四個原則，可以幫助你少走彎路，少踩坑。

通過線上調研的方式收集的數據，因其調研方法有別于傳統的面對面調研，所以在進行數據處理分析時需要額外注意一些細節。

原則一：數據完整

在線調研的數據，是通過網頁或手機app收集而來，難免會存在因為瀏覽器插件、安全軟件、不兼容等因素導致的數據丟失情況。因此在調研上線前首先要進行測試，多嘗試幾種瀏覽器進行測試，看能否正常遞交數據；其次，在分析數據時，首先要進行數據完整性檢查，包括是否有漏答、跳題邏輯是否正確，否則你可能會在報告寫到一半時，發現數據有缺失。

原則二：數據干凈

在線調研不可避免會存在亂答題的情況，如果亂答題的人太多，容易影響數據質量，所以在檢查了數據完整性后，需要對數據進行清洗，可以從以下幾個方面進行：

• 答題時長，一方面可以邀請幾個同事進行試填答，做好計時，另一方面可以計算平均（去掉極端值）答題時間，也可以考慮一個成年人的閱讀字數來計算參考，以上述幾個時間都可以作為標準來進行清洗。另外，答題時間太久了也需要清洗掉。（注意不同邏輯條件下，用戶回答的問題數可能會不一樣，需要考慮此方面）
• 填空題答題質量，填空題的內容能反映出一個填答者的態度，如果很敷衍、甚至亂答的，可以進行剔除；
• 題目或選項之間隱藏邏輯，比如：年齡25歲以上，還說自己在讀高中；個人年收入大于家庭年收入；同時選擇了兩個明顯互相矛盾的選項；
• 選項個數，所有多選題的選項都只選1個，尤其是明顯不是一個答案的選擇題（比如，你知道哪些洗發水品牌）；
• 矩陣題（表格形式）都選同一個選項的；
• 建議在問卷設計時，設置1-2個可以進行驗證的地雷題，以便篩選出去那些不認真填答的人；（如：前面題目詢問家中擁有的設備，如汽車、ipad。。。，后面題目詢問家中是否有私家車）；

原則三：數據代表性

問卷數據一般是通過抽樣調查的方式獲得，因此抽樣方法不一樣，回收回來的數據代表性意義也不一樣；如果是隨機抽樣（受限于各種條件，一般無法做到真正意義上的隨機抽樣），則回收的數據可以認為具有代表性-能代表總體；若采用分層抽樣（如分地區各抽取10萬用戶），這樣的抽樣獲得的數據，由于事先進行了樣本配比，所以其不能代表總體，在結果統計時，需要對不同地區的樣本進行加權（權重可以參考不同地區用戶的實際占比）處理。

原則四：數據處理過程可回溯

在進行數據檢查、清洗的過程中，往往需要進行多步驟操作，難免發生在處理的過程中出錯的情況，因此需要在一些關鍵步驟上進行數據保存，并進行備注，以防止需要回溯的情況；在編寫查錯程序時，也要將程序保存下來，防止出錯，也方便進行反查；

在線調研數據處理時要特別注意上述原則，能讓你的工作更有效率、少走彎路。（什么，你們有DP？那這篇文章你就當看看熱鬧?。?/p>

作者：李兆平

來源：http://ued.ctrip.com/?p=5614

題圖來自unsplash，基于CC0協議