主题的调查中缺

Juthi933

当对同一样本进行同一调查时，结果不一致，则表明调查存在错误。这意味着您无法使用结果得出有意义的结论或使用它来推荐未来研究的解决方案。 建立调查偏差 缺失数据有时可能表明调查存在偏见，这意味着结果不太可能有效。 例如，您正在调查俄亥俄州戴牙套的青少年，但您的样本量仅限于俄亥俄州一所高中的学生。这项调查的数据排除了很大一部分样本量，因此根据这所高中的数据得出的结论是有偏见的。

减少数据元素 当特定少大量数据时，您可能必须将其从数据结 手机号码数据 果中排除。这会减少您收集的数据元素，并且您必须减少用作结论基础的因素。 如何发现数据缺失的调查结论 小样本量 当大量调查参与者退出调查时，您必须从数据中排除他们的条目，从而导致样本量较小。 对于大多数调查来说，小样本量也可能会出现问题，因为当扩大到更大的样本量时，它们可能会导致数据变得不可靠。 有限的调查元素 调查旨在调查尽可能多的因素以获得准确的结果。



但当数据缺失时，研究人员很可能会减少用于从调查中得出结论的因素。 例如，进行了一项调查以确定最受欢迎的除臭剂口味，测试的口味是柠檬草、椰子、肉桂和黄瓜。 然而，由于相当多的参与者没有使用柠檬草和黄瓜除臭剂，因此去除了这些味道以获得更准确的结果。 如何处理丢失的数据 无论您在处理调查或问卷中的数据时多么小心，丢失数据几乎是不可避免的。 以下是一些经过验证的方法，可以在不影响研究有效性的情况下处理缺失数据： 列表删除 这也称为案例删除。