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Ⅱ 如何提高工作中數據的准確性
想要提高工作中數據的准確性的話，這個時候需要更認真的對待你的工作。然後盡量降低一些工作上面的失誤就可以了。也就是可以多檢查一些這樣的東西。
Ⅲ 濡備綍鎻愰珮璁烘枃鏁版嵁鐨勫彲淇″害錛
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Ⅳ 如何提高問卷調查數據的統計分析功能
一、數據清洗 在做數據分析前,先檢查數據是否完整、可信,因此先從數據清洗入手。 1、檢查數據是否完整,是否有異常值 針對選擇題、排序題這類封閉題型的答案進行查看題目的總量,缺失值,是否有異常值。 2、檢查邏輯是否合理性,是否有前後矛盾 利用前後題目邏輯關系進行測謊題,篩選出前後矛盾的答案。 二、樣本加權 由於問卷調研大多是抽樣調研,因此想要通過樣本去推測整體的情況,除了考慮最小樣本量,還需要考慮樣本的代表性。 三、數據分析 1、描述統計,看整體分布情況 統計各選項的數量、頻率是最常用到的分析,然後通過圖表展現出來,可以非常直觀的看出整體分布情況。 2、差異分析,找影響因素 通過差異分析,可以探索出更多的信息。 差異分析有三個步驟: 1)找到兩個可能有關系的因素。 2)將兩個因素交叉統計結果,根據結果在這兩個因素間做假設。 3)根據這兩個因素的數據類型,選擇合適的統計方法,從而驗證假設。 3、相關分析,找影響因素,以及影響程度 1)比如一份問卷調查,想要了解單個因素與忠誠度之間的關系,那麼就需要用到相關分析。 通常來說,相關系數介於-1~1之間,絕對值越大關系越密切,符號代表相關的方向。 絕對值大於0.4則可以認為這兩個數據之間有比較強烈的關系了。 所以絕對值越大,說明這個因素的影響程度越大。 需要注意的是,相關分析只能解釋兩個變數之間有無關系,不能得到因果結論。 2)如果想要了解多個影響因素合並一起對忠誠度的影響,則可以使用多元回歸法。 比如一份問卷調研中,在探索用戶遇到使用問題的次數與忠誠度的關系時,用戶遇到的問題有4種,分別是定位問題、