分析前如何清洗问卷数据：5 个步骤

进入数据内容之前，先快速检查结构：有多少行和列，所有行的列数是否相同，第一行是否为变量名。回答中写入的分隔符或引号，或 SPSS 导出文件中的单引号，都可能把一行拆开，并在不知不觉中使后面的值错位。

录入两次的个案在每个百分比中都会被重复计算。查找完全相同的行，并单独查找重复的标识符：如果两行内容不同但 ID 相同，要么有一行录入有误，要么两个人共用了一个编号。删除重复的行，但不要盲目判断同一 ID 的两行中哪一行正确，而要查阅原始资料。

没有任何回答的列，通常是因表单跳转逻辑而无人看到的问题。在半数以上留空的列中，任何平均值都只基于很少的个案。而所有个案取值相同的列（例如调查年份）不提供任何信息。逐一决定如何处理。

表示“未回答”的 99 或 −1 如果被当作回答计入平均值，会在没有任何提示的情况下毁掉结果。如果有人在数字列中写了“不知道”（只要有一个，程序就会把整列读作文本），或者小数同时用逗号和句点书写（3,5 和 3.5，根据程序的语言，有的读作数字，有的读作文本），也会如此。把未回答的内容留空，把文字回答移到另一列，并只使用一种小数点。

在源文件的副本上修正，不要直接改动原始文件：删除重复的行，解决 ID 问题，把未回答的内容留空，统一小数写法，去掉没有用的列。保持每个个案一行、每个变量一列。用另一个名称保存修正后的版本，并记下改动内容（删除了哪些行及原因，哪些代码改为空值），以便说明和重复操作。