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在问卷调查中会出现这样的样本，很多个量表题都选择同一个答案（比如‘同意’）。也或者填空年龄，结果出现一个数字110。类似这样的都属于无效，应该进行处理。

 

如果对无效样本不进行处理，肯定会导致分析出现问题。因此在做好各种防范后，还需要在数据收集完成后对数据无效性进行处理。那么，接下来易表达的小编跟大家聊聊：什么是无效样本呢？无效样本我们该如何处理呢？接下来以SPSSAU无效样本和异常值处理这两个功能点进行说明。

 

1.无效样本

 

首先，我们可通过在线分享工具——SPSSAU提供的无效样本处理功能进行无效样本筛查分析。

 

SPSSAU提供两种情况的无效样本设置：第一种是完全相同数字超过一定比例时设置成无效样本。不认真填写者通常有个特别是完全选择相同的答案，一般以量表题选择相同数字超过70%作为标准。

 

性别、学历这种是样本本身的属性，到底是男还是女，无法测试。所以一般选中问卷中的所有量表题，比如30道题表题，30个量表题中70%都是相同数字，意味着21个题都选择同样一个答案，这种一般就算无效样本。这里70%是常见处理方式，当然也可以设置成60%或者80%的标准。

 

除了相同数字识别成无效样本，SPSSAU还提供缺失样本比例超过某数字后，也设置成无效样本。如果一大堆答案都不选择，那肯定也属于无效。具体有多少比例的答案没有做出回答算成无效，没有固定的标准，一般70%以上肯定是无效样本。

 

设置好无效样本后，默认会新生成一个标题，用来标识那些样本是有效，那些是无效，在分析的时候直接进行筛选下就好。

 

2.异常值

 

除上述无效样本外，还有一种情况是异常值也需要特别注意，比如有一个题是问年龄，样本回答为1岁，那肯定这个数字是有问题的，有可能填写者没有看清楚，也或者看清楚了写错了，也可能乱填，都有可能。

 

无论如何，当出现此种情况下都需要进行处理。SPSSAU数据处理里面的异常值功能可进行设置，并且提供多种选项处理方式等。

 

异常值的判断标准上，可按数字为null即‘缺失数字’当成是异常值，也可以设置在某个范围的数字（比如年龄大于100或小于0）为异常值，当然还有一种标准是数据超过3个标准差当成异常值。

 

异常值标准设定后，具体如何处理，正常情况下是设置成null值。当然也可以考虑进行填补，用正常的数据特征（比如平均值）去填补异常数据。具体情况视研究者偏好而定，没有固定的标准。

 

本文针对问卷无效样本的防范，以及通过SPSSAU对无效样本进行处理进行说明。除此之外还特别提示大家，如果问卷是量表题，多做信度和效度分析等，利用科学的研究方法进行分析，这样才具有说服力，数据是否真实可靠，问卷设计是否规范，不是个人说了算，而是通过科学的研究结论进行论证。