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学术研究中 ，通过问卷收集数据 ，进行分析的情况越来越多 。但在问卷收集数据时 ，难免会出现填写者乱填 ，或者不知道如何填写等 ，最终导致收集数据不准确 ，研究结论不可靠等问题 。
如果问卷收集数据不准确 ，通常会带来数据信度和效度的影响 。单独从肉眼看数据都挺正常 ，但使用研究方法进行测量就会立刻现出原形 。
学术研究上使用量表居多 ，而且也只有量表也才能进行信度和效度测量 ，数据的信度即可靠性是最为基础 ，同时数据的有效性也是数据质量的基本要求 。研究者可通过SPSSAU问卷研究模块进行信度和效度测量 。
既然数据问题会带来信度和效度问题 ，那应该如何防范呢 ，出现问题时又如何解决呢？本文从两个部分进行阐述，如何保证数据质量 。
首先从防范的角度来看 ，从问卷设计和问卷收集两个角度提供以下六点建议：
1. 题目不能过多
题目过多会导致填写者不耐烦 ，越到后面的问题越不准确 ，如果是学术研究 ，通常有一个标准是测量变量的5倍左右 ，比如测量变量有10个 ，每个测量变量通常对应4~7个题 ，那么加起来共有50个题左右 ，除此之外再加上一些基本的个人信息题和一些样本行为特征题即可 。因此如果研究越复杂 ，研究变量越多 ，那么问卷设计的题目也会越多 ，对于收集数据的质量控制也应该越高；问卷设计时不是题越多越好 ，而应该以刚好匹配研究目的为准 。
2. 设置测谎题
问卷设计时可加入个别测谎题 ，此种做法的好处是可以在后续处理时很好的进行识别出无效样本 ，快速地检查出样本是否真实回答问卷 。
3. 问卷整体规范
比如问卷设计时措词表达的简洁易懂 ，问卷结构的清晰简单，问卷是给用户填写使用的 ，一定需要站在填写问卷人的角度进行换角度考虑 ，设计出结构清晰简单易懂的问卷 ，别人也更加愿意为你填写 。
4. 互填问卷需谨慎
问卷研究时样本数量一般要求是量表题的5倍 ，严格是10倍 。比如问卷中有40道量表题 ，那至少需要200个样本才适合 。问卷设计好后 ，通常是让朋友同学进行填写 ，但是数量有限 ，还是不够 ，所以现在出现较多的问卷互填QQ群 ，陌生人帮助填写等 ，陌生人为你填写 ，也没有利益问题 ，所以此类样本的准确度没办法保证 ，因此在问卷设计时有个测谎题就可以用于后面的识别 。
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5. 收费样本需谨慎
当前有比较多的问卷网站提供样本收集服务 ，如果使用此类服务，建议自己设置一些测谎题用于判断是否真实有效的样本 。
6. 问卷预测试
上述已经说明 ，问卷是否真实可靠 ，是否有效 ，肉眼根本无法识别 ，但是使用分析方法一下子就能看出。因此一般可以先收集小部分（比如50个）数据后 ，进行预测试分析 ，一般是做信度分析 ，大概看下效度分析情况 。先做到心中有数 ，如果预测试出现大的问题 ，提前发现问题 ，修改一些问卷规范 ，重新找有效的样本等 。
上述六种办法 ，已经做好各种防范 ，相信问卷中无效样本已经非常少 ，余下的都是有效样本了 。但实际上并非如此 ，比如说会出现这样的样本，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 。接下来以 SPSSAU无效样本 和 异常值 处理这两个功能进行说明 。
1. 无效样本
首先找到SPSSAU提供的无效样本处理功能 。数据处理》无效样本 ，如下图：
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 ，如下图：
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 。
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