Limpieza de datos: garantice la integridad y credibilidad de los datos.
1 Comprobación de integridad
Al igual que comprobar si los ingredientes están frescos, también debes comprobar si los datos están completos y si hay valores anormales. Para preguntas de opción múltiple o de clasificación, verificamos cuidadosamente el número total de respuestas en busca de valores faltantes o valores atípicos.
2 Verificación de racionalidad lógica
Al comparar la relación lógica entre las preguntas anteriores y posteriores, se pueden descartar respuestas inconsistentes, al igual que verificar si la combinación de ingredientes es razonable.
Ponderación de la muestra
Una encuesta por cuestionario es como una encuesta por muestreo. Para garantizar que nuestra muestra pueda reflejar verdaderamente la situación general, se debe considerar el tamaño mínimo de la muestra para garantizar la representatividad de la muestra.
1 Estadísticas Descriptivas
Imagina que estás coloreando un cuadro. Primero, observará la distribución general del color. Nuevamente, contaremos el número y la frecuencia de cada opción y mostraremos la distribución general mediante un gráfico.
2 Análisis de diferencias
Es como explorar los detalles y las diferencias en una pintura. A través del análisis de diferencias, se puede descubrir más información y encontrar posibles factores de influencia.
3 Análisis de correlación
Supongamos que desea comprender la relación entre un único factor y la lealtad. Esto es como explorar la relación entre un determinado color en una pintura y la atmósfera general. El coeficiente de correlación nos dice qué tan cerca están. Cuanto mayor es el valor absoluto, más cercana es la relación.
Método de regresión múltiple
Si desea saber cuántos factores se combinan para influir en la lealtad, como por ejemplo cuántos colores conforman el estado de ánimo general de una pintura, entonces esta es su elección.
Consejos
El análisis de correlación solo puede decirnos si existe una relación entre dos variables, ¡pero no puede determinar la causalidad!