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市場研究工具 · 問卷資料品質

問卷資料清理工具

開啟問卷資料,自動標記作答過快、矩陣題直線作答、重複提交、大量空白、開放題亂填或複製貼上、近似重複、IP/裝置 ID 重複,以及未通過注意力檢查的樣本;每一列都說明標記原因,再下載清理後的檔案。全部在瀏覽器中完成。

線上清理問卷資料

開啟 CSV、Excel、SPSS、Stata、SAS 或 JSON 檔案(或使用範例資料),選擇作答時間欄、矩陣題欄、受訪者 ID 欄,以及開放題、技術識別碼和注意力檢查題所在的欄。每條規則都能個別關閉;原始檔案不會被修改,也不會上傳。

支援 CSV、Excel、SPSS、Stata、SAS、R、Parquet、SQLite 或 JSON。檔案只在這個瀏覽器分頁中讀取,不會上傳。 Triple-S 資料請同時選取 .sss 或 .xml 中繼資料檔案及其資料檔案。

01

四條基本品質規則

作答過快:以作答時間的中位數作為認真作答所需時間的基準。作答時間低於中位數的一定比例(預設 33%),或低於你設定的最短秒數(取兩者中較大者)的樣本會被標記。作答時間空白或不是數字的列不會被判為作答過快。

直線作答:在你選擇的矩陣題中,如果所有已作答題目的答案完全相同,且至少作答 3 題(可調整),該列就會被標記。工具同時顯示「最長連續相同答案」作為較弱的輔助訊號,因為在很長的矩陣題中,部分直線作答相當常見。

重複樣本:同一個受訪者 ID 再次出現時,保留第一次出現的紀錄,之後的每一次都會被標記。勾選「整列完全重複」後,即使 ID 被重新產生,也能找出重複提交。

未完成問卷:某一列空白儲存格占全部欄位的比例超過門檻(預設 50%)時會被標記。跳題造成的空白是正常的,問卷邏輯較複雜時應適度提高門檻。

02

開放題、近似重複、技術識別碼與注意力檢查

低品質開放題:所選開放題的每一則回答依固定順序檢查——無效回答(例如「n/a」「idk」「nothing」「.」「good」「不知道」)、完全沒有文字(例如「12345」)、回答過短(少於 2 個字母)、鍵盤亂打(任一單字中有同一排 QWERTY 鍵位上連續 5 個相鄰鍵,如「asdfg」;或整則回答只有一個字且為 4 個相鄰鍵,如「hjkl」,所以「property」「Bewertung」不會被誤判)、字元重複(同一字元重複,如「kkkk」;鍵盤連鍵或沒有母音的片段重複兩次,如「asdasd」「sdsd」;或任一片段重複三次以上,如「jkjkjkjk」)、母音過少(6 個以上字母中母音不到 10%,或連續 7 個子音音素——「sch」「ch」「th」「sz」等組合算一個音,夾在兩個子音之間的 r、l 視為母音,因此德文長複合字和捷克語「Strč prst skrz krk」不會被標記),以及字元多樣性異常偏低(16 個字元以上、在該欄中穩健 z 值 ≤ −3.5 且標準化熵低於 0.45 的回答;「Mississippi」「banana banana」這類較短的真實回答不參與這項判斷)。

依文字系統區分:鍵盤亂打、母音和長度這幾條只針對以拉丁字母為主的回答;中文、日文、韓文、俄文、阿拉伯文、希伯來文、希臘文、泰文和天城文的回答不會被這些規則誤判,只接受與文字無關的檢查(無效回答、沒有文字、整則重複、熵離群值和複製貼上)。

複製貼上:同一欄中,忽略大小寫、空格、標點和不可見字元後完全相同、長度至少 30 個字元(中日韓文字算 2 個)的回答,若出現在至少 3 位受訪者(大型檔案則為該欄回答數的 0.5%)中,組內每一列都會被標記——這是「刷題農場」的典型特徵。無效回答屬於較弱的訊號:會列出原因,但預設保留在清理後的檔案中,勾選對應選項後才會移除。靈敏度可選低、標準、高,分別放寬或收緊上述門檻;即使是高靈敏度,也不會把一部約 23.6 萬字的英文辭典中的任何單字判為鍵盤亂打或母音過少。

近似重複樣本:在所選的欄中,只比較兩列都有作答的欄;相同答案的比例 ≥ 95%(可調整)時,保留較早的一列、標記較晚的一列。兩列至少要共同作答所選欄的一半(不少於 3 欄),所選欄數不夠時結果會直接說明。為了避免兩兩比較的 O(n²) 成本,工具以雜湊分桶:k 欄中最多相差 d = ⌊(1 − 門檻)·k⌋ 欄時,把欄位分成 d + 1 段,就能保證真正的近似重複至少在一整段上完全相同;欄數較少時改以每一組 k − d 欄當作鍵。空白儲存格會與該欄出現過的每個值相符,因此空白不會讓近似重複漏網;空白過多的列則直接與所有列比較。單一分桶超過 400 列時,改為排序後只比較相鄰列,比較總數上限為 200 萬次;觸及上限時結果會註明可能有遺漏。

重複的技術識別碼:對 IP 位址、裝置或指紋 ID、電子郵件、樣本庫 ID 等欄位,逐欄標記之後再次出現的相同值(保留第一次出現),並可選擇忽略大小寫和前後空格。「N/A」「-」「unknown」「0.0.0.0」或迴路位址等預留位置值不算重複;IP 位址以標準形式比較(去掉前置零和連接埠,「2001:db8::1」與「2001:0db8:0:0:0:0:0:1」視為相同)。較寬鬆的選項會把同一個 /24 網段的 IPv4 位址或同一個 /64 的 IPv6 位址視為重複。辦公室、學校和行動網路常共用位址,所以這只是需要複核的訊號。

注意力檢查:指定一道或多道陷阱題及其正確答案(例如「請選擇非常同意」),可以填編碼,也可以填值標籤——檔案有值標籤時,「5」和「Strongly agree」都能辨識。多個可接受的答案以逗號或分號分隔,答案本身含逗號時加上雙引號;若某個正確答案在該欄中從未出現,結果會提醒你。未通過的題數達到設定值即標記。預設不把空白視為未通過,因為跳題邏輯可能略過了這一題。

03

判定公式

作答過快:作答時間 < max(p × 作答時間中位數, 最短秒數),其中 p 預設為 0.33,最短秒數可不填。

直線作答:已作答題數 ≥ m 且所有已作答題目的答案相同(標準差為 0),m 預設為 3。

未完成:空白儲存格數 ÷ 全部欄數 > 門檻,門檻預設為 0.50。

近似重複:相同答案數 ÷ 兩列都有作答的欄數 ≥ s,s 預設為 0.95,且兩列都有作答的欄數不少於所選欄的一半。

複製貼上:同一欄中標準化後相同、長度 ≥ 30 的回答出現在 ≥ max(3, 該欄回答數的 0.5%) 列;熵離群值:長度 ≥ 16 的回答,其字元熵 ÷ 該長度下的最大熵,在該欄中穩健 z ≤ −3.5 且低於 0.45。

之所以用中位數而不是平均數:作答時間通常右偏,少數人把問卷開在背景好幾個小時,會把平均數拉高,結果誤判大量正常樣本;中位數不受這類極端值影響。

04

實例:用範例資料跑一次

內建的合成零食品牌追蹤資料共有 600 列(596 位產生的受訪者加上 4 筆完全重複的提交)。使用預設設定,選擇 duration_sec、8 道 brand_grid_* 矩陣題和 respondent_id:

作答時間中位數為 520 秒,作答過快的門檻為 0.33 × 520 = 171.6 秒,共有 26 列低於這個門檻;38 列在 8 道品牌矩陣題上答案完全相同;4 列重複了先前出現過的受訪者 ID;0 列空白比例超過 50%。

只用這四條規則時,合計 54 列被標記,其中 14 列同時屬於作答過快和直線作答,所以各規則的標記數相加(68)會大於 54。清理後的檔案保留 546 列。

範例資料還包含開放題 like_most_oe、ip_address、device_id,以及要求選 5 的 attention_check。開啟全部檢查後:17 列開放題品質低(10 則亂碼、7 列複製貼上同一句話),另有 6 則無效回答列為較弱訊號但保留,其中的中文、日文、韓文、俄文、阿拉伯文和西班牙文回答都沒有被標記;4 列為近似重複(也就是上述的重複提交);11 列重複了先前出現過的 IP 位址(8)或裝置 ID(7);46 列未通過注意力檢查,其中多數是把矩陣題答案照搬過來的直線作答者。

八條規則合計標記 80 列,其中 47 列觸發兩條以上規則,清理後的檔案保留 520 列;保留的列中有 5 列只帶有無效回答這個較弱訊號。若勾選「同時移除開放題問題只有無效回答的列」,則標記 85 列、保留 515 列。

05

什麼時候使用,什麼時候要謹慎

建議在對線上樣本庫或自填式問卷做交叉分析之前使用,這類資料最容易出現作答過快和直線作答;也適合檢查執行廠商交付的檔案裡是否混有重複輸入或測試樣本。

  • 不要把它當成自動刪除的步驟:請先複核被標記的列,尤其是只觸發一條規則的樣本。
  • 題目較少、屬於事實類題目,或受訪者確實對所有品牌評價都很高時,答案一致可能是真的。
  • 電話訪問(CATI)或訪員面訪的資料,作答時間反映的是訪員的節奏而不是受訪者,不適合套用作答過快規則。
  • 這些檢查只看得到檔案裡的資料,無法取代問卷平台端的防作弊措施(驗證碼、裝置指紋、樣本庫身分驗證);文句通順的 AI 生成回答也不會被當成亂碼。
  • 在方法說明或客戶報告中,寫明每條規則的門檻和排除數量,讓讀者判斷清理是否改變了樣本結構。
06

如何解讀標記結果

只觸發一條規則,是需要人工查看的訊號;同時觸發兩條以上規則,通常是敷衍作答或作弊的有力證據。「下載全部資料(含標記欄)」會保留每一列,並新增 flag_speeder、flag_straightliner、flag_duplicate、flag_incomplete 欄;執行了新檢查時,還會加上對應的 flag_open_end、flag_near_duplicate、flag_identifier、flag_attention 欄和 flag_rule_count(觸發規則數),最後是 flag_reasons,方便在試算表中逐筆複核。匯出檔案中的欄名和原因說明維持英文,方便與其他工具和程式銜接。

清理完成後,可以把檔案匯入 Crosstabs 工作區產生交叉表,或先用值標籤對應工具把數字編碼轉成選項文字。

常見問題

常見問題

為什麼用作答時間的中位數,而不是平均數?

作答時間是右偏分配:少數人把問卷開著好幾個小時,會大幅拉高平均數,導致太多正常樣本被判為作答過快。中位數不受這些長尾影響,取它的固定比例(常見為三分之一到二分之一)當作基準比較穩定。

直線作答的人一定是在敷衍嗎?

不一定。真心喜歡所有品牌的人可能每一題都給 5 分。直線作答在很長的矩陣題、正反向題混排的矩陣題中比較可疑,與作答過快同時出現時更可疑。可以搭配最長連續相同答案和重疊數量判斷;矩陣題較短時,可提高最少作答題數。

重複樣本保留哪一筆?

依檔案中的順序保留第一次出現的紀錄,之後同一個受訪者 ID(或整列完全相同)的紀錄都會被標記。如果檔案順序與提交順序不同,請先依提交時間排序,以保留最早的回答。

工具會刪除我檔案裡的資料嗎?

不會。原始檔案維持不變,也不會離開你的裝置。「下載清理後的 CSV」不包含被已勾選規則標記的列(只帶有較弱訊號、也就是開放題無效回答的列預設保留,除非你選擇移除);「下載全部資料(含標記欄)」保留所有列並附加標記欄。

空白儲存格怎麼處理?

作答過快和直線作答規則會忽略空白:作答時間空白的列不會被判為作答過快,直線作答只比較已作答的題目。未完成規則計算的正是空白儲存格;整列重複檢查會把空白也納入精確比較。開放題、技術識別碼和注意力檢查題的空白會被略過,近似重複只比較兩列都有作答的欄。

開放題亂碼檢查會誤判中文回答嗎?

不會因為「母音過少」之類的規則而誤判。工具依 Unicode 文字系統辨識每則回答,鍵盤亂打、母音和長度規則只用於以拉丁字母為主的回答;中文、日文、韓文等回答只接受無效回答、沒有文字、整則重複、熵離群值和複製貼上這些與文字無關的檢查。「好」「不知道」「沒有」這類回答屬於較弱的無效回答訊號:預設只列出、不刪除,也可以關閉。

這是 AI 或機器人偵測嗎?

不是。每項檢查都是公開、固定的規則,結果可重現,而且只在瀏覽器中執行,不會把文字傳給任何模型或伺服器。它能找出敷衍和自動化作答的常見特徵,但文句通順的 AI 生成回答不會被當成亂碼,建議與問卷平台端的防護措施搭配使用。

分析你自己的問卷資料檔

開啟 CSV、Excel 或 SPSS(.sav)檔案,直接在瀏覽器中開始分析。免費、不需要帳號,你的資料不會離開你的電腦。

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