今天我们来说市调比赛在数据分析结果方面,什么样子的容易被老师或者评委看出造假呢?
一、不符合实际情况的数据:
1.收集的数据学历分布比例,尤其是博士的比例不易超过5%,你调研的对象没有那么大的概率遇到博士,其次也要看你去调研的地点,针对大学生、居民、还是去社区。2.与主题明显相关的问题,选项比例分配过于失衡;如果人群没有特别做限制,选项比例过于失衡会反应出问题。比如说‘满意度问题’有近90%都选择满意及其以上。 3.某些连续型变量完美服从理论性分布,例如收入、身高等连续型变量完美服从正态分布
二、统计检验结果全部‘卡线显著’。例如,在回归分析中,每个自变量所对应p值都集中在0.05附近,几乎没有明显显著的变量。(怀疑有处理通过数值操纵p值的可能性)
三、数据结果前后矛盾 例如,后续分析中得到p值为0.049(“显著”),但是效应量Cohen\'s d=0.1(实际影响极小),前后矛盾。#竞赛 #大学生大赛 #全国大学生 #拒绝假冒伪劣 #正大杯 #全国大学生市调大赛 #大学生参加比赛 #实证不显著
一、不符合实际情况的数据:
1.收集的数据学历分布比例,尤其是博士的比例不易超过5%,你调研的对象没有那么大的概率遇到博士,其次也要看你去调研的地点,针对大学生、居民、还是去社区。2.与主题明显相关的问题,选项比例分配过于失衡;如果人群没有特别做限制,选项比例过于失衡会反应出问题。比如说‘满意度问题’有近90%都选择满意及其以上。 3.某些连续型变量完美服从理论性分布,例如收入、身高等连续型变量完美服从正态分布
二、统计检验结果全部‘卡线显著’。例如,在回归分析中,每个自变量所对应p值都集中在0.05附近,几乎没有明显显著的变量。(怀疑有处理通过数值操纵p值的可能性)
三、数据结果前后矛盾 例如,后续分析中得到p值为0.049(“显著”),但是效应量Cohen\'s d=0.1(实际影响极小),前后矛盾。#竞赛 #大学生大赛 #全国大学生 #拒绝假冒伪劣 #正大杯 #全国大学生市调大赛 #大学生参加比赛 #实证不显著
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