转自：丁点帮你

小伙伴们，不知道你有没有通过问卷来收集数据的经历？这两天有个师妹找我，想我帮她解决一些整理问卷数据时遇到的问题。

看了这批数据，我有几个心得想分享给大家。

做好问卷设计，事半功倍

多重线性回归，一般是指有多个自变量X，只有一个因变量Y。前面我们主要是以简单线性回归为例在介绍，两者的差距主要在于自变量X的数量，在只有一个X时，就称简单线性回归本次我们数据链接：

问卷中有一个问题是“去年您的家庭平均每人的年收入是多少？”，这是一道填空题，单位是元。

我看到的答案有如下几种类型：

35000，这种属于我们希望得到的完美的答案，大部分人是照这种格式写的；

但也有相当一部分人给出了3万5千、4万7千、3.5万、5.5万、3.5w、3w5、3-4万、6w-7w……这样的答案。

看到这些，我首先想到的是问卷的设计需要改进，一个好的问卷题目一定是既能保证问题表述精准并易于理解，同时又能够收集到格式统一的答案。

今天我们姑且不说问题表述得如何，只说这道题很明显无法收集到格式统一的答案，这给后期数据处理带来了很多麻烦。

站在答题者的角度，上面列出的各种答案基本都是符合题目要求的，但这并不符合研究者的预期。研究者不希望看到任何汉字、字母，只想要一个以“元”为单位的数字。

所以在设置答案的时候，很多研究者会设为选择题，比如下面这个问卷的问法：

如果想要获得准确的收入数值，那就应该在问卷中有清晰的标注，如在问题后面写一个说明：请填写具体数字，注意以“元”为单位；

或者把填空进行限定，如： 万 千 百 十 元；

采用问卷星等电子问卷时，还可以设置自动的逻辑查验，比如这个空只能填写1000以上的数字等；

此外，有时被调查者的文化程度、理解水平各不相同，为保证问卷质量，还可采用由调研员一对一调查并填写问卷的方法，此时需严格培训调研员。

千奇百怪的答案怎么快速整理好

多重线性回归，一般是指有多个自变量X，只有一个因变量Y。前面我们主要是以简单线性回归为例在介绍，两者的差距主要在于自变量X的数量，在只有一个X时，就称简单线性回归本次我们数据链接：

然而，对于师妹这套问卷，通过修改问卷设计来补救已经来不及了，我们只能运用软件来整理数据了。

首先，把汉字、英文字母都去掉，还记得我们讲过的gsub函数吗？这是一个很实用的替换函数。

如下面的三行代码分别将字符末尾的“万”、“w”、“千”都替换为了“什么都没有”。$表示字符末尾的意思。

注意，这里并不是替换为空格，而是什么都没有，相当于把末尾的“万”、“w”、“千”都删掉了。

关于gsub函数的更多详细介绍，可复习这篇文章：如何将杂乱的数据整理好(二) | 处理混乱的格式

data$income <-gsub('万$','',data$income )

data$income <-gsub('w$','',data$income )

data$income <-gsub('千$','',data$income )

像3万5千、3w5这样的答案，我们不能简单地直接删掉其中的“万”和“w”，而是应该替换为小数点，如下：

data$income <-gsub('万','.',data$income )

data$income <-gsub('w','.',data$income )

此时，3万5千、4万7千、3.5万、5.5万、3.5w、3w5、3-4万、6w-7w……

就变成了3.5，4.7，3.5……3-4，6-7。

接下来，我们处理3-4，6-7这种情况。其实在问卷调查时，应该尽量让被调查者回答具体的数值，如果实在不愿回答，那也应该问清楚，更接近3万，还是4万，还是3.5万？总之，要让被调查者自己确定一个数值。

但是如果我们已经无法追踪到被调查者，只能拟定一个合理的估计规则，比如取平均数，3-4就用3.5来代替。

但是，这样一个一个算又太麻烦了，下面一组代码可以帮我们解决这个问题。

其中的str_split函数很关键，顾名思义，它是用来分割字符的。

下面第二行代码的意思就是：以短横线‘-’为分割符号，将其前后的字符提取出来，形成两个单独的字符，然后将其中第一个字符赋值给data$incomelower。

# 分割字符

library(stringr)

data$incomelower <- str_split(data$income,'-',n=2,simplify = TRUE)[,1]

data$incomeupper <-str_split(data$income,'-',n=2,simplify = TRUE)[,2]

# 将字符转变为数值

data$incomelower <-as.numeric(data$incomelower)

data$incomeupper <-as.numeric(data$incomeupper)

# 计算均值，生成新变量shouru

data<-transform(data,shouru=ifelse(is.na(incomeupper),incomelower,

(incomelower+incomeupper)/2))

举个简单的例子，感受一下str_split函数的功能。

好了，现在各种各样的符号都解决掉了，然后把这些被删掉了“万”/“w”的数字都乘以10000。

注意原来填写正确的数据不能乘以10000。我们通篇查看了数据，发现原来填写正确的数据都是大于1000的，且剩下的经过上面一系列处理的数据都小于50。

也就是说，我们只需要对小于50的那部分数据乘以10000就可以了。

a<-which(data$income<50)

data[a,]<-transform(data[a,], income = income * 10000)

转自：“量化研究方法”微信公众号

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