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确的信息。
无法读懂的回答——如果邮寄问卷上的答案是手写的，有些问题的答案可能
难以读懂，编辑者就只得把这些答案扔掉。开口问题越多，难读的答案也越多。
不正确的回答——比如把时间记错了。
不完全的回答——回答者可能会把他使用的商品的品牌给忘掉了，在谈到学
位时，应答者可能只列出了研究生学历而漏掉了该回答的本科学历。
“不知道”和没有答案——在“不知道”出现的情况下，应答者表明他对所
问问题没有形成一个答案或观点。而“没有答案”是指应答者让某个问题空着不
予回答。在有些情况下，“不知道”和不回答的情况很少，这对研究结果也并不
重要。但在很多情况下，这却出现得很多。不回答的情况有三种：1 ）有些回答
者确实不知道该如何回答；2 ）回答者或许不理解所问的问题从而难以给出明确
的回答；3 ）回答者不想回答问题，不回答或答“不知道”
以避免思考等。
那么如何处理上述问题呢？仅仅把这类问题或把整个问卷扔掉是不明智的。
或许不回答的人在某种程度上属同一类型，需要进一步研究。不完全的问卷总是
有不少有用的信息的。
进行编辑工作时应注意以下几个原则：（1 ）纪录之易读性（legibility）。
当发觉答案不清楚时，如果问卷系由被调查者本人填写者，在时间允许的情况下，
应寄回原处或派调查员前去复核更正。凡不能辨认的纪录，如不能重填。则应予
剔除。
（2 ）纪录之完整性（pleteness）。市场调查问卷的所有问题都应有答
案，如果有并无答案之情形，可能系被调查者不能或不愿回答，也可能系调查员
遗忘所致。研究者应决定是否再向原来之被调查者询问，以补填空白问题，或者
询问调查员有无遗漏，若有，是否能记忆被调查者所作答案，要不然就应考虑剔
除这些遗漏了的资料。
在问卷中往往出现一些“不知道”的答案。如果“不知道”答案在各该问题
中所占的百分率不大，可以单独列一栏（或列）予以表示，但如果所占的百分率
过大时（例如3O％），则会影响到资料的完整性，有违资料的准确性原则。处理
“不知道”答案的方法有三：①比例分配到其他答案项下；②单独列为一项；③
根据其他答案的百分率分布来推测与“不知道”答案最接近的答案项目，从而将
之归并入内。例如在调查各收入阶层对某些日用品支出的问卷中，发现有些答案
未填收入，如果背这些问卷对各种日用品支出的百分率与各收入阶层所支出的百
分率加以比较，假定发现与中等收入阶层的支出百分率只为近似，则可推定这些
未填收入之家庭亦应属中等收入家庭，这样就可把该“收入不明”的问卷的其他
资料合并在中等收入家庭这一类中处理。
（3 ）纪录之协调性（consistency ）。对每一问卷均应作详细审核，检视
答案内容是否前后一致。例如在某一问题的答案中，被调查者申言在超级
市场购买洗衣粉，但在另一问题中却说经常在杂货店购买日用品，该被调查
者的两个答案显然并不一致，问题是那一个答案方属正确。在这情形下，研究者
应决定是否再向该被调查者询问，还是整份问卷剔除不用。
（4 ）纪录之正确性（accuracy）。编校者应对资料作详尽校正，凡对答案
怀有疑问，应即予以澄清纠正。
□编号编号是给问题的答案配上数字或符号以便为表格化作准备。编号在整
理问卷时就可完成，但一般应在整理编辑完成之后。下面讨论编号的一些方法。
（1 ）对量化资料进行分类编号。对资料应当进行分类才能满足研究目的。
在很多情况下，问卷中的问题本身就已经对答案进行了分类，如“请您指出您的
月收入在哪个范围？”
①小于150 元；②150 ～180 元；③181 ～200 元；④201 ～250 元；⑤大
于250 元。
这五个答案等级就可用在编号分类中。但如果问题是“请您指出您在今后两
年中的月收入大小”，其回答是具体数值，如140 元，就有必要依据回答的规律
进行分类。
像上面讨论的那样，对涉及到数量资料的问题（收入、销售量、使用频率、
旅行距离、年龄等），编号就是把数据放在某个间隔里。下面是一些常用的原则
：①应知道将要进行哪些类型的统计分析，进行的分类也要以研究的目的和假设
为依据。
②使用的间隔要使最常出现的答案（数）在中间。比如，如果有许多人回答
他们的收入在80元左右，而另一些人回答他们的收入在120 元左右，分类间隔就
应该是70～100 元，101 ～13O 元等。而使用80～100 元，101 ～120 元等则是
不合适的。
③分类间隔应是相互排斥的，如70～100 元，101 ～150 元，＞150 元等。
而70～100 元，100 ～150 元，≥150 元则会使应答者困惑。
④分类间隔多比分类间隔少好。如果分类多还可综合成较少的类别，而在一
开始就使用很少几类，则可能影响分析。比如把收入分为两类：≤100 元；＞100
元就太粗略，难以说明问题。
⑤使用多重分类。在不知道要进行什么统计分析或想要做何种分析时，就有
必要进行两种以上的分类。比如可以记下某个应答者的工资为85元，工资额也可
放在下面的间隔里，如50～70元；71～90元；91～110 元 。（2 ）对定性资料进
行分类编号。在涉及到定性资料（职业、产品品牌等）时，应该注意下面几点：
①在分类与编号之前，要看是否有一定量的回答存在；②使用的分类与其它的资
料相适应以利于比较；③分类是简洁和互斥的，每个回答只能放在一个间隔里；
④包容所有可能的回答。这并不是指每个答案都应有一个数字编号，但每个回答
都应当能放在某个类别里。通常使用“其它”来包括所有没有指出
的答案选择；⑤在给一般消费者的邮寄调查中，常用开口问题来让回答者指
出他的职业“请谈谈您的职业”，而不是要他们在所规定的答案中作选择，因为
很多人不知道他们的工作应属什么职业。分类工作应该由研究者自己来审定；⑥
生活方式的分类可以把回答者的年龄、性别、家庭等都包括在一起。
但这并不能代替其它人文学上的问题。
（3 ）数字尺度的类型。给每个问题的答案进行编号的目的是为对每个问题
进行表格化和统计分析作准备。在编号过程中要根据资料的类型和含义判断每个
问题的编号属什么类型的数字尺度。
例如，对某路汽车服务进行调查，共提出25个问题，有7 个被调查者，每个
问题有4 种答案。应答结果可列表如下：表5。1 某路汽车服务调查问卷答案编号
答问 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 … 24 25案题应答者
1 1 2 2 3 2 4 1 1 3 2 4 1 2 1 1 3
2 3 2 4 1 1 3 3 2 1 2 3 1 3 2 4 2
3 2 1 4 2 3 3 2 2 2 1 1 2 2 3 1 3
4 2 1 2 4 2 4 2 4 4 3 3 1 2 1 2 4
5 1 4 5 1 1 1 1 3 2 4 2 1 3 1 4 1
6 1 1 3 3 1 2 4 2 2 1 1 2 1 3 3 1
7 3 3 1 2 2 4 3 1 1 2 3 1 2 1 1 4
…
□表格化这一步工作是把收集到的资料组合起来并且表格化，可以由人工或
计算机完成。表格化就是使答案以某种报告的形式出现。
1。每个问题的表格化分析工作数据分析的第一步通常是对每个问题进行单独
分析，常用的方法是频率分布分析和平均值分析。
（1 ）频率分布分析。频率分布分析是指出每个问题中各备选答案被选择的
数量，如表5。2 和表5。3 中应答者家庭中有无录像机的数目和月收入范围数目及
其分布百分比，从而反映出被调查者家庭录像机的拥有比例以及收入范围分布。
由表中可以看出百分比在对数据进行解释、判断时比回答的绝对数量更直观、容
易。
表5。2 家庭有无录像机频率分布
录像机回答者数量（个）百分比（％ ）
有 185 37 无 315 63 总和 500 100
EMBED Word。Document。6 s（2 ）平均值分析。对有些问题特别是有关�