毕过AI 论文写作辅助工具

数据收集与清洗

数据部分最容易被审稿人追问的不是“结果如何”,而是“这些数字是怎么来的”。能回答这个问题,方法章节就立住了一半。

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一、来源与采集记录

写清来源、采集时间、采集方式与工具版本;问卷要记录发放渠道与回收量。

二、缺失值

先说明缺失比例与可能机制,再选择删除或填补;不同处理方式要报告敏感性。

三、异常值

先判断是录入错误还是真实极端值;删除要说明规则,不能“删到结果好看”。

四、版本与可复现

原始数据只读保存,清洗脚本留档,每一步产出单独存版本;正文报告最终样本量与剔除数量。

常见问题

数据可以不放附录吗?

涉密或涉及个人信息的部分可不公开,但要说明获取途径与可核验方式。

缺失多少就必须填补?

没有统一阈值;关键是说明缺失机制与处理方式,并讨论对结论的影响。

清洗过程要写进论文吗?

要写规则与结果(如剔除多少条),不必贴全部代码。

需要把这些步骤串起来?
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