数据处理与质量分析
（一）数据处理
1.数据收集
在数据收集过程中，为了数据能够更加真实完整，本团队运用问卷星平台仔细控制和监测数据收集和问卷回收工作，掌握每天完成的问卷数量，并将所有问卷导出、进行编号。
2.数据预处理
在此次调研过程中，实际发放问卷1600份，为了保证正式问卷样本源的可靠性，对所收集数据进行筛选：
（1）以主观建议题为判断依据，剔除回答不符合逻辑的问卷。
（2）剔除存在漏填、多填或含有缺失值的问卷。
（3）剔除极端答案问卷问题数量在二十个左右，因此团队有理由认为：若
某问卷的填答用时不超过100秒，则该份问卷不是在受访者理性情况下的作答的。故对受访者平均回答时间小于100s的问卷进行剔除。
3.数据的编码与录入
通过问卷调查获得的资料转变为SPSS能够识别的数据文件，为各种统计分析做好准备。在调查中结束后，根据问卷的编码顺序，将每份问卷中每个问题对应的编码输入电脑中，通过Excel和SPSS软件实现。
4.数据的清洗
为了解决数据适量问题，使其更适合做挖掘，团队的录入后超出范围、有极端值、逻辑上不一致的数据，进行异常值处理。具体方法如下：
图 6 数据清洗具体步骤图
对于缺失值的处理：使用该项的变量取值的平均数来代替少量的缺失值，数据缺失较多则将整条数据作废。
（二）质量分析
1、信度检验
信度，即为可靠性，是指问卷的可信程度。它主要表示检验结果的一贯性、一致性、再现性以及稳定性；是一个较好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才较为可信。Cronbach‘a系数属于内在一致性系数，是目前最常见的信度系数，比较适合对态度、建议等类量表的分析。因此也适用于团队量化过的问卷。
团队利用SPSS对问卷各个潜变量进行信度分析。具体分析如下。
表7 中医药消费者问卷信度分析结果表
变量名称
Cronbach'a
测项数
个人客观因素
0.829
农村污染主观认可度因素
0.866
农村污染认知程度因素
0.821
政府政策因素
0.779
所有变量的Cronbach'a：0.782
根据表结果，在验证性因子分析目的下，0.7被视为可以接受的标准，0.8是较好的标准。根据Hair等人的建议，当一个变量的测量题项少于6个时，系数大于0.6也说明数据是具有较高的信度。根据分析结果，各变量信度均大于0.7，信度良好。
2、效度检验
效度是指测量工具的准确性，即测量结果能够反映所要测量特性的程度，效度越高越能够达到问卷测验的目的。本研究采用Bartlett球形度检验KMO样本测度两种方法。KMO是做效度分析的检验指标之一，如果KMO的值小于0.5，则说明量表数据不宜进行因素分析即因子分析；若0.50.9，表示非常适合做因子分析。
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