质量控制（QC）技巧

简单、有效的QC技巧可以通过标记有问题或前后不一致的数据来帮助管理数据的真实性

质量控制（QC）技巧

数据真实性对为您的客户提供可靠的见解非常重要。因此，我们应该采用质量控制技术，以便我们快速掌握应该使用哪些数据进行分析，以及应该丢弃哪些数据。

质量控制QC标志（QC flags）是问卷中定义的真/假变量，因此如果受访者的数据有问题或前后不一致，则该变量为真。这些标志用于衡量受访者是否提供了可靠的信息。

根据受访者和分发方法，我们应该在整个调查过程中为每个受访者设置 3-5 个 QC 标志，而对于 B2C问卷则需要更多。如果该调查有多个路径，我们应该确保大多数受访者会看到约 3-5 个 QC 标志。 一旦您创建了 QC 标志，最好联系调查公司以明确哪些答案什么会导致 QC 移除。 通常，这将基于触发的 QC 标志的数量。 通过主动建立此标准，您可以大大减轻对于QC 移除的歧义。 除了这一客观方法外，大多数调查公司还将审查开放式答复，以确保那里没有需要QC移除的答案（胡言乱语、重复性答复）。 同样，最好向调查公司咨询他们的具体政策。

QC标志例如：

1. 询问出生年份和询问年龄 - 通常在筛选部分的开头和结尾附近出现两个单独的问题。比较两题结果是否一致。
2. 从邮政编码得出的所处州和直接提供的所处州 - 询问邮政编码，然后再询问州。比较两题结果是否一致。
3. 不常见的活动 - 例如，他们是否在去年乘坐私人飞机或同时购买了房屋和公寓。
4. 使用虚假供应商（fake vendors) - 在意识漏斗中故意包含“虚假”供应商名称，以查看受访者是否表示当前或过去使用过其中一个虚假供应商
   
5. 注意力检查问题 - 通过提出极其简单的问题，以测试受访者是否注意力集中。例如，草是什么颜色的？
6. 矩阵直线（Straightlining） - 回答评分问题时，将所有答案选为同一列的答案通常是低质量数据
7. 超速回答（speeder） - 标记那些在 1/3 或 1/2 的中位访谈长度 (LOI) 之内完成调查的受访者。LOI由软发布数据确定。

QC 终止（QC terminations ）不太常见，但可用于删除明显提供虚假信息的受访者。 通常，我们会在意识漏斗区域看到这种做法，我们往往会终止任何声称购买假品牌的人。 这些将被视为常规终止，因此它们应该出现在前 15 个问题中。

如上图所示，逻辑跳转可用于QC移除（Quality removal），直接移除受访者。