针对问卷数据分析中遇到的空白表格问题，可采取以下方法进行处理：

一、数据清洗与预处理

1. 识别空白数据

   使用Excel筛选功能或编程工具（如Python的pandas库）定位空白行/列，确保数据完整性。

2. 处理空白数据

   • 删除空白行 ：适用于空白数据较少且不影响整体分析的情况，直接删除即可。

   • 填充缺失值 ：

     • 用 平均值/中位数 填充数值型数据，保持数据连续性（可能引入偏差）。

     • 对于时间序列数据，可用 插值法 推算空白值。

     • 保留空白并调整分析方法，适用于数据挖掘场景，通过算法处理缺失值。

二、选择合适分析方法

1. 描述性分析

   使用频数、百分比和可视化工具（如柱状图、饼图）展示基础统计结果，例如各选项占比或频数分布。

2. 差异比较

   • 独立样本T检验 ：比较不同组（如男女生）的定量数据差异。

   • 卡方检验 ：分析分类变量（如性别与专业选择）的关联性。

3. 关系探索

   • 皮尔逊相关分析 ：研究数值型变量间的线性关系（如学习时长与成绩）。

   • 回归分析 ：预测因变量（如成绩）与多个自变量（如出勤、作业质量）的关系。

三、注意事项

• 数据质量 ：处理前需检查数据一致性，修正异常值（如年龄负数）。

• 分析目标 ：根据数据类型和目标选择方法，避免误用统计工具（如用卡方检验分析非分类数据）。