​​问卷漏答一题会导致数据不完整，可能降低统计结果的代表性和可靠性​​，但通过科学的缺失值处理（如插补法）和敏感性分析仍可部分修正偏差。以下是关键影响与应对措施：

1. ​​数据代表性受损​​：缺失题目若涉及核心变量（如年龄、收入），样本可能无法反映总体特征，导致结论偏差。例如，年轻群体漏答收入题会扭曲消费能力分析。

2. ​​统计指标偏差​​：均值、方差等计算因样本量减少而失真。若漏答题集中在某选项（如“不满意”），整体满意度可能被高估。

3. ​​解决方案​​

   • ​​插补技术​​：用均值、回归或相邻题目关联性填补缺失值，减少偏差。
   • ​​剔除无效样本​​：若漏答题数超过总题数60%或存在规律性跳过（如全选同一选项），建议剔除该问卷。
   • ​​优化设计​​：设置必答题或逻辑跳转，减少漏答率。

​​提示​​：漏答题需结合研究目的评估影响——描述性统计更依赖完整性，而探索性分析可适当容忍缺失。定期检查数据质量是关键。