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表中列出了三个社区的初步统计结果：高档小区的满意度87%，城中村改造区78%，老旧小区72%。
心理健康状况的评分也呈现出类似的梯度：高档小区最好，城中村次之，老旧小区最差。
她盯着那组数字看了很久。
78%。
城中村改造区的满意度78%。
她回忆了自己访谈的十二个人。
没有一个人对社区表示满意。
最宽容的评价是“还能住”
，最严厉的表述是“垃圾场都比这干净”
。
十二个人的反馈加在一起，不可能得出78%的满意度。
她打开原始记录，逐条核对。
噪音、垃圾、电梯、幼儿园、安全隐患——每一个问题都是负面的，没有一个人提到社区有任何值得满意的方面。
数据被美化了。
她继续往下看。
心理健康评分也有问题。
她的问卷设计了十个指标，每个指标1-5分。
按照她采集的数据，城中村改造区的平均分应该在2.3左右。
但汇总表上写的是3.1。
差距很大。
大到不可能用“统计误差”
来解释。
她合上电脑，靠在椅背上。
谁在美化数据？
项目组有六个人，但只有两个人能接触到原始数据：她，负责采集；还有一个陆氏集团的数据分析师，负责汇总和统计。
问题出在汇总环节。
她打开电脑，把项目组发给她的汇总表和她自己保存的原始记录对比，做了一个差异分析。
城中村改造区，三十份问卷，其中十二份是她亲手采集的。
这十二份的满意度评分在汇总表里被统一上调了一个等级。
不是全部三十份都被改了。
但足够的比例被改了，足以让总体数据从“差”
变成“尚可”
。
她把这个发现存进一个单独的文档，命名为“差异分析”
，存在云盘里。
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