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发现数据美化(第3页)

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她没有立刻声张。

下午,她继续去高档小区做调研。

高档小区的环境完全不同:绿化覆盖率高,物业管理到位,公共设施齐全。

居民的态度也更积极,大部分人对社区表示满意。

她在高档小区访谈了十个人。

八个人给出了正面评价,两个人提出了改进建议。

数据和她预期的一致。

但她注意到了一个细节。

高档小区的问卷回收速度比她预想的快得多。

她刚到居委会,已经有二十份填好的问卷在桌子上等着她。

居委会主任说,是物业帮忙发放的,居民填好后统一交回来的。

她翻了那二十份问卷。

字迹工整,答案整齐,几乎每一份的评分都在4-5分之间。

满意度的分布过于集中,像是被人筛选过。

她拿起其中一份,仔细看。

问题五的答案是4分,但问题的措辞是关于”

社区噪音”

的。

这个小区靠近高架桥,噪音是公认的短板,不可能所有人都在这一项上打4分。

除非,这些问卷不是随机发放的,而是被精心挑选了受访者。

她把那二十份可疑问卷单独放在一边,标注为“预填问卷,来源不明”

晚上回到研讨间,她把所有的发现整理成一份文档。

标题:“关于试点社区调研数据异常的分析”

内容分为三个部分:

第一部分:城中村改造区。

原始记录显示满意度低于30%,但项目组汇总表显示78%。

差异来源:汇总环节对部分问卷评分进行了上调。

第二部分:高档小区。

存在20份预填问卷,来源不明,评分分布异常集中,可能经过筛选。

第三部分:老旧小区。

她还没有实地调研,但按照前两个社区的模式,她预期数据也会被美化。

结论:陆氏集团存在系统性数据美化行为,目的是让“智慧社区”

项目的效果看起来优于实际。

她在结论后面加了一行:

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