问卷调查作为一种常见的数据收集手段，在市场研究、社会科学研究、教育评估等领域都有广泛应用。然而，在进行问卷调查时，很可能会遇到一些问题没有得到完全的答案，这种情况下，我们就需要对待这些缺失值或不完整回答的问题采取合理的处理措施。
首先，我们要明确，为什么会出现缺失值和不完整回答？这种现象可能是由多种因素引起的，比如受访者未能理解问题意图、信息量过大导致疲劳反应或者技术故障等。在分析和处理这些数据之前，我们应该首先了解背后的原因，以便更好地设计问卷和提高回收率。
接下来，我们可以从以下几个方面来处理这些问题：
数据清洗
在数据分析之前，通常需要进行一系列预处理工作，其中包括对缺失值的检查和填补。对于少数随机性较高且与整体趋势无关的大型数据库，可以通过简单统计方法（比如均值、中位数或众数）来替代单个观察点上的空白。但对于重要参数或者关键信息，一般不会使用平均填充，而是尝试去理解是否存在某些特定模式，如时间序列相关性或其他结构化特征。
缺失值插补方法
当无法确定是否存在模式时，可以采用不同的插补方法，比如最小二乘法、中位数法、频度法以及最近邻法等。如果涉及的是连续变量，可以考虑使用线性回归模型来预测缺失值；而如果是分类变量，则可以用逻辑回归模型。此外，对于复杂的情况，还可以考虑使用专门用于此目的的算法，如EM算法（Expectation-Maximization算法）。
数据重建
对于那些因为技术原因造成的一些异常情况，如网络连接断开导致部分表格未能提交，这类情况下，可以通过询问受访者以获取遗漏信息，并根据他们提供的情报重新构建相应部分。当然，这种做法也带有一定的风险，因为它依赖于受访者的记忆可靠性以及愿意提供真实信息。
结果解释
最后，在结果报告中，当提及到的数据包含了被修正过的一部分时，要清楚地说明这一点，同时指出修正过程中的任何假设和限制。这有助于读者正确理解结论，并减少由于误导而产生的心理偏差。
总之，无论是在设计问卷还是在分析结果阶段，都应该意识到缺失值是一个潜在的问题，而且这个问题往往不能轻易忽视。在实际操作中，不仅要尽力避免其发生，还要准备好有效的手段去应对它们，使得整个问卷调查能够更加精准有效。
