一、问卷设计与数据采集模块

• 目标导向设计：基于研究目的明确问卷结构，采用结构化问题设计（如李克特量表、分类选择），遵循“问题具体化、隐私屏蔽、答案明确”原则，例如消费行为研究需聚焦“收入-消费-储蓄”三维度，避免无关隐私提问。
• 多源数据整合：支持线上（问卷星/腾讯问卷）与线下（实地调研、深度访谈）结合采集，采用分层抽样与随机抽样确保样本代表性，样本量依据G*Power计算标准，覆盖目标人群特征。
• 数据质量管控：实施预调查测试问卷有效性，通过Cronbach's Alpha（>0.7）与KMO-Bartlett检验验证信效度，确保数据可靠性。

二、数据清洗与预处理模块

• 智能清洗引擎：运用Python Pandas执行缺失值插补（均值/中位数/KNN）、异常值检测（IQR法/Z-score标准化），Stata完成变量类型转换（如分类变量虚拟化）、数据标准化（Z-score/Min-Max），确保数据满足分析要求。
• 结构化处理：进行因子分析提取潜变量，主成分分析降维，构建复合变量适配Eviews/Stata模型，例如消费倾向分析需重构“可支配收入-消费支出”复合指标。
• 质量验证：通过哈希校验确保数据一致性，生成数据质量报告（缺失率热力图、变量分布直方图），为实证分析奠定基础。

三、Eviews与Stata实证分析模块

• Eviews专业建模：构建时间序列模型（ARIMA/GARCH预测）、面板数据模型（固定效应/随机效应检验）、结构方程模型（AMOS适配），执行协整检验（Engle-Granger法）、格兰杰因果检验，验证变量间长期均衡与短期因果关系。
• Stata高级计量：执行OLS回归、Logit/Probit离散选择模型、Heckman选择模型，支持政策效应评估（双重差分DID、合成控制法SCM），通过VIF检验处理多重共线性，确保模型稳健性。
• 联合分析验证：对比Eviews与Stata分析结果，进行模型拟合度比较（如R²、AIC/BIC指标）、预测效果评估，确保结论一致性。