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如何正确统计 CSV 中成对选择题的选项分布

花韻仙語

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发布时间:2026-02-20 11:30:13

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来源于php中文网

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如何正确统计 CSV 中成对选择题的选项分布

本文详解如何修复学生选择数据统计逻辑错误,重点解决因忽略 answers[i] == 1 分支及索引映射关系不匹配(i → i*2/i*2+1)导致的计数不全、结果失真问题。

本文详解如何修复学生选择数据统计逻辑错误,重点解决因忽略 answers[i] == 1 分支及索引映射关系不匹配(i → i*2/i*2+1)导致的计数不全、结果失真问题。

在处理基于 CSV 的多选题汇总分析时,一个常见但易被忽视的逻辑陷阱是:将一维答案数组与二维语义结构强行线性对齐。您的原始数据格式为「每行代表一名学生,字段为 First name, Last initial, 1/0, 1/0, ...」,而背后真实题干是成对出现的(如 "Apple Pear"、"Dog Cat"),共 50 对 → 总计 100 个候选选项。每个学生从每对中二选一,因此其 answers[] 数组长度为 50(而非 100),其中 answers[i] == 0 表示选择第 i 对中的第一个选项,answers[i] == 1 则表示选择第二个选项

这意味着:

  • choices 列表应包含 100 个 Choice 对象(索引 0~99),按题对顺序排列:[Apple, Pear, Dog, Cat, ...];
  • answers[i] 的值仅决定访问 choices 的哪个具体位置,而非直接对应 choices.get(i)。

原始代码的问题正在于此:

// ❌ 错误:仅处理 0,且索引未做倍增映射
if (answers[i] == 0) {
    choices.get(i).setCount(...); // 实际应为 choices.get(i * 2)
}

这导致:

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  1. 所有 answers[i] == 1 的选择被完全忽略 → 计数丢失近一半;
  2. 即使 answers[0] == 0,也错误累加到 choices.get(0)(本应是 Apple),而非 choices.get(0)(正确),但 answers[1] == 0 会错误累加到 choices.get(1)(本应是 Pear,但 Pear 属于第 0 对的第二个选项,应由 answers[0] == 1 触发)→ 语义错位,数据污染

✅ 正确实现需同时满足两个条件:

  • 覆盖 0 和 1 两种取值分支;
  • 将 answers[i] 的逻辑位置 i 映射到 choices 的物理索引:i*2(首选项)或 i*2+1(次选项)。

修正后的 classSummary() 方法如下:

public static void classSummary() {
    for (Student student : data) {
        int[] answers = student.getAnswers();
        for (int i = 0; i < answers.length; i++) {
            if (answers[i] == 0) {
                // 选择第 i 对中的第一个选项 → 索引为 i * 2
                choices.get(i * 2).incrementCount();
            } else if (answers[i] == 1) {
                // 选择第 i 对中的第二个选项 → 索引为 i * 2 + 1
                choices.get(i * 2 + 1).incrementCount();
            }
            // ⚠️ 建议:添加 else 分支处理非法值(如 -1, 2),提升健壮性
        }
    }
}

关键注意事项

  • 确保 choices 列表初始化长度为 2 * answers.length(即 100),且顺序严格按题对排列;
  • 推荐将 setCount(getCount()+1) 封装为 incrementCount() 方法,提升可读性与线程安全潜力;
  • 在生产环境中,应对 answers[i] 做边界校验(如 if (answers[i] 1) 抛出 IllegalArgumentException),避免静默错误;
  • 若后续需导出统计结果,可补充按题对分组聚合的辅助方法,例如 getPairSummary(int pairIndex) 返回两个选项的计数值。

通过这一修正,您将获得准确、完整、语义清晰的全量选择分布,为后续数据分析(如偏好热力图、选项难度评估)奠定可靠基础。

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