От сырой выгрузки анкет – к чистым данным и готовому кодбуку. Без ручной рутины.
Инструмент для историков, социологов, филологов и всех, кто работает с анкетами. Чистит выгрузки Google / Яндекс / MS Forms, строит кодбук и готовит файлы для SPSS и jamovi.
Перетащите файл сюда или нажмите, чтобы выбрать
CSV или Excel (.xlsx). Например – выгрузка ответов из Google / Яндекс Форм
Обычный режим (кодбук)Документирует таблицу; данные НЕ меняются
Режим опросаЧистит заголовки-вопросы, разносит множественный выбор, делает сводку
- Наводит порядок в выгрузке. Приводит длинные заголовки-вопросы к аккуратным именам переменных и разносит вопросы «отметьте всё подходящее» в переменные 0/1.
- Контролирует качество данных. Показывает, сколько ответов пропущено, считает базовые описательные статистики и подсвечивает вероятные ошибки кодировки – ещё до того, как вы откроете файл в статистическом пакете.
- Строит кодбук. Документирует каждую переменную – тип, метку, пропуски, – чтобы и спустя месяцы вы помнили, что означает любой столбец.
- Формирует машиночитаемые метаданные. Выдаёт данные в стандарте Tabular Data Package – для репозиториев открытых данных (Zenodo и др.) и публикации по принципам FAIR.
- Готовит к анализу. На выходе – чистый CSV, кодбук и готовый синтаксис SPSS с прописанными метками переменных и значений; данные сразу открываются в jamovi.
🔒 Всё считается в вашем браузере. Файлы никуда не загружаются – ни на сервер, ни автору. Закрыли вкладку – данные исчезли.
Бесплатно к инструменту – шпаргалка «Какой статистический тест выбрать»: три вопроса, и вы находите нужный метод. Читать →
Хотите научиться анализировать такие данные? Курс «Основы статистики для историка» – скоро.
Из библиотеки исследователя
Какой статистический тест выбрать?
Шпаргалка для гуманитария на 1 страницу
Ответьте на 3 вопроса – и найдёте свой метод.
①
Что вы хотите сделать?
Сравнить группы (мужчины/женщины, до/после) → блок ②
Найти связь двух признаков → блок ③
Предсказать исход (есть/нет, сколько) → блок ④
②
Сравниваете группы. Какая переменная?
| Переменная | Сколько групп | Метод |
|---|---|---|
| Число (баллы, рост) | 2 независимые | t-критерий / Манна–Уитни¹ |
| Число | 2 связанные (до/после) | парный t / Уилкоксон¹ |
| Число | 3 и больше | ANOVA / Краскел–Уоллис¹ |
| Категория (да/нет) | любые | χ² (хи-квадрат) |
¹ непараметрический вариант: берите его, если данных мало или они «кривые».
③
Ищете связь
Число × Число → корреляция Пирсона (или Спирмена, если данные неровные)
Категория × Категория → χ²
④
Предсказываете
Исход — число → линейная регрессия
Исход — да/нет → логистическая регрессия (покажет «во сколько раз меняются шансы»)
Три ошибки, которые видит каждый рецензент
1. «Есть корреляция → есть причина». Нет. Связь ≠ причина.
2. Только p, без размера эффекта. p говорит «есть ли», размер эффекта — «насколько большое». Нужны оба.
3. Громкие выводы на 15 анкетах. Маленькая выборка → осторожные формулировки.
Хотите разобраться глубже? Курс «Основы статистики для историка» — скоро на Stepik. Пошагово: как выбрать метод под свои данные, прочитать вывод SPSS и сформулировать результат для статьи.