修正偏离度是指在处理数据时，对于偏差较大或者异常值较多的数据进行修正，以提高数据的准确性和可靠性。为了确保结果中不出现政治、seqing、db和暴力等内容，我们可以采取以下步骤：

1. 数据清洗：首先，对原始数据进行清洗，去除包含政治、seqing、db和暴力等内容的数据。可以借助关键词过滤、文本分析等技术手段进行自动化的数据清洗，也可以通过人工审核来确保数据的准确性。

2. 异常值处理：对于存在异常值的数据，需要进行处理。异常值可能导致偏离度的计算结果不准确，因此需要检测并修正这些异常值。可以使用统计方法如标准差、箱线图等来识别异常值，并将其替换为合理的数值或者通过插值等方法进行修正。

3. 缺失值处理：缺失值也会影响偏离度的计算结果。对于含有缺失值的数据，需要进行处理。可以使用填充法，如均值填充、中位数填充或者插值法等来处理缺失值，确保数据的完整性。

4. 数据标准化：在计算偏离度之前，需要对数据进行标准化操作，以消除不同变量之间的量纲差异。常见的标准化方法包括Z-score标准化、Min-Max标准化等。

5. 偏离度计算：在经过数据清洗、异常值处理、缺失值处理和数据标准化后，可以使用合适的偏离度计算方法对数据进行分析。常见的偏离度计算方法包括离散系数、变异系数、标准差等。

6. 结果评估：最后，对修正后的偏离度结果进行评估。确保结果中不包含政治、seqing、db和暴力等内容，可以再次进行数据审核和筛选，或者利用人工审核来确保结果的准确性和可靠性。

总结起来，修正偏离度的过程需要进行数据清洗、异常值处理、缺失值处理、数据标准化、偏离度计算和结果评估等步骤。同时，为了确保结果中不出现政治、seqing、db和暴力等内容，需要借助关键词过滤、文本分析和人工审核等手段进行数据审核和筛选。