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数据审核_百度文库

  数据审核_专业资料。市场调查专业的必用,调研方面的好资料,尤其是做调研报告事用做数据分析的。

  数据审核 审核是应用各种检查规则来辨别缺 失、无效或不一致的录入,这些会导 无效或不一致的录入, 致数据记录的潜在错误。审核的目的 致数据记录的潜在错误 就是要保证调查最后所得的数据的 完整性、一致性和有效性(包括逻辑 性)。 审核主要可分为三类:即有效性审 核、一致性审核与分布审核。有效性 审核和一致性审核是对单张问卷进 行的审核;分布审核则是对全部问卷 或部分问卷的数据一起进行审核。 通常,审核规则的确定基于以下几 个方面: - 关于调查主题的专业知识; - 问卷和问题的结构; - 其它相关的调查或数据; - 统计理论 (如离群值的检测方法) 。 数据收集完毕后,对审核失效,通 常按下列方法进行处理: - 将其剔除; - 进行插补; - 设立特殊代码。 有些时候,一条记录(或整份问卷) 不符合多条审核规则的要求,或者不 符合少数几条关键审核规则的要求, 从而使得后续的处理失去意义。在这 种情况下,通常可以将这些记录剔 除,作为无回答处理,同时将赋予各 被调查单元的权数进行调整。 对大多数审核失效都应该加以标 示,留待作插补处理。 对于有些项目,我们可以用特殊代 码标示的方法,对确认为审核失效而 不可接受的值或无效的空白加以保 留。 选择性审核 选择性审核基于这样一种思想:即 只有那些“关键”的审核失效,而不 是所有的审核失效,才需要采取相应 的处理措施。选择性审核一般适于定 量数据。 对审核失效进行选择性审核时,可 能需要对被调查者进行再访,但对于 那些需要进一步处理和插补的记录 的审核失效除外。 审核的指导方针 审核的目标是: - 更好地理解数据和数据处理过程; - 检查问卷; - 回访被调查者; - 检出错填或漏填的数据; - 删除无效记录; - 分离需要插补的记录。 审核的准则: 审核的准则 - 审核不仅对整理数据有用, 而且审 核失效发生率不论是对当前调查 的质量度量, 还是对将来调查的改 进都很有用, 它能提供调查中有关 数据处理的信息; - 不论什么时候,开始一项调查时, 总是要对数据做一些假定, 审核时 可以检验这些假定的合理性。例 如,可能很明显, 有些领域的审核 规则太严, 或者有些类型的审核失 效太频繁, 这些情况表明审核规则 可能不太合适 (或问卷可能存在问 题) ; - 审核应该分阶段进行; - 审核工作应由对本次调查的主题、 问卷的设计和数据分析有专业知 识、 并且有类似调查经验的人员来 进行; - 各阶段所进行的审核不应与其它 阶段的审核相抵触; 应该将审核的信息和审核工作对调 查数据的影响通知数据的用户。

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