SPSS Data Validation-数据校验工作

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在做数据分析之前，所有分析者必然要先做数据有效性的验证，通常这种工作都是反复冗长的人工校验。但现在您可以利用SPSS14.0新增的Data Validation模块，来简化数据校验的工作。该模块使您简单便捷地识别可疑或无效地观测，变量，以及数据值；了解数据缺失的模式，总结变量的分布。具备了这些对数据的认识，您就可以在进行分析之前，确定数据的有效性，移除或纠正可疑的观测。

以前通过人工校验的方式，例如，你也许先运行一个频数分析，根据输出的频数表，圈出需要改成的观测，再查找具体观测的记录。无需说，这是非常费时的工作。并且由于每个分析人员都有自己的方法，要维持在不同项目之间的一致性将面临挑战。但现在，您可以用SPSS Data Validation来简化数据校验过程，并且让它效率化、流程化，可迅速地帮助您准备好数据，让您的分析结果更为精确。

执行数据检验
SPSS Data Validation过程，可依据变量的测度水平，套用相应的规则对数据进行检验（无论是分类还是连续）。例如，某调查数据的变量为5五个尺度的李克特量，通过数据校验程序您可以应用5个取值的连续变量规则于该变量，然后标记出那些超过1-5取值范围的观测。这样，您可以得到哪些为无效案例以及它们违反了哪些规则、有多少观测无效的报告。您可以为单个变量指定校验规则（例如取值范围校验）及交叉校验规则（例如，"怀孕"的男性）。

迅速发现多个异常值
SPSS Data Validation能帮助您轻松地探察多个异常值，以便您可以进一步检验并确定是否把这些观测包括在您的分析中。SPSS Data Validation异常探察程序能够基于与数据集中相似观测的偏离探察异常值，并给出偏离的原因。它使您可以通过创建新变量来标识异常值。

系统需要
SPSS Base
其它的系统需求根据平台的不同而异