10.1 Обнаружение ошибок ввода
Самый точный метод проверки данных (то есть значений всех переменных) на ошибки при вводе состоит в том, чтобы командами меню Analyze (Анализ) Reports (Отчеты) Case summaries... (Сводка наблюдений) вывести их список (см. раздел 4.6) и сравнить каждое значение с оригиналом (например, анкетой). Однако этот способ требует очень много времени, особенно при большом объеме данных. Поэтому решиться на проведение такой скучной и утомительной работы можно только в редких случаях — как правило, когда объем данных ограничен. В общем случае рекомендуется проводить частотный анализ значений переменных; для этого служат команды меню Analyze (Анализ) Descriptive Statistics (Дескриптивные статистики) Frequencies... (Частоты) (см. главу 6). Результаты этого анализа при внимательном рассмотрении позволяют выявить недопустимые значения. Например, если переменная содержит данные роста в сантиметрах, то значение 384, обнаруживаемое при частотном анализе, явно свидетельствует о том, что в данных имеется ошибка. После проведения частотного анализа это значение можно отыскать в файле данных и исправить. Следовательно, при изучении частотных таблиц особое внимание надо обращать на максимальное и минимальное значения. Однако если вместо возраста 65 лет было введено, например, значение 56, то при помощи частотной таблицы эту ошибку обнаружить невозможно. Часто имеется также возможность провести смысловой анализ данных путем создания таблиц сопряженности (см. главу 11). Например, если данные взяты из анкеты, в которой имелся вопрос о семейном положении (холост/не замужем, женат/замужем, вдовец/вдова, разведен(а)), то, построив таблицу сопряженности для этого вопроса и вопроса типа: «Если у вас есть семья, то приемлемо ли для вас проводить отпуск раздельно?», легко можно обнаружить, ответили ли на него только женатые/замужние опрашиваемые.
Обладая некоторыми практическими навыками и фантазией, с помощью описанных и им подобных способов можно выявить большое количество ошибок ввода. Все такие ошибки обязательно должны быть исправлены. Даже если наблюдений несколько тысяч, то даже одно-единственное противоречивое значение наносит вред вашему исследованию: создается впечатление, что работа по сбору о подготовке информации выполнена поверхностно.
