科学研究中数据规范化处理的基本原则

（1）必须要有直接客观的依据,例如在将模糊结果转换为清楚结果时必须根据原始数据提共的直接依据来转换,不能搞“合理判断” （2）必须要有统一标准 （3）“向下规范”,例如在测量结果精度不一致时用低精度统一描述测量结果,即通过损夫精度来实现规范化。 （4）在公布数据时明确指出规范化处理方法 ​（5）分析数据时明确指出由规范化处理引起的原始数据形式和样本量的变化。

科学研究中常见的数据不规范形式

数据的不规范情況有多种,以下是社会科学研究中常见的几类: （1）使用模糊的度量或描述语言 （2）使用非规范化的度量单位或描述语言 （3）选择“多余”的或重叠的答案 （4）不按要求的内容进行回答 （5）不按要求的形式回答

科学研究中的数据规范性指什么？

数据规范性指观察測量记载形式符合观察测量记录要求的程度。不规范的数据往往不能准确反映被测现象的性质和程度,造成描述和理解的误差,造成统计分析的困难。所以需要对数据规范性进行检验。

科学研究中数据完整性常见的缺省值问题

数据完整性在技术上的一个具体问题是“缺省值”。缺省值有两种： ​（1）系统缺省值 是测量缺省值，系统缺省值( system missing value)指研究者或观察测量系统允许该项目测量结果为特殊的“空缺”结果。 （2）测量缺省 测量缺省( measure missing value)指测量本身要求有实际值,但测量者或回答者没有记载任何实际值,属于典型的数据不完整。出现这类情况的样本记录可能是无效的或部分无效的。

​科学研究中的数据检验是什么

数据检验是指对所有实际观察测量的记录(例如问卷表,访谈记录,观察记录,实验测量记录等)进行检验以考察其完整性和规范性的过程。只有完整和规范的观察测量记录才是有效的记录,只有有效的记录才能用于分析和论证,而无效记录应予“报废”。

科学研究中的数据完整性重要性

在科学研究中,研究者将根据研究目的对研究概念所涉及的客观现象的有关方面和层次行系统的观察测量,利用这些观察测量的集合来全面和完整地反映研究概念。一般地说，不完整的观察测量不能全面地反映客观现象,也就难以准确揭示研究概念的实质,难以准确述研究现象的性质和程度。因此,数据检验的首要任务是对数据完整性进行判断。