数据资料档的建立，必须包括资料检误的工作才能算完成。严谨的资料检误，可以增进资讯的正确性以及资料的可用性。一般来说，资料发生错误的来源可能来自于访员、督导、过录者或键入资料者。不过，有些时候只是程式语法错误，而造成资料错误的假象。基本的资料检误工作包括：不合理值检误及逻辑检误两种。本期以SPSS统计软体介绍不合理值的检误工作。
大部份变项都有其合理的值域或分佈，而超出这些值域、或落在合理分佈以外的观察值，往往起因于建档过程中发生的错误。一般而言，界外值(Outlier)亦属于不合理值。兹将整理工作内容说明于下：
类別变项的合理数值应该是几个固定的类別代码，包含研究者设计的「跳答码」、「遗漏值代码」等。如果类別变项的资料中有任何数值非属这些固定代码，即为不合理值。研究者应该查明这些不合理值的来源，并做适当的修改或处理。
从上面的次数分配结果表中，不容易发现是否有不合理值存在，必须核对问卷或过录编码簿之内容才能得知。如果能在资料档或程式中补上选项数值说明(valuelabel)，则能够轻易的找出不合理值。
建立选项数值说明后，再执行次数分配分析，可得结果如表1-2：
显然「0」、「6」对于这个变项而言都是不合理的界外值。而「7」是原计画设计的「不知道」编码，单从问卷中无法得知此编码。其中，选「6」的人很少，只有两名，可能是过录员或键入资料者所发生的错误；而「0」，则可能为「跳答+遗漏值」混合使用的代码，该研究沒有明确定义「0」并区分跳答及遗漏值的结果。一般而言，资料档中亦需要建立跳答、遗漏值等特殊编码的选项数值说明。
类別变项的不合理检误，最方便的方法就是执行「次数分配」。只要将该变项做「次数分配」，则资料的值域、分佈就会一览无遗。如果需要进一步检误可疑资料的编号(ID)，则需再配合其他程式。下面以SPSS语法说明如何挑出不合理值。
可以利用「FrequenciesVariable=varname1」语法执行。
可以透过下列语法，将可疑值及其ID列出。
此外，有关年龄、年度、月份、小孩数…等变项，皆因题目与受访者的不同，而有不同的合理值域。
检查连续性变项的基本方法，可以由简单的描述性统计值(平均值、标准差、极大值、极小值)、分佈图等几方面来看。
以平均值而言，某社区青年收缩压平均值只有70mmHg，并不符合一般生理分佈。
以标准差而言，某社区青年收缩压标准差高达50mmHg，亦不符合一般文献的记载。
以极大值和极小值来看，学童身高落在80到170公分以外者，亦不符合学童正常生理状态。
从图2的分佈看出远离集中分佈的观察值(outlier)。上述为一个肿瘤直径的散点分佈图，我们可以看出有两个点各为10公分、50公分左右，远远离开一般肿瘤大小的分佈范围。其资料的正确性值得查验。
如果这是一个罕见的病例、崭新的发现，也必须建立在资料正确性无庸置疑的基础上！所以，资料检误是量化研究重要的程序之一。
如此可将varname这个变项超过500或低于100者全列到output档中，并将ID一併列出，方便查明。
在上述方法中所挑出的个案编号，应详细检查原始回卷的内容后，将错误的资料更正，整个不合理值检查的工作才告完成。如果资料键入时发生错误，而错误的资讯仍在合理值范围中，则相当不容易找出。这就是为什么需要doublekeyin后再核对两资料档是否一致。严谨的资料整理工作，可以早期发现资料的错误，并早期修改，以免影响分析结果。不合理值检查工作更应该于逻辑检查之前先执行。在下一期通讯中，我们将介绍如何以SPSS进行逻辑检查的方法，敬请期待。
现今资讯技术进步，分享各种资讯的媒介不断的出现，得到资讯的管道突然多了起来，伴随而来的是各种型态资料大量又快速的成长。产生了大量资料之后，衍生出不同的大数据(BigData)的相关应用，但不论资讯科技如何进步，会影响我们生活最重要的还是资料内容本身传达的讯息。要怎么从大量资料中解读出规律、趋势、甚至预防是未来可能发生的问题？现在有很多专家都在进行研究，若只靠文字或数字描述，大量资讯的意含并不容易被直觉的撷取出来。大家都听过一个说法，就是「用图像会比用文字描述更容易理解及记忆」。中央研究院统计科学研究所陈君厚教授在2005年就曾提到[1]：「资料视觉化，就是以图像取代资料中的数字，以呈现出资料的特性。其作用在于从「看图」获得资料所传达的讯息。」时间是最宝贵的资源，与其花许多时间看文字、数字，不如用「图像」让大众能更容易明瞭的得到想传达的讯息。