​数据完整性该如何判断？

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。

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。

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