数据的评估检查是通过对总量数据以及重要结构数据的对比和分析，在调查表人工审核和计算机数据审核之后，检查数据中是否存在影响数据总体质量的差错。这对保证调查数据的质量极为重要。数据评估检查是国家审核验收省级年报数据的重要环节。因此省级科技主管部门在数据处理工作后期，为了从总体上了解、把握和进一步提高数据质量，应把通过评估检查对数据进行审核、核实和纠正作为数据质量控制的重要内容。

一、评估检查内容

数据的评估检查，主要是对全部调查数据的各种汇总结果进行审核，对汇总数据的合理性、是否异常进行分析和判断，具体内容是：

1．对科学研究与技术开发机构、科学技术信息和文献机构、县属研究与开发机构以及有R&D活动的其它事业单位的科技活动人员与经费、R&D人员与经费、R&D经费按活动类型分等主要指标数据的合理性进行审核。

2．对自然科学与技术领域科学研究与技术开发机构的科技经费、R&D经费的来源结构、费用类别结构的合理性进行审核。

二、评估检查工作流程

评估检查依据经验，通过各种对比和分析，对数据的合理性进行检查，找出异常数据，追寻原因，并尽可能对填报有误的数据进行核实、纠正。具体过程如下：

三、评估检查依据与方法

评估检查过程中，审核数据的合理性、鉴别异常数据的主要依据是：

1．科技活动、R&D活动具有连续性，在没有外在突发性因素作用时，其规模和结构不会发生突变。根据这一特点，把科技活动、R&D活动数据在年度间进行对比，通过对变化异常数据及变动原因的分析，可以寻找异常点。

2．科技活动、R&D活动与地域大小、科技实力、经济实力以及社会因素有关，在地域分布上表现出强与弱。根据这一特点，把不同地域的数据进行比较，通过对活动规模大小及相关因素的对比分析，可以寻找异常点。

3．各类科技机构从事科技活动、R&D活动的规模与特点是由这类机构在科技系统中的作用和地位决定的，例如中央属机构与地方属机构不同、自然科学与技术领域与社会人文领域研究与开发机构不同。根据这一特点，将不同类型科技机构的数据进行比较，通过对活动规模大小及特点的对比分析，可以寻找异常点。

4．科技活动、R&D活动、课题活动的规模大小与结构特点具有很强的相关性和相互制约性，根据这一特点，对这些活动的规模和结构数据进行比较、分析，可以找出异常点。

数据评估检查在表1～表7的基础上进行。表1～表3采用与上年数据对比、不同类型机构数据对比、地域数据对比的方法对各类机构科技活动以及R&D活动的主要指标汇总数据的合理性进行检查。表4～表7采用地域数据对比、不同类型活动数据对比的方法检查自然科学与技术领域研究与开发机构的科技活动以及R&D活动的人员结构和经费结构的合理性。评估检查的具体内容与要点见评估表。

四、评估检查要求

1．对重要的指标和重要的结构数据一定要认真评估检查，发现异常数据后，要查明原因，追寻原因的一般方法是将出现异常的数据指标逐步分解，例如按机构类型和地域逐级分解，直至找出引起数据异常的调查表，再予以核实、纠正。

2．评估检查的主要目的是保证数据的质量，因此一定要坚持实事求是。对异常数据只有在查明并核实调查表数据确实有误时，才能修改，决不允许为了通过评估检查，在未查明原因或不经核实的情况下人为修改数据。

3．调查表及数据库中相应数据修改后，应对相关指标以及结构数据再次进行汇总并评估检查。

4．评估检查结束后，须填写评估检查情况登记表（见附件3验收表3、4）。

五、其它有关问题

1．数据质量的问题可能由以下原因引起：数据汇总有错；少数机构的数据异常引起总量数据异常；属性指标的填报错误引起结构数据异常；基础数据偏差大，这主要是对指标的概念、统计口径把握不当等原因造成。对前3类情况，都可以查明原因，予以核实纠正。若是后一种情况，核实纠正比较困难。

2．评估检查只适合在较大范围内进行。

3．评估检查关注的重点是数据总体质量即主要指标与主要结构数据的质量，对检查出的异常数据应分清主次，重点解决对总体质量影响大的数据质量问题。