データの品質は、できるだけ早い段階でチェックする必要がある。データの品質は、さまざまな種類の分析を用いて、いくつかの方法で評価することができる。頻度カウント、記述統計(平均、標準偏差、中央値)、正規性(歪度、尖度、頻度ヒストグラム)、普通の代入法(欠測データの補完)を要する。初期データ解析段階において、データの品質を評価するために用いる解析手法の選択は、本解析段階で実施される解析に依存する。測定の品質.計測機器の品質は、それが研究の焦点または研究課題ではない場合、初期データ解析段階でのみチェックされるべきである。測定器の構造が文献で報告されている構造と一致しているかどうかを確認する必要がある。初期変換.研究の実施は、研究設計の意図を満たしていたか?.たとえば、結果変数と独立変数がグループ内とグループ間で均等に分散しているかどうかなど、無作為化手順が成功したかどうかを確認する必要がある。無作為化手順を必要としない、あるいは使用しない研究の場合、たとえば、対象の母集団のすべてのサブグループが標本に反映されているかどうかを確認することによって、非無作為抽出の成否を確認する必要がある。チェックすべきその他の可能性のあるデータの歪みは次のとおりである。データ標本の特徴.どんな報告書や論文でも、標本の構造を正確に記述する必要がある。特に、本解析段階でサブグループ分析を行う場合は、標本の構造(特にサブグループのサイズ)を正確に決定することが重要である。データ標本の特性は、以下を確認することによって評価できる。初期データ解析の最終段階.最終段階では、初期データ解析の結果を文書化し、必要で、望ましく、可能な是正措置を講じる。また、本データ解析の当初の計画は、より詳細に指定するか書き直すことがあり、そうすべきである。そのためには、本データ解析に関するいくつかの決定を行うことができ、また行うべきである。解析方法.初期データ解析段階で、いくつかの解析を行うことができる。それぞれの変数の測定レベルに対して特別な統計手法が利用できるので、解析においては変数の測定レベルを考慮することが重要である。非線形解析.