申論 2在量化研究中，通常會對擬用的數據資料做：遺漏值（missing values）、離群值（outliers）、可能性檢核（wild code checks/ illegal value）、一致性檢核（consistency checks）、跳答檢核（skip/ filter checks）等等查察，以確保原始數據資料品質。請舉例說明上述5 種數據檢核方式的意涵，並且指出如下虛擬資料中，符合上述5 種檢核方式的數值（表中若有實例數值請舉一例即可）。（25 分）變項名稱樣本序號sexageeduYpregnantNchildNSN11201411SN20159101SN30303110SN4118187770SN5060601SN60655210SN72281000SN81197779990變項數值說明：生理性別（sex），0 =女性，1 =男性；年齡（age），0-100 歲；教育年數（eduY），0-30 年；懷孕次數（pregnantN）：0-10；親生子女數（childN），1-10 人；適用於各變項值：777=不適用，999=遺漏值。為方便說明起見，可視上表為一M x N 矩陣，矩陣中元素（數值）可以Var [row, column]表示之，例如：Var[2,3]=9, Var[3,2]=30, Var[3,3]=31……。