统计预检测通常包括对数据的初步分析和检查，以确保数据的质量、完整性和适用性，为后续的统计分析提供可靠的基础。
数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据。
数据类型检查：确认数据的类型是否符合预期。
数据分布分析：了解数据的分布情况。
数据一致性检查：确保数据在不同部分之间的一致性。
变量相关性分析：检查变量之间的相关性。
数据可视化：通过图表直观展示数据。
样本量评估：确定样本量是否足够。
数据合理性检查：验证数据是否合理。
异常值检测：找出可能的异常数据。
缺失值处理：选择合适的方法处理缺失值。
数据标准化：使数据具有可比性。
数据均衡性检查：确保各类别数据的均衡。
数据时效性检查：确认数据是否及时。
数据有效性检查：验证数据的有效性。
数据完整性检查：确保数据没有缺失或遗漏。
数据准确性检查：验证数据的准确性。
数据一致性检查：检查数据在不同阶段的一致性。
数据隐私保护检查：确保数据的隐私得到保护。
数据合规性检查：确认数据符合相关法规和规定。
数据可信度评估：评估数据的可信度。
数据质量报告：生成数据质量的详细报告。
数据备份和恢复检查：确保数据的备份和恢复功能正常。
数据安全检查：检查数据的安全性。
数据访问权限检查：确认数据的访问权限设置正确。
数据处理流程检查：审查数据处理的流程和方法。
数据存储检查：检查数据的存储方式和环境。
