मान्य प्रतिशत केवल एक नमूने का अनुपात है जो वैध है। डेटा विभिन्न कारणों से अमान्य हो सकता है। कुछ डेटा केवल असंभव हैं, जैसे कि नकारात्मक ऊँचाई या भार। कुछ डेटा को अन्य डेटा के साथ तुलना करके अमान्य दिखाया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक व्यक्ति दो साल का हो सकता है, और एक व्यक्ति विधवा हो सकता है। लेकिन एक ऐसे व्यक्ति की कल्पना करना कठिन है जो दो साल की विधवा है! अंत में, कुछ डेटा को मशीन त्रुटि या डेटा प्रविष्टि त्रुटि के रूप में पहचाना जा सकता है।
कुल नमूना आकार लिखें। उदाहरण के लिए, आपके पास 1000 मामले हो सकते हैं।
वह नंबर लिखिए जो अमान्य हैं। उदाहरण के लिए, एक कारण या किसी अन्य के लिए 92 अमान्य मामले हो सकते हैं।
चरण 2 में परिणाम को चरण 1 से घटाएं। उदाहरण के लिए 1000 - 92 = 908।
चरण 3 में परिणाम को चरण 1 में विभाजित करें और 100 से गुणा करें। 908/1000 = .908। .908 * 100 = 90.8। इसलिए हमारा 90.8 प्रतिशत डेटा वैध है।