|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Контроль данных и исправление ошибокДальнейший процесс преобразования информации из документа сбора состоит в перенесении кодов на машинный носитель — перфокарты — и ввод данных в память ЭВМ. Важной составной частью подготовки данных к анализу является всесторонний контроль данных и исправление найденных ошибок. Источники ошибок кроются во всех предыдущих этапах исследования от сбора информации до ее ввода в ЭВМ. Практически очень трудно исправить все ошибки в данных, особенно если это исследование достаточно обширно. Исследователь должен решить, какого рода проверки и исправления наиболее важны для него, а какими ошибками можно пренебречь. Процедура исправления данных состоит из трех этапов: выявления ошибок, нахождения истинных величин данных или кодов в исходных документах — анкетах, бланках, исправления данных. Среди множества ошибок, требующих к себе соответствующего внимания, назовем две. Появление кодов, отсутствующих в инструкции по кодированию анкеты. Например, для оценки удовлетворенности работой была использована шкала с градациями 1,2, 3,4,5,6, 7 и дополнительно коды — 0 (отсутствие ответа), 9 (респондент не работает и вопрос к нему не относится). Тогда числа 8,10,11 и т. д. будут ложными кодами, которые необходимо исправить. Другая ошибка — появление кодов, выходящих за рамки логической структуры вопросника. Например, для вышеприведенного примера ясно, что на вопрос должны отвечать лишь работающие, и этот факт должен быть проверен при контроле данных. Иногда этот тип контроля называют проверкой данных на логическую согласованность. После корректировки данных полезно подсчитать частотные распределения для всех переменных в исследовании. Это позволит выявить не только ложные коды, но и получить первые сведения о выборке. Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.) |