sběr Dat je proces shromažďování a měření informace o proměnných zájmu, v zavedené systematické módu, který umožňuje zodpovědět uvedené výzkumné otázky, testování hypotéz, a vyhodnotit výsledky. Složka sběru dat výzkumu je společná pro všechny oblasti studia, včetně fyzických a sociálních věd, humanitních věd, podnikání atd. Zatímco metody se liší podle disciplíny, důraz na zajištění přesné a čestné sbírky zůstává stejný.,

je důležité zajistit přesné a odpovídající sběr dat
bez Ohledu na obor nebo preference pro definici dat (kvantitativní, kvalitativní), přesný sběr dat je zásadní pro udržení integrity výzkumu. Jak výběr vhodných nástrojů pro sběr dat (stávajících, upravených nebo nově vyvinutých), tak jasně vymezené pokyny pro jejich správné použití snižují pravděpodobnost výskytu chyb., výzkumné otázky přesně

  • nemožnost opakování a ověření studie
  • zkreslené nálezy, což vede k plýtvání zdroji
  • zavádějící další výzkumníci sledovat marné způsoby vyšetřování,
  • ohrožení rozhodnutí pro veřejnou politiku
  • poškozuje lidské účastníky a zvířat, předmětů

    • Zatímco míra dopadu z vadného sběr dat se může lišit podle disciplíny a povahu vyšetřování, tam je potenciál, aby způsobilo nepřiměřenou škodu, když tyto výsledky výzkumu jsou použity na podporu veřejné politiky, doporučení.,

    Otázky týkající se zachování celistvost sběru dat:

    hlavním důvodem pro zachování integrity dat je na podporu detekce chyb v procesu shromažďování údajů, ať už jsou vyrobeny záměrně (záměrné falšování), nebo ne (systematické nebo náhodné chyby).

    Většina, Craddick, Crawford, Redican, Rhodos, Rukenbrod, a Zákony (2003) popisují „zabezpečováním jakosti“ a „kontrolou jakosti“ jako dva přístupy, které mohou zachovat integritu dat a zajišťuje vědeckou validitu výsledků studie., Každý přístup je realizován na různých místech v oblasti výzkumu ose (Whitney, Lind, Wahl, 1998):

    1. zajištění Jakosti – činnosti, které se odehrávají předtím, než začíná sběr dat
    2. kontrola Kvality – aktivity, které probíhají v průběhu a po sběru dat

    Zajištění Kvality
    Od kvality předchází sběr dat, jeho hlavním zaměřením je prevence (tj. předcházení problémů s data collection). Prevence je nákladově nejefektivnější činností k zajištění integrity sběru dat., Toto proaktivní opatření je nejlépe demonstrováno standardizací protokolu vyvinutého v komplexní a podrobné příručce pro sběr dat. Špatně napsané příručky zvyšují riziko selhání identifikace problémů a chyb na počátku výzkumného úsilí.,dný pro prohlížení dat

  • Částečný seznam položek, které mají být shromažďovány

  • Vágní popis sběru dat nástrojů, které mají být použity namísto přísné krok-za-krokem návod na podávání testy
  • nepodařilo určit konkrétní obsah a strategie pro školení nebo rekvalifikace zaměstnanců odpovědných za sběr dat
  • Nejasné pokyny pro používání, úprav a kalibrace sběru dat zařízení (v případě potřeby)
  • identifikovat mechanismus dokumentovat změny v postupech, které se mohou vyvinout v průběhu vyšetřování .,

    • důležitou součástí zajištění kvality je vypracování přísného a podrobného náborového a školicího plánu. Implicitní ve výcviku je potřeba efektivně sdělit hodnotu přesného sběru dat stážistům (Knatterud, Rockhold, George, Barton, Davis, Fairweather, Honohan, Mowery, O ‚ Neill, 1998). Aspekt školení je zvláště důležitý pro řešení potenciálního problému zaměstnanců, kteří se mohou neúmyslně odchýlit od původního protokolu., Tento jev, známý jako „drift“, by měl být opraven dodatečným školením, což je ustanovení, které by mělo být uvedeno v příručce k postupům.

    Vzhledem k rozsahu kvalitativních výzkumných strategií (non-účastník/ účastník pozorování, rozhovor, archivní, terénní studie, etnografie, obsahová analýza, orální historie, biografie, nenápadný výzkum) je obtížné, aby se zobecněné výroky o tom, jak jeden by měl navázat výzkum protokol s cílem usnadnit zajištění kvality., Jistě, vědci provádějící non-účastník/účastník pozorování může mít pouze nejširší výzkumné otázky na průvodce počáteční úsilí v oblasti výzkumu. Vzhledem k tomu, že výzkumník je hlavním měřicím zařízením ve studii, mnohokrát existuje jen málo nebo žádné jiné nástroje pro sběr dat. Na místě je totiž třeba vyvinout nástroje, které by vyhovovaly neočekávaným zjištěním.

    kontrola kvality
    zatímco činnosti kontroly kvality (detekce/monitorování a akce) se vyskytují během a po sběru dat, podrobnosti by měly být pečlivě zdokumentovány v příručce k postupům., Jasně definovaná komunikační struktura je nezbytnou podmínkou pro zavedení monitorovacích systémů. Po zjištění chyb ve sběru dat by neměla být žádná nejistota ohledně toku informací mezi hlavními vyšetřovateli a zaměstnanci. Špatně vyvinutá komunikační struktura podporuje laxní monitorování a omezuje příležitosti pro detekci chyb.,

    Detekce nebo monitorování může mít formu přímé personál pozorování během návštěv na místě, konferenční hovory, nebo pravidelnou a častou recenze pro datové zprávy identifikovat nesrovnalosti, extrémní hodnoty nebo neplatné kódy. Zatímco místě nemusí být vhodné pro všechny disciplíny, neschopnost pravidelně auditní záznamy, ať už kvalitativní nebo kvantitativní, bude to těžké pro zájemce ověřit, že sběr dat probíhá v souladu s postupy stanovenými v příručce., Kromě toho, v případě, že struktura sdělení není jasně vymezena v příručce postupů, přenos jakékoliv změny v postupech pro zaměstnance může být ohroženo,

    kontrola Kvality také určuje požadované odpovědi, nebo „akce“ nutné opravit vadný sběr údajů postupy a také minimalizovat budoucí výskyty.,ack a vzdělávání (Knatterud, et al, 1998)

    Příklady sběru dat problémy, které vyžadují okamžitá opatření patří:

    • chyby v jednotlivých datových položek
    • systematické chyby
    • porušení pravidel
    • problémy s jednotlivými zaměstnanci nebo výkonnosti webu
    • podvod nebo vědecké pochybení,

    V sociální a behaviorální vědy, kde primární sběr dat zahrnuje lidské subjekty, vědci se učí začlenit jednu nebo více sekundárních opatření, která mohou být použita k ověření kvality informací, které jsou shromažďovány od lidského subjektu., Například, výzkumník provádějící průzkum by mohl být zájem o získání lepšího vhledu do výskytu rizikového chování u mladých dospělých, jakož i sociální podmínky, které zvyšují pravděpodobnost a četnost těchto rizikové chování.

    pro ověření kvality dat mohou být respondenti dotazováni na stejné informace, ale dotazováni na různých místech průzkumu a mnoha různými způsoby. Opatření „sociální vhodnosti“ by mohla být také použita k získání míry poctivosti odpovědí., Existují dva body, které musí být vychován, 1) cross-kontroly v rámci procesu shromažďování údajů a 2) kvalita dat je tolik, pozorování-úroveň otázce, jako je kompletní sada dat problém. Kvalita dat by tedy měla být určena pro každé individuální měření, pro každé jednotlivé pozorování a pro celou datovou sadu.
    každý obor má svůj preferovaný soubor nástrojů pro sběr dat., Charakteristickým znakem laboratorních věd je pečlivá dokumentace laboratorního notebooku, zatímco Společenské vědy, jako je sociologie a kulturní antropologie, mohou upřednostňovat použití podrobných terénních poznámek. Bez ohledu na disciplínu je komplexní dokumentace procesu sběru před, během a po činnosti nezbytná pro zachování integrity dat. Whitney, C. W., Lind, B. K., Wahl, P. W. (1998). Zajištění kvality a kontrola kvality v podélných studiích. Epidemiologické Recenze, 20(1): 71-80.,

    Top