La raccolta dei dati è il processo di raccolta e misurazione delle informazioni sulle variabili di interesse, in modo sistematico stabilito che consente di rispondere a domande di ricerca dichiarate, testare ipotesi e valutare i risultati. La componente di raccolta dei dati della ricerca è comune a tutti i campi di studio, comprese le scienze fisiche e sociali, le scienze umane, le imprese, ecc. Mentre i metodi variano in base alla disciplina, l’enfasi sulla garanzia di una raccolta accurata e onesta rimane la stessa.,

L’importanza di garantire una raccolta dati accurata e appropriata
Indipendentemente dal campo di studio o dalla preferenza per la definizione dei dati (quantitativi, qualitativi), una raccolta accurata dei dati è essenziale per mantenere l’integrità della ricerca. Sia la selezione di strumenti di raccolta dati appropriati (esistenti, modificati o di nuova concezione) che le istruzioni chiaramente delineate per il loro uso corretto riducono la probabilità che si verifichino errori., ricerca di domande in modo accurato

  • impossibilità di ripetere e validare lo studio
  • distorto risultati con conseguente spreco di risorse
  • fuorviante altri ricercatori per perseguire inutile vie di indagine
  • compromettere le decisioni di politica pubblica
  • causando danni per i partecipanti umani e soggetti animali

    • Mentre il grado di impatto dovuti a difetti di raccolta dei dati possono variare in funzione della disciplina e la natura dell’indagine, c’è la potenzialità di causare un danno sproporzionato quando i risultati di queste ricerche vengono utilizzati per il supporto pubblico raccomandazioni di politica economica.,

    Problemi relativi al mantenimento dell’integrità della raccolta dei dati:

    La logica principale per preservare l’integrità dei dati è quella di supportare il rilevamento di errori nel processo di raccolta dei dati, siano essi fatti intenzionalmente (falsificazioni deliberate) o meno (errori sistematici o casuali).

    Most, Craddick, Crawford, Redican, Rhodes, Rukenbrod e Laws (2003) descrivono “quality assurance” e “quality control” come due approcci in grado di preservare l’integrità dei dati e garantire la validità scientifica dei risultati dello studio., Ogni approccio è implementato in diversi punti della ricerca timeline (Whitney, Lind, Wahl, 1998):

    1. garanzia di Qualità – attività che si svolgono prima della raccolta dei dati inizia con
    2. controllo di Qualità – attività che si svolgono durante e dopo la raccolta dei dati

    Garanzia di Qualità
    Dal momento che la qualità di garanzia precede la raccolta dei dati, il suo principale obiettivo è di “prevenzione” (cioè, prevenire problemi con la raccolta dei dati). La prevenzione è l’attività più conveniente per garantire l’integrità della raccolta dei dati., Questa misura proattiva è meglio dimostrata dalla standardizzazione del protocollo sviluppato in un manuale di procedure complete e dettagliate per la raccolta dei dati. Manuali scritti male aumentano il rischio di non riuscire a identificare problemi ed errori all’inizio dello sforzo di ricerca.,bile per la revisione di dati

  • elenco Parziale degli elementi raccolti
  • Vaga descrizione di raccolta dati strumenti per essere utilizzato in sostituzione di una rigorosa step-by-step istruzioni sulla somministrazione di test
  • la Mancata identificazione dei contenuti specifici e le strategie per la formazione o la riqualificazione professionale dei membri del personale responsabile per la raccolta di dati
  • Oscuro istruzioni per l’uso, effettuare le regolazioni, e la calibrazione di dati di attrezzature di raccolta (se del caso)
  • Non identificato meccanismo di documentare i cambiamenti nelle procedure che possono evolvere nel corso dell’indagine .,

    • Una componente importante della garanzia della qualità è lo sviluppo di un rigoroso e dettagliato piano di reclutamento e formazione. Implicita nella formazione è la necessità di comunicare efficacemente il valore della raccolta accurata dei dati ai tirocinanti (Knatterud, Rockhold, George, Barton, Davis, Fairweather, Honohan, Mowery, O’Neill, 1998). L’aspetto della formazione è particolarmente importante per affrontare il potenziale problema del personale che può deviare involontariamente dal protocollo originale., Questo fenomeno, noto come “deriva”, dovrebbe essere corretto con una formazione aggiuntiva, una disposizione che dovrebbe essere specificata nel manuale delle procedure.

    Data la gamma di strategie di ricerca qualitativa (osservazione non partecipante / partecipante, intervista, archivio, studio sul campo, etnografia, analisi dei contenuti, storia orale, biografia, ricerca non invadente) è difficile fare dichiarazioni generalizzate su come si dovrebbe stabilire un protocollo di ricerca al fine di facilitare la garanzia della qualità., Certamente, i ricercatori che conducono osservazioni non partecipanti/partecipanti possono avere solo le domande di ricerca più ampie per guidare gli sforzi di ricerca iniziali. Poiché il ricercatore è il principale dispositivo di misurazione in uno studio, molte volte ci sono pochi o nessun altro strumento di raccolta dati. In effetti, potrebbe essere necessario sviluppare strumenti sul posto per accogliere i risultati imprevisti.

    Controllo di qualità
    Mentre le attività di controllo di qualità (rilevamento/monitoraggio e azione) si verificano durante e dopo la raccolta dei dati, i dettagli devono essere accuratamente documentati nel manuale delle procedure., Una struttura di comunicazione chiaramente definita è una pre-condizione necessaria per la creazione di sistemi di monitoraggio. Non dovrebbe esserci alcuna incertezza sul flusso di informazioni tra i principali investigatori e i membri del personale in seguito all’individuazione di errori nella raccolta dei dati. Una struttura di comunicazione poco sviluppata incoraggia il monitoraggio lassista e limita le opportunità di rilevare gli errori.,

    Il rilevamento o il monitoraggio possono assumere la forma di osservazione diretta del personale durante visite in loco, chiamate in conferenza o revisioni regolari e frequenti di report di dati per identificare incongruenze, valori estremi o codici non validi. Anche se le visite in loco potrebbero non essere appropriate per tutte le discipline, la mancata verifica periodica delle registrazioni, sia quantitative che quantitative, renderà difficile per gli investigatori verificare che la raccolta dei dati stia procedendo secondo le procedure stabilite nel manuale., Inoltre, se la struttura della comunicazione non è chiaramente delineata nel manuale delle procedure, la trasmissione di qualsiasi cambiamento nelle procedure ai membri del personale può essere compromessa

    Il controllo di qualità identifica anche le risposte richieste, o le “azioni” necessarie per correggere le pratiche di raccolta dati errate e anche ridurre al minimo gli eventi futuri.,ack e l’istruzione (Knatterud, et al, 1998)

    Esempi di raccolta dei dati i problemi che richiedono una pronta azione sono:

    • errori di singoli elementi di dati
    • errori sistematici
    • violazione di protocollo
    • problemi con il personale o le prestazioni del sito
    • frode o di cattiva condotta scientifica

    Nel sociale/scienze comportamentali cui primario la raccolta di dati coinvolge soggetti umani, i ricercatori sono insegnato a incorporare una o più misure secondarie che possono essere utilizzati per verificare la qualità delle informazioni raccolte dal soggetto umano., Ad esempio, un ricercatore che conduce un sondaggio potrebbe essere interessato a ottenere una migliore comprensione del verificarsi di comportamenti a rischio tra i giovani adulti e delle condizioni sociali che aumentano la probabilità e la frequenza di questi comportamenti a rischio.

    Per verificare la qualità dei dati, i rispondenti potrebbero essere interrogati sulle stesse informazioni, ma in diversi punti dell’indagine e in diversi modi. Misure di “Desiderabilità sociale” potrebbero anche essere utilizzate per ottenere una misura dell’onestà delle risposte., Ci sono due punti che devono essere sollevati qui, 1) controlli incrociati all’interno del processo di raccolta dei dati e 2) la qualità dei dati è tanto un problema a livello di osservazione quanto un problema di set di dati completo. Pertanto, la qualità dei dati dovrebbe essere affrontata per ogni singola misurazione, per ogni singola osservazione e per l’intero set di dati.
    Ogni campo di studio ha il suo set preferito di strumenti di raccolta dei dati., Il segno distintivo delle scienze di laboratorio è la documentazione meticolosa del quaderno di laboratorio, mentre le scienze sociali come la sociologia e l’antropologia culturale possono preferire l’uso di note dettagliate sul campo. Indipendentemente dalla disciplina, una documentazione completa del processo di raccolta prima, durante e dopo l’attività è essenziale per preservare l’integrità dei dati. Whitney, CW, Lind, BK, Wahl, PW (1998). Assicurazione della qualità e controllo della qualità negli studi longitudinali. Recensioni epidemiologiche, 20 (1): 71-80.,

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