Thu thập dữ liệu – Wikipedia tiếng Việt

Ví dụ về thu thập dữ liệu trong khoa học sinh học: Chim cánh cụt Adélie được xác định và được cân mỗi khi chúng đi qua cầu cân tự động trên đường đến hoặc từ biển.[1]

Thu thập dữ liệu là quá trình thu thập và đo lường thông tin về các biến được nhắm mục tiêu trong một hệ thống đã được thiết lập, sau đó cho phép một người trả lời các câu hỏi có liên quan và đánh giá kết quả. Thu thập dữ liệu là một thành phần của nghiên cứu trong tất cả các lĩnh vực nghiên cứu bao gồm khoa học vật lý và xã hội, nhân văn,[2] và trong kinh doanh. Trong khi các phương pháp thay đổi theo kỷ luật, sự nhấn mạnh vào việc đảm bảo bộ sưu tập chính xác và trung thực vẫn giống nhau. Mục tiêu của tất cả việc thu thập dữ liệu là thu thập bằng chứng chất lượng cho phép phân tích dẫn đến việc đưa ra các câu trả lời thuyết phục và đáng tin cậy cho các câu hỏi đã được đặt ra.

Tầm quan trọng

[sửa|sửa mã nguồn]

Bất kể nghành nghề dịch vụ điều tra và nghiên cứu hoặc ưu tiên xác lập dữ liệu ( định lượng hoặc định tính ), thu thập dữ liệu đúng mực là điều thiết yếu để duy trì tính toàn vẹn của nghiên cứu và điều tra. Việc lựa chọn những công cụ thu thập dữ liệu tương thích ( hiện có, sửa đổi hoặc mới được tăng trưởng ) và những hướng dẫn được phân định rõ ràng để sử dụng đúng cách của dữ liệu làm giảm năng lực xảy ra lỗi thống kê giám sát .Một tiến trình thu thập dữ liệu chính thức là thiết yếu vì nó bảo vệ rằng dữ liệu được thu thập đều được xác lập và đúng chuẩn. Bằng cách này, những quyết định hành động tiếp theo sẽ dựa trên những lập luận bộc lộ trong những phát hiện được thực thi bằng cách sử dụng dữ liệu hợp lệ. [ 3 ] Quá trình này cung ứng cả một đường cơ sở để đo lường và thống kê và trong một số ít trường hợp nhất định, chỉ ra những gì cần cải tổ .

Có 5 phương pháp thu thập dữ liệu phổ biến; khảo sát kết thúc và các câu đố, khảo sát và câu hỏi kết thúc mở, phỏng vấn 1 đối 1, các nhóm tập trung và quan sát trực tiếp.[4]

[5]Vấn đề toàn vẹn dữ liệu[sửa|sửa mã nguồn]

Lý do chính để duy trì tính toàn vẹn dữ liệu là để hỗ trợ quan sát các lỗi trong quy trình thu thập dữ liệu. Những lỗi đó có thể được thực hiện có chủ ý (cố ý làm sai lệch) hoặc không cố ý (lỗi ngẫu nhiên hoặc hệ thống).

Có hai cách tiếp cận có thể bảo vệ tính toàn vẹn dữ liệu và bảo đảm giá trị khoa học của kết quả nghiên cứu được phát minh bởi Craddick, Crawford, Rhodes, Redican, Rukenbrod và Laws năm 2003:

• Đảm bảo chất lượng – tất cả các hành động được thực hiện trước khi thu thập dữ liệu
• Kiểm soát chất lượng – tất cả các hành động được thực hiện trong và sau khi thu thập dữ liệu

Đảm bảo chất lượng[sửa|sửa mã nguồn]

Trọng tâm chính của bảo vệ chất lượng là phòng ngừa mà hầu hết là một hoạt động giải trí hiệu suất cao ngân sách để bảo vệ tính toàn vẹn của việc thu thập dữ liệu. Tiêu chuẩn hóa giao thức bộc lộ tốt nhất hoạt động giải trí hiệu suất cao ngân sách này, được tăng trưởng trong một hướng dẫn thủ tục tổng lực và cụ thể để thu thập dữ liệu. Nguy cơ không xác lập được những yếu tố và sai sót trong quy trình nghiên cứu và điều tra rõ ràng là do những hướng dẫn bằng văn bản là kém. Được liệt kê là một số ít ví dụ về những thất bại như vậy :

• Sự không chắc chắn về thời gian, phương pháp và nhận dạng của người chịu trách nhiệm
• Danh sách một phần của các mặt hàng cần phải được thu thập
• Mô tả mơ hồ về các công cụ thu thập dữ liệu thay vì hướng dẫn từng bước nghiêm ngặt về quản lý kiểm tra
• Không nhận ra nội dung và chiến lược chính xác để đào tạo và đào tạo lại các nhân viên chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu
• Hướng dẫn không rõ ràng để sử dụng, điều chỉnh và hiệu chỉnh thiết bị thu thập dữ liệu
• Không có cơ chế được xác định trước để ghi lại các thay đổi trong quy trình xảy ra trong quá trình điều tra

Kiểm soát chất lượng[sửa|sửa mã nguồn]

Vì những hành vi trấn áp chất lượng xảy ra trong hoặc sau khi thu thập dữ liệu, tổng thể những chi tiết cụ thể đều được ghi lại cẩn trọng. Cần có một cấu trúc truyền thông online được xác lập rõ ràng là tiền đề để thiết lập những mạng lưới hệ thống giám sát. Sự không chắc như đinh về luồng thông tin không được khuyến nghị vì cấu trúc truyền thông online được tổ chức triển khai kém dẫn đến giám sát lỏng lẻo và cũng hoàn toàn có thể hạn chế những thời cơ phát hiện lỗi. Kiểm soát chất lượng cũng chịu nghĩa vụ và trách nhiệm xác lập những hành vi thiết yếu để sửa chữa thay thế những hoạt động giải trí thu thập dữ liệu bị lỗi và cũng giảm thiểu những sự cố như vậy trong tương lai. Một nhóm có nhiều năng lực không nhận ra sự thiết yếu phải thực thi những hành vi này nếu quy trình tiến độ của họ được viết một cách mơ hồ và không dựa trên phản hồi hoặc giáo dục .

Vấn đề trong việc thu thập dữ liệu yên cầu phải hành vi kịp thời gồm có :

• Lỗi hệ thống
• Vi phạm giao thức
• Gian lận hoặc hành vi sai trái khoa học
• Lỗi trong các mục dữ liệu cá nhân
• Lỗi cá nhân của nhân viên hoặc vấn đề hiệu suất tại địa điểm thu thập

Source: https://thomaygiat.com
Category : Kỹ Thuật Số