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.

Nội dung chính

• Mục lục
• Tầm quan trọngSửa đổi
• Vấn đề toàn vẹn dữ liệu [5]Sửa đổi
• Đảm bảo chất lượngSửa đổi
• Kiểm soát chất lượngSửa đổi
• Tham khảoSửa đổi
• Video liên quan

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]

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]

Mục lục

• 1 Tầm quan trọng
• 2 Vấn đề toàn vẹn tài liệu [ 5 ]
  • 2.1 Đảm bảo chất lượng
  • 2.2 Kiểm soát chất lượng
• 3 Tham khảo

Tầm quan trọngSửa đổi

Bất kể nghành điều tra và nghiên cứu hoặc ưu tiên xác lập tài liệu ( định lượng hoặc định tính ), thu thập dữ liệu đúng mực là điều thiết yếu để duy trì tính toàn vẹn của điều tra và nghiên cứu. 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 tài liệu làm giảm năng lực xảy ra lỗi đo lường và thống kê .Một quy trình tiến độ thu thập dữ liệu chính thức là thiết yếu vì nó bảo vệ rằng tài liệu được thu thập đều được xác lập và đúng mực. 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 tài liệu hợp lệ. [ 3 ] Quá trình này phân phối 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]

Vấn đề toàn vẹn dữ liệu [5]Sửa đổi

Lý do chính để duy trì tính toàn vẹn tài liệu là để tương hỗ quan sát những lỗi trong quy trình tiến độ thu thập dữ liệu. Những lỗi đó hoàn toàn có thể được triển khai có chủ ý ( cố ý làm rơi lệch ) hoặc không cố ý ( lỗi ngẫu nhiên hoặc mạng lưới hệ thống ) .Có hai cách tiếp cận hoàn toàn có thể bảo vệ tính toàn vẹn tài liệu và bảo vệ giá trị khoa học của tác dụng điều tra và nghiên cứu được ý tưởng 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 lượngSửa đổi

Trọng tâm chính của bảo vệ chất lượng là phòng ngừa mà đa phần 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 điều tra và nghiên cứu rõ ràng là do những hướng dẫn bằng văn bản là kém. Được liệt kê là 1 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 lượngSửa đổi

Vì những hành vi trấn áp chất lượng xảy ra trong hoặc sau khi thu thập dữ liệu, tổng thể những 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 tiến trình 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

Tham khảoSửa đổi

1. ^

   Lescroël, A. L.; Ballard, G.; Grémillet, D.; Authier, M.; Ainley, D. G. (2014). Descamps, Sébastien (biên tập). Antarctic Climate Change: Extreme Events Disrupt Plastic Phenotypic Response in Adélie Penguins. PLoS ONE. 9 (1): e85291. doi:10.1371/journal.pone.0085291. PMC3906005. PMID24489657.

2. ^

   Vuong, Quan-Hoang; La, Viet-Phuong; Vuong, Thu-Trang; Ho, Manh-Toan; Nguyen, Hong-Kong T.; Nguyen, Viet-Ha; Pham, Hiep-Hung; Ho, Manh-Tung (ngày 25 tháng 9 năm 2018). An open database of productivity in Vietnam’s social sciences and humanities for public use. Scientific Data. 5: 180188. doi:10.1038/sdata.2018.188. PMC6154282. PMID30251992.

3. ^ Data Collection and Analysis By Dr. Roger Sapsford, Victor Jupp ISBN 0-7619 – 5046 – X
4. ^

   Jovancic, Nemanja. 5 Data Collection Methods for Obtaining Quantitative and Qualitative Data. LeadQuizzes. LeadQuizzes .

   Xem thêm: 0225 là mã vùng ở đâu? Đầu số 0225 là mạng gì? – Edanhba

5. ^

   Northern Illinois University (2005). Data Collection. Responsible Conduct in Data Management .