Come correggere gli errori di inserimento dei dati qualitativi

errori di input possono derivare da usare , o report , informazioni errate - errori in domande, risposte inappropriate , incoerenza o risposte impreviste . Gli errori si possono trovare anche inabili , segnalazione inesatta o la registrazione errata dei dati . Data la natura sociale della ricerca qualitativa e il grado di interazione umana richiede , errori di fissaggio possono essere procedura standard . Si trovano gli errori più presto , più facile sarà per sbarazzarsi di loro . Drill-down per la questione essenziale della ricerca è necessaria per identificare gli errori di input che potrebbero esistere all'interno di dati di indagine e interviste , nelle domande o nelle fasi di rendicontazione . Istruzioni
Reporting e Eliminando
1 È possibile evitare molti errori nella ricerca qualitativa presto .

Essere il più vicino a destra possibile quando la comunicazione delle informazioni . È possibile evitare molti errori nella ricerca qualitativa tralasciando pregiudizi , le risposte alle domande mal costruite o altre informazioni inesatte per garantire che non travisare i dati di reporting .
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identificare le informazioni che sono , o accenni ad essere , soggettivo . Se lo è, potrebbe essere fonte di errori o pregiudizi , o peggio ancora , sia in seguito. Schermo come nelle prime fasi del colloquio o processo di indagine , come è possibile.
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eliminare informazioni identificato che è, o potrebbe essere , parziale o soggettivo . È necessario eliminare qualsiasi cosa con la possibilità di essere preso come una personale interpretazione , esclusiva di altre interpretazioni . Questo si chiama " oggettivazione " degli ingressi .
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riconoscere e aggirare la presenza di errori controllando per loro. Errori spesso bisogno di essere , e può essere , controllata al posto del loro essere completamente eliminato in seguito . Ad esempio , se una parte della vostra popolazione potrebbe essere prevenuto , identificare tale polarizzazione davanti , il codice e lasciare fuori più tardi .
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fatto separata dalla fede , e quindi credo separato da errori al più presto dopo che è possibile l'intervista . Nel riportare i dati delle interviste o dei dati di risposta indagine , per esempio , se non concordano con le vostre convinzioni , assicurarsi che non li segnalare come il tuo. Se tali non- verità sono inclusi , codice e metterli a squadra a cui appartengono .
Data Software secco
6 Alcuni sistemi software sono progettati per lo screening e gli errori di immissione puliti.

Individuare un sistema software di pulizia dei dati . Esistono sistemi software per la correzione degli errori di input utilizzando definiti dall'utente "vincoli di integrità . " StreamClean è un sistema che, una volta un linguaggio dichiarativo è definito , correggerà gli errori di dati di input .
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Quando si utilizza un sistema software di pulizia dei dati , assicurarsi di fornire esempi di dati corretti con le descrizioni e chiaramente definita valori .
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Quando viene visualizzato un messaggio di dati non validi , leggerlo attentamente e apportare eventuali correzioni o eliminare i dati. Il sistema modificherà automaticamente i dati con la correzione .