एनालिटिक्स

जवाब ढूंढे

कुछ भी बनाने के लिए PERFECTION के साथ

TO काम करें। फिर, PRODUCE एक परिणाम पर कार्रवाई करेंउद्देश्यपूर्ण, MEANINGFULLY AND PRODUCTIVELY।

यह काम किस प्रकार करता है

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आंकड़ा मान्यीकरण

डेटा सत्यापन का उद्देश्य यह पता लगाना है कि जहाँ तक संभव हो, डेटा संग्रह पूर्व-निर्धारित मानकों के अनुसार और बिना किसी पूर्वाग्रह के किया गया था। यह चार चरणों वाली प्रक्रिया है, जिसमें…
धोखाधड़ी, यह पता लगाने के लिए कि प्रत्येक प्रतिवादी का वास्तव में साक्षात्कार किया गया था या नहीं।
स्क्रीनिंग, यह सुनिश्चित करने के लिए कि अनुसंधान मानदंड के अनुसार उत्तरदाताओं का चयन किया गया था।
प्रक्रिया, यह जांचने के लिए कि क्या डेटा संग्रहण प्रक्रिया का विधिवत पालन किया गया था।
पूर्णता, यह सुनिश्चित करने के लिए कि साक्षात्कारकर्ता ने उत्तरदाता से केवल कुछ आवश्यक प्रश्नों के बजाय सभी प्रश्न पूछे।

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डेटा संपादन

आमतौर पर, बड़े डेटा सेट में त्रुटियां शामिल होती हैं। उदाहरण के लिए, उत्तरदाता गलत तरीके से फ़ील्ड भर सकते हैं या गलती से उन्हें छोड़ सकते हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए कि ऐसी कोई त्रुटि नहीं है, शोधकर्ता को बुनियादी डेटा जांच करनी चाहिए, बाहरी लोगों की जांच करनी चाहिए और किसी भी डेटा बिंदुओं की पहचान करने और उन्हें दूर करने के लिए कच्चे शोध डेटा को संपादित करना चाहिए जो सटीकता को बाधित कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, एक त्रुटि फ़ील्ड हो सकती है जिसे उत्तरदाताओं द्वारा खाली छोड़ दिया गया था। डेटा संपादित करते समय, सभी खाली फ़ील्ड को निकालना या भरना सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है।

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डेटा कोडिंग

यह डेटा तैयार करने के सबसे महत्वपूर्ण चरणों में से एक है। यह सर्वेक्षण के जवाबों को समूहबद्ध करने और उन्हें मूल्य सौंपने से संबंधित है। उदाहरण के लिए, यदि किसी शोधकर्ता ने 1,000 लोगों का साक्षात्कार लिया है और अब वह उत्तरदाताओं की औसत आयु का पता लगाना चाहता है, तो शोधकर्ता आयु बकेट बनाएगा और प्रत्येक प्रतिवादी की आयु को इन कोडों के अनुसार वर्गीकृत करेगा। (उदाहरण के लिए, 13-15 साल के बीच के उत्तरदाताओं की आयु 0, 16-18 के रूप में 1, 18-20 के रूप में 2, आदि के रूप में कोडित होगी।)