![]() Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
![]() Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
![]() |
Контроль данных и исправление ошибокДальнейший процесс преобразования информации из документа сбора состоит в перенесении кодов на машинный носитель — перфокарты — и ввод данных в память ЭВМ. Важной составной частью подготовки данных к анализу является всесторонний контроль данных и исправление найденных ошибок. Источники ошибок кроются во всех предыдущих этапах исследования от сбора информации до ее ввода в ЭВМ. Практически очень трудно исправить все ошибки в данных, особенно если это исследование достаточно обширно. Исследователь должен решить, какого рода проверки и исправления наиболее важны для него, а какими ошибками можно пренебречь. Процедура исправления данных состоит из трех этапов: выявления ошибок, нахождения истинных величин данных или кодов в исходных документах — анкетах, бланках, исправления данных. Среди множества ошибок, требующих к себе соответствующего внимания, назовем две. Появление кодов, отсутствующих в инструкции по кодированию анкеты. Например, для оценки удовлетворенности
работой была использована шкала с градациями 1,2, 3,4,5,6, 7 и дополнительно коды — 0 (отсутствие ответа), 9 (респондент не работает и вопрос к нему не относится). Тогда числа 8,10,11 и т. д. будут ложными кодами, которые необходимо исправить. Другая ошибка — появление кодов, выходящих за рамки логической структуры вопросника. Например, для вышеприведенного примера ясно, что на вопрос должны отвечать лишь работающие, и этот факт должен быть проверен при контроле данных. Иногда этот тип контроля называют проверкой данных на логическую согласованность. После корректировки данных полезно подсчитать частотные распределения для всех переменных в исследовании. Это позволит выявить не только ложные коды, но и получить первые сведения о выборке.
|