La recopilación de datos es el proceso de recopilar y medir información sobre variables específicas en un sistema establecido, que luego permite responder preguntas relevantes y evaluar resultados. Datos colección es una investigación de componentes en todos los campos de estudio, incluyendo física y ciencias sociales , humanidades , [2] y el negocio. Si bien los métodos varían según la disciplina, el énfasis en garantizar una recopilación precisa y honesta sigue siendo el mismo. El objetivo de toda la recopilación de datos es capturar evidencia de calidad que permita que el análisis conduzca a la formulación de respuestas convincentes y creíbles a las preguntas que se han planteado. La recopilación y validación de datos consta de cuatro pasos cuando se trata de realizar un censo y de siete pasos cuando se trata de muestreo. [3]
Importancia
Independientemente del campo de estudio o la preferencia por definir los datos ( cuantitativos o cualitativos ), la recopilación de datos precisa es esencial para mantener la integridad de la investigación. La selección de instrumentos de recopilación de datos apropiados (existentes, modificados o desarrollados recientemente) y las instrucciones delineadas para su uso correcto reducen la probabilidad de errores .
Es necesario un proceso formal de recopilación de datos, ya que garantiza que los datos recopilados estén definidos y sean precisos. De esta manera, las decisiones posteriores basadas en argumentos incorporados en los hallazgos se toman utilizando datos válidos. [4] El proceso proporciona una línea de base a partir de la cual medir y, en ciertos casos, una indicación de qué mejorar.
Hay 5 métodos comunes de recopilación de datos:
Problemas de integridad de los datos [6]
La razón principal para mantener la integridad de los datos es apoyar la observación de errores en el proceso de recopilación de datos. Esos errores pueden cometerse intencionalmente (falsificación deliberada) o no intencionalmente ( errores aleatorios o sistemáticos ).
Hay dos enfoques que pueden proteger la integridad de los datos y asegurar la validez científica de los resultados del estudio inventado por Craddick, Crawford, Rhodes, Redican, Rukenbrod y Laws en 2003:
- Garantía de calidad: todas las acciones realizadas antes de la recopilación de datos
- Control de calidad: todas las acciones realizadas durante y después de la recopilación de datos.
Seguro de calidad
Su enfoque principal es la prevención, que es principalmente una actividad rentable para proteger la integridad de la recopilación de datos. La estandarización del protocolo demuestra mejor esta actividad rentable, que se desarrolla en un manual de procedimientos completo y detallado para la recopilación de datos. El riesgo de no identificar problemas y errores en el proceso de investigación se debe evidentemente a unas directrices mal redactadas. Se enumeran varios ejemplos de tales fallas:
- Incertidumbre sobre el momento, los métodos y la identificación de la persona responsable.
- Lista parcial de artículos necesarios para recolectar
- Descripción vaga de los instrumentos de recopilación de datos en lugar de instrucciones rigurosas paso a paso sobre la administración de pruebas
- No reconocer el contenido exacto y las estrategias para capacitar y volver a capacitar a los miembros del personal responsables de la recopilación de datos
- Instrucciones poco claras para usar, hacer ajustes y calibrar el equipo de recolección de datos
- No hay un mecanismo predeterminado para documentar los cambios en los procedimientos que ocurren durante la investigación.
Control de calidad
Dado que las acciones de control de calidad ocurren durante o después de la recolección de datos, todos los detalles se documentan cuidadosamente. Existe la necesidad de una estructura de comunicación claramente definida como condición previa para establecer sistemas de seguimiento. No se recomienda la incertidumbre sobre el flujo de información, ya que una estructura de comunicación mal organizada conduce a un control laxo y también puede limitar las oportunidades para detectar errores. El control de calidad también es responsable de la identificación de las acciones necesarias para corregir las prácticas de recopilación de datos defectuosas y también de minimizar dichos sucesos futuros. Es más probable que un equipo no se dé cuenta de la necesidad de realizar estas acciones si sus procedimientos están escritos de manera vaga y no se basan en comentarios o educación.
Problemas de recopilación de datos que requieren una acción inmediata:
- Errores sistemáticos
- Violación del protocolo
- Fraude o mala conducta científica
- Errores en elementos de datos individuales
- Problemas de desempeño individual del personal o del sitio
Recopilación de datos en z / OS
z / OS es un sistema operativo ampliamente utilizado para mainframe IBM . Está diseñado para ofrecer un entorno estable, seguro y continuamente disponible para aplicaciones que se ejecutan en el mainframe. Los datos operativos son datos que produce el sistema z / OS cuando se ejecuta. Estos datos indican el estado del sistema y se pueden utilizar para identificar fuentes de problemas de rendimiento y disponibilidad en el sistema. El análisis de datos operativos por plataformas de análisis proporciona información y acciones recomendadas para que el sistema funcione de manera más eficiente y para ayudar a resolver o prevenir problemas. IBM Z Common Data Provider recopila datos operativos de TI de los sistemas z / OS, los transforma a un formato consumible y los transmite a las plataformas de análisis. [7]
IBM Z Common Data Provider admite la recopilación de los siguientes datos operativos: [8]
- Datos de las instalaciones de gestión del sistema (SMF)
- Registre datos de las siguientes fuentes:
- Registro de trabajos, la salida que se escribe en una definición de datos (DD) por un trabajo en ejecución
- Archivo de registro z / OS UNIX, incluido el registro del sistema de servicios del sistema UNIX (syslogd)
- Clúster del método de acceso al almacenamiento virtual (VSAM) secuenciado por entrada
- Registro del sistema z / OS (SYSLOG)
- Mensajes de IBM Tivoli NetView para z / OS
- Registro de registro extensible de alto rendimiento (HPEL) de IBM WebSphere Application Server para z / OS
- Informes de IBM Resource Measurement Facility (RMF) Monitor III
- Datos de la aplicación de usuario, los datos operativos de las propias aplicaciones de los usuarios.
DMP y recopilación de datos
DMP es la abreviatura de plataforma de gestión de datos. Es un sistema centralizado de almacenamiento y análisis de datos. Utilizados principalmente por los especialistas en marketing, los DMP existen para recopilar y transformar grandes cantidades de datos en información discernible. [9] Los especialistas en marketing pueden querer recibir y utilizar datos de primera, segunda y tercera parte. Los DMP permiten esto, porque son el sistema agregado de DSP (plataforma del lado de la demanda) y SSP (plataforma del lado de la oferta). Cuando se trata de publicidad, los DMP son fundamentales para optimizar y guiar a los especialistas en marketing en campañas futuras. Este sistema y su eficacia es una prueba de que los datos categorizados, analizados y compilados son mucho más útiles que los datos sin procesar.
Ver también
- Archivo de datos científicos
- Conservación de datos
- Gestión de datos
- Sistema de recopilación de datos
- Experimentar
- Estudio observacional
- Muestreo (estadísticas)
- Encuesta estadística
- Recopilación de datos de encuestas
- Método cualitativo
- Método cuantitativo
- Métodos cuantitativos en criminología.
Referencias
- ↑ Lescroël, AL; Ballard, G .; Grémillet, D .; Authier, M .; Ainley, DG (2014). Descamps, Sébastien (ed.). "Cambio climático antártico: eventos extremos interrumpen la respuesta fenotípica plástica en pingüinos Adelia" . PLoS ONE . 9 (1): e85291. doi : 10.1371 / journal.pone.0085291 . PMC 3906005 . PMID 24489657 .
- ^ 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 (25 de septiembre de 2018). "Una base de datos abierta de la productividad en las ciencias sociales y humanidades de Vietnam para uso público" . Datos científicos . 5 : 180188. doi : 10.1038 / sdata.2018.188 . PMC 6154282 . PMID 30251992 .
- ^ Ziafati Bafarasat, A. (2021) Recopilación y validación de datos: una guía sencilla para investigadores. Avance. Preimpresión. https://doi.org/10.31124/advance.13637864.v1
- ^ Recopilación y análisis de datos por el Dr. Roger Sapsford, Victor Jupp ISBN 0-7619-5046-X
- ^ Jovancic, Nemanja. "5 métodos de recopilación de datos para la obtención de datos cuantitativos y cualitativos" . LeadQuizzes . LeadQuizzes . Consultado el 23 de febrero de 2020 .
- ^ Universidad del Norte de Illinois (2005). "Recolección de datos" . Conducta responsable en la gestión de datos . Consultado el 8 de junio de 2019 .
- ^ IBM: Proveedor de datos común de IBM Z
- ^ IBM: Centro de conocimiento del proveedor de datos común de IBM Z
- ^ Collin, EM (4 de noviembre de 2020). "Recopilación de datos: la guía completa" . Dinero fácil de ganar . Consultado el 5 de noviembre de 2020 .
enlaces externos
- Oficina de Estadísticas, Guyana por Arun Sooknarine