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¿Cuál es la importancia del seguimiento de rechazo de datos

2012/9/3
? Investigadores serios recogen enormes cantidades de datos para sus estudios. Sin embargo , un investigador y su equipo no siempre utilizan todos los datos que recogen . Por lo general, rechazan algunos de los datos por razones metodológicas . Sin embargo , los investigadores rastrean sus datos rechazar lo que sus estudios pueden hacer frente a futuras escrutinio por otros investigadores. Metodología de la Investigación

científico, la investigación empírica no se trata de un investigador individual es correcta o incorrecta. Se trata de encontrar hechos que contribuyen a un creciente cuerpo de conocimiento científico. Los investigadores se basan en el trabajo de otros investigadores para ampliar continuamente este cuerpo de conocimiento. Dado que la investigación defectuosa o fraudulenta puede dañar todo el campo de la investigación científica , un investigador que quiere que su trabajo sea tomado en serio por la comunidad científica debe seguir una metodología que documenta meticulosamente todo lo relacionado con los datos de un experimento . Esto incluye la forma en que lo recoge , lo que las transformaciones que lleva a cabo en él, cómo lo analiza y lo recogido datos que excluye de su análisis final.
Data Collection

rigurosa estudios científicos recogen grandes cantidades de datos para el análisis . Estos datos podrían ser recogidos por un científico social que administra una encuesta a un gran número de personas o de un científico físico que realiza un experimento varias veces. Los investigadores tienen que demostrar que los resultados de sus estudios no son el resultado de la casualidad , lo que significa recolectar datos suficientes para satisfacer las ecuaciones de la prueba para la significación estadística .
Rechazando
Datos

Después los investigadores terminen recoger sus datos, que rechazan algunos de ellos de su análisis final. A parte de los datos podría ser un outlier estadístico, la encuesta de un individuo encuestado cuyas respuestas no fueron consistentes internamente , o el resultado de un error de un investigador al grabar un tema en particular de los datos que se han convertido poco fiable . Los valores extremos pueden romper los modelos estadísticos los investigadores utilizan para el análisis , y los investigadores no pueden utilizar los datos cuando su integridad es sospechoso.
Datos Auditorías

Excluyendo los datos de análisis final del estudio es una parte rutinaria de la investigación , pero los investigadores tienen que llevar un registro de los datos que rechazan y por qué. Seguimiento de rechazar los datos permite a otros investigadores a ver que los datos fueron rechazados por razones metodológicas , no se inclinen a propósito de los resultados hacia una determinada conclusión. Si los investigadores no tienen registros de cómo se manejan los datos, a continuación, sus compañeros no pueden auditar los estudios para confirmar su veracidad. Esto permite a otros investigadores que están en desacuerdo con las conclusiones para llamar la validez de todo el estudio en cuestión.

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