Coleção de dados: diferenças entre revisões

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nova página: File:Automated weighbridge for Adélie penguins - journal.pone.0085291.g002.png|thumb|[Pinguim-de-adélia|Pinguins-de-adélia são identificados e pesados cada vez que eles atrave...
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Revisão das 19h32min de 17 de fevereiro de 2014

Pinguins-de-adélia são identificados e pesados cada vez que eles atravessam uma báscula automatizada, em seu caminho para/vindo do mar.[1]

Coleção de dados é o processo de coletar e mensurar informações em variáveis de interesse, numa metodologia sistemática estabelecida que permitam alguém responder perguntas de pesquisas apresentadas, teste de hipóteses e avaliar resultados. O componente de pesquisa da coleção de dados é comum a todos os campos de estudo incluindo físicos e as ciências sociais, humanas, negócios, etc. Enquanto métodos variam por disciplina, a ênfase em certificar uma coleção acurada e honesta permanece a mesma..

Independente do campo de estudo ou preferencia da definição de dados (quantitativo,qualitativo), coleção de dados acurada é essencial pra manter a integridade de pesquisas. Ambas as seleções de instrumentos apropriados para a coleção (existentes, modificados, ou desenvolvidos recentemente) e instruções deliberadamente claras para o seu uso correto a fim de reduzir probabilidade de erros ocorrerem.

Um processo de coleção de dados formal é necessário para assegurar que os dados obtidos são tão bem definidos quanto acurados e que as decisões subsequentes em argumentos embasados nas informações achadas são válidas. O processo gera uma base de referência na qual se deve medir-se e em certos casos um alvo em que se deve melhorar.

Consequências de uma coleção de dados impropria incluem:

  • Inabilidade de responder perguntas de pesquisas acuradamente.
  • Inabilidade de repetir e validar o estudo.

Resultados de buscas distorcidos resultam em recursos desperdiçados e podem desencaminhar outros pesquisadores em perseguir vias de investigação infrutíferas. Isso compromete decisões pra melhorias políticas, assim como causa danos aos indivíduos participantes destas.

Enquanto o nível do impacto de uma coleção de dados defeituosa pode variar entre disciplinas e natureza da investigação, há um potencial em causar perigos desproporcionais quando esses resultados são usados para auxiliar implementações de melhorias políticas.[2]

Ver também

Referências

  1. doi:10.1371/journal.pone.0085291
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  2. Weimer, J. (ed.) (1995). Research Techniques in Human Engineering. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall ISBN 0-13-097072-7