Acuratețea metodelor de observare și validare a datelor

Fiecare valoare individuală a datelor de măsurare efectuate în monitorizarea dă, de regulă, o valoare aproximativă a fenomenului în diferite grade diferite, de la valoarea reală a acestei cantități. Precizia de observare statistică este gradul de conformitate a unei măsuri sau a unei indicații, calculate pe baza observațiilor din valoarea reală a acesteia. Discrepanța dintre observații și valoarea reală a amplitudinii fenomenului observat este numită eroarea de observare.

În funcție de natura și cauzele etapei există mai multe tipuri de erori de observare.

Prin greșelile sale naturale sunt împărțite în mod aleatoriu și sistematic. erori aleatoare - această eroare, a căror apariție se datorează influenței factorilor aleatorii. Acestea includ rezerve și intervievată de birou. Ele pot fi îndreptate spre reducerea sau valori crescătoare ale caracteristicii. În rezultatul final, acestea de obicei, nu sunt recunoscute ca compensează reciproc cu o analiză sumară a rezultatelor observării.

Erorile sistematice au aceeași tendință, fie pentru a scădea sau pentru a crește indicatorul de valoare caracteristică. Acest lucru se datorează faptului că măsurătorile, cum ar fi măsurarea dispozitivului fabricat defecte sau erori sunt datorate formulări neclare întrebare și programul de observare al. Erorile sistematice sunt foarte periculoase, deoarece denaturează în mare măsură rezultatele observației.

În funcție de stadiul de apariție Distinguished: erori de înregistrare; erori care apar în timpul pregătirii datelor pentru prelucrare; erori, care se manifestă în timpul prelucrării de calcul.

Erori în pregătirea datelor la prelucrarea sau în timpul tratamentului apar în sine în centrele centrelor de date sau de pregătire a datelor. Apariția unor astfel de erori datorită umplerii incorecte a datelor neclare neglijente formele, cu un suport fizic de date defect cu pierderea parțială a datelor din cauza depozitării necorespunzătoare, informațiile bazelor de date tehnologie. Uneori, erorile sunt cauzate de funcționarea defectuoasă a echipamentului.

Cunoscând tipurile și cauzele erorilor de observare, putem reduce semnificativ procentul de astfel de denaturări. Există mai multe tipuri de erori:

1) eroarea de măsurare referitoare la anumite erori care apar atunci când o singură observare statistică a fenomenelor și proceselor în public;

2) Eroare probă care apar în timpul observării discontinue și în legătură cu faptul că eșantionul foarte nereprezentativ și rezultatele obținute pe baza acesteia, nu poate fi extinsă la întregul set;

Este recomandabil să se efectueze unele activități pentru a ajuta la prevenirea, detectarea și corectarea erorilor de observare. Aceste activități includ:

1) selecție de personal calificat și de formare a personalului de înaltă calitate referitoare la desfășurarea de supraveghere;

2) organizarea controalelor de control corectitudinea documentelor de umplere sau metodă continuă eșantionare;

3) aritmetică și datele de control logice obținute după finalizarea achiziției de date observaționale. Principalele tipuri de validare a datelor sunt sintactică, logica și aritmetica.

1. mijloace de control verificarea corectitudinii Procesare structurii documentului, prezența rechizitele necesare și obligatorii, complete, formele linii de umplere în conformitate cu normele stabilite. Importanța și necesitatea controlului sintactice sunt explicate cu ajutorul scanerelor de procesare a datelor de calcul, care impun cerințe stricte pentru a se conforma regulilor de formulare de umplere.

2. Controlul logic al exactității înregistrărilor verificate codurile corespunzătoare numele și valorile parametrilor lor. Verifică relațiile necesare între indicatori, răspunsuri în comparație cu diversele întrebări și identificarea combinații incompatibile. Pentru a corecta erorile identificate în controlul logic, du-te înapoi la documentul sursă și de a face corecția.

3. Atunci când controlul aritmetic sunt comparate cu rezultatele obținute anterior checksum numărate în rânduri și în coloane. Destul de des, o funcție de control aritmetică bazată pe o singură valoare din două sau mai multe altele (de exemplu, este un produs de alți indicatori). Dacă totalurile de control aritmetice vor găsi că această dependență nu este respectat, va fi o dovadă de date inexacte.

Astfel, controlul fiabilității datelor statistice se realizează, în toate etapele cercetărilor statistice - începând cu colectarea datelor primare și pentru a obține rezultatele fazei.