تقييم البيانات في البحث: دور التحرير والترميز والتحليل الإحصائي

 

تقييم البيانات في البحث هو اختيار بعض البيانات التي تكون أكثر احتمالًا للصحة من غيرها؛ لذلك، تكون هذه البيانات ذات جودة عالية، ويمكن تعديلها وترميزها إلى مجموعات أو أنماط محددة يمكن للباحثين وصناع القرار فهمها (Thomas, 2006).

التحليل الإحصائي في البحث

يشير إلى عملية جمع البيانات لكشف الأنماط والاتجاهات وهو أحد مكونات تحليل البيانات؛ إنها عملية تهدف إلى إزالة التحيز من خلال التحليل الرقمي؛ يساعد التحليل الإحصائي في تلخيص كمية كبيرة من البيانات (Myers, Well, & Lorch, 2013).

تحليل البيانات في البحث

وفقًا لما ذكره (Jacelon & O’Dell, 2005)، يهدف تحليل البيانات في البحث إلى تقديم بيانات دقيقة من خلال تجنب الأخطاء الإحصائية، والقيم المفقودة أو الغريبة، والبيانات التي يمكن تمثيلها بشكل رسومي أو جدولي.

تحرير البيانات في البحث

تحسن هذه العملية بيانات الاستطلاع من خلال العثور على أخطاء البيانات وتصحيحها، سواء كانت متعمدة أو غير متعمدة؛ تشمل أمثلة التحرير التحرير الجزئي، الكلي، الرسومي، والتفاعلي (Seale & Kelly, 2004).

ترميز البيانات في البحث

يعني الترميز تخصيص رموز معينة للبيانات لجعلها أسهل في التحليل ويمكن تفسيرها بشكل مثالي، مقارنةً بالبيانات الخام؛ عملية التحويل تهدف إلى إنتاج بيانات متسقة وذات معنى؛ عادةً ما تكون عملية الترميز مخصصة للبيانات النوعية التي يتم تسجيلها وملاحظتها من العينات (McDaniel Jr & Gates, 2018).

قيمة التحرير والترميز

يعمل التحرير والترميز على زيادة فائدة البيانات، مما يجعلها خالية من الأخطاء وأكثر اتساقًا وجودة، بالإضافة إلى سهولة تصفحها والوصول إلى المعلومات التي يرغب فيها الباحث أو صانع القرار في وقت أقصر (Seale & Kelly, 2004).

الخاتمة

يتضمن تحليل البيانات فحص المعلومات المتاحة وكشف العلاقات بشكل أفضل. ثم تأتي عملية ترميز هذه البيانات لجعلها أسهل في التصفح والمعالجة بشكل مثالي؛ هاتان العمليتان تأخذان الباحث وصانع القرار إلى مستوى من الموثوقية يعتمد فقط على صحة البيانات والقدرة على الحصول على إجابات للأسئلة المطروحة.

المراجع

Jacelon, C. S., & O’Dell, K. K. (2005). Analyzing qualitative data. Urologic Nursing, 25(3), 217-220.

McDaniel Jr, C., & Gates, R. (2018). Marketing research. John Wiley & Sons.

Myers, J. L., Well, A. D., & Lorch, R. F. (2013). Research design and statistical analysis. Routledge.

Seale, C., & Kelly, M. (2004). Coding and analysing data. Researching society and culture, 2, 304-321.

Thomas, D. R. (2006). A general inductive approach for analyzing qualitative evaluation data. American journal of evaluation, 27(2), 237-246.