Data Cleaning Needs and Issues: A Case Study of the National Reproductive Health Assessment (RHA) Data from Solomon Islands
Notice bibliographique
Résumé
Data cleaning is an essential part of any research work without which the validity and reliability of the data could come under the spotlight. Aim: to document common errors found during the cleaning of datasets and suggests ways of minimizing errors during data entry process, reducing human errors throughout data cleaning. Design and Setting: a case study based on the national Reproductive Health Assessment (RHA) data conducted in Solomon Islands in 2013. Objective: The main objective of the Solomon Islands RHA was to establish the health status of reproductive aged women between the ages of 15 – 49 for the Solomon Islands. Method: data was collected using questionnaires and entered on to the SPSS database in the country by the local Solomon Islands research assistants who were trained by the Pacific Sexual and Reproductive Health Research Center (PSRHRC). The data was brought back to Fiji where the cleaning process took place. Results: findings of this case study showed that there were issues with the standardization of databases, database familiarization and data merging. Conclusion: more training is needed for researchers who are involved in data collection, data entry and data cleaning to minimize such errors which could give results which may not be a true representation of the indented study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».