社会学数据分析中的数据清洗
数据清理是数据分析的关键部分，尤其是当您收集自己的定量数据时。收集数据后，必须将其输入计算机程序，如SAS、SPSS或Excel。在这个过程中，无论是手工操作还是计算机扫描仪操作，都会出现错误。无论数据输入得多么仔细，错误都是不可避免的。这可能意味着不正确的编码、不正确的书面代码读取、不正确的黑点感应、丢失数据等。数据清理是检测和纠正这些编码错误的过程。
需要对数据集执行两种类型的数据清理。它们可能是代码清理和应急清理。这两个因素对数据分析过程都至关重要，因为如果忽略，几乎总是会产生误导性的研究结果。
可能的代码清理
任何给定变量都将有一组指定的答案选项和代码，以匹配每个答案选项。例如，变量性别将有三个答案选项和代码：1表示男性，2表示女性，0表示无答案。如果您将此变量的应答者编码为6，则很明显出现了错误，因为这不是可能的应答代码。可能的代码清理是检查数据文件中是否只显示分配给每个问题的答案选项的代码（可能的代码）。
一些可用于数据输入的计算机程序和统计软件包在输入数据时检查这些类型的错误。在这里，用户在输入数据之前为每个问题定义可能的代码。然后，如果输入了超出预定义可能性的数字，则会显示错误消息。例如，如果用户试图输入6作为性别，计算机可能会发出嘟嘟声并拒绝输入代码。其他计算机程序被设计用来测试已完成数据文件中的非法代码。也就是说，如果在数据输入过程中没有如刚才所述检查这些文件，则可以在数据输入完成后检查文件的编码错误。
如果您没有使用在数据输入过程中检查编码错误的计算机程序，您可以通过检查数据集中每个项目的响应分布来定位某些错误。例如，您可以为变量性别生成一个频率表，在这里您将看到错误输入的数字6。然后可以在数据文件中搜索该条目并更正它。
应急清理
第二种类型的数据清理称为意外清理，比可能的代码清理稍微复杂一些。数据的逻辑结构可能会对某些受访者的回答或某些变量施加某些限制。应急清理是检查只有那些本应具有特定变量数据的案例才具有此类数据的过程。例如，假设您有一份调查问卷，其中您询问受访者他们怀孕了多少次。所有女性受访者都应在数据中注明答案。然而，男性应该留白，或者应该有一个特殊的密码来表示没有回答。例如，如果数据中的任何男性被编码为有3次怀孕，你就知道有错误，需要更正。
工具书类
巴比，E.（2001年）。社会研究实践：第9版。加利福尼亚州贝尔蒙特：沃兹沃思·汤姆森。
- 发表于 2021-10-03 02:26
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- 分类：数学
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