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Editoração de dados errôneos em surveys
Resumo
Título: Editoração de dados errôneos em surveys
Objetivo: O presente trabalho descreve as principais fontes de data bias ou dados errôneos que podem ocorrer na base de dados e identifica os seus efeitos na análise estatística.
Metodologia: Os dados foram levantados por meio da aplicação de um questionário com 800 entrevistadores para a criação de um banco de dados. Estes foram digitados por codificadores diferentes com vistas a diferenciar os dados errôneos. A análise é descritiva e analítica com aplicação de métodos quantitativos. Foram executadas pesquisas experimentais para identificar suas influências.
Originalidade: Os dados foram analisados relacionado à tipo de pergunta, escala, codificação e digitação, o que representa um aspecto não investigado ainda. A aplicação dos resultados possibilita reduzir falhas na base de dados na área de pesquisa, marketing ou estatísticas oficiais.
Principais resultados: Os resultados mostram que perguntas abertas, fechadas e escalas dicotômicas ou poliatômicas geram falhas de forma diferente. A identificação de dados errôneos por dupla digitação é restritiva pelo aspecto custo-benefício, a aplicação de lógicas algorítmicas é subjetiva e a substituição destes dados por outros pode criar a caraterização de dados manipulados.
Contribuições teóricas: Dados errôneos se previne intervalos mais longas ou uso de tools com sinais de vozes no momento da digitação. A aplicação de uma amostragem probabilística estratificada para a detecção de dados errôneos gera resultados satisfatórios em bases de big data.
Palavras-chave: dados errôneos; codificação de dados; inter-rater reliabilidade; editoração de dados.
Abstract:
Title: Editing of erroneous data in surveys
Objective: This paper describes the main sources of data bias or erroneous data that occur in the database and identifies their effects on statistical analysis.
Methodology: The data were collected through the application of a questionnaire with 800 interviewers for creating a database. These were typed by different encoders in order to distinguish the erroneous data. The analysis is descriptive with application of quantitative methods. Experimental research was carried out to identify their influences.
Relevance: The data were analysed in relation to type of question, scale, coding and typing style, which is an aspect not investigated yet. The application of the results makes it possible to reduce failures in the database in the area of research, marketing or official statistics.
Main results: The results show that open-ended questions, closed questions and dichotomous or polyatomic scales generate failures differently. The identification of erroneous data by double typing is restrictive due to the cost-benefit aspect, the application of algorithmic logic is subjective and the substitution of these data by others can create the characterization of manipulated data.
Contributions: Erroneous data is prevented by longer pauses or use of tools with voice signals at the time of data entry. The application of a stratified random sample to detect erroneous data generates satisfactory results also in big data bases.
Key words: erroneous data; data codification; inter-rater reliability; data cleansing.
Resumen
Título: Edición de datos erróneos en encuestas
Objetivo: Este trabajo describe las fuentes de sesgo de datos que pueden ocurrir en la base de datos e identifica sus efectos en el análisis estadístico.
Metodología: Los datos fueron recolectados mediante la aplicación de un cuestionario con 800 entrevistadores. Estos fueron mecanografiados por diferentes codificadores para diferenciar los. El análisis es descriptivo y con la aplicación de métodos cuantitativos. Se realizó investigaciones experimentales para identificar sus influencias.
Originalidad: La investigación analiza los datos erróneos en relación con la codificación, el tipo de pregunta, la escala y estilo de mecanografía, lo que representa un aspecto que aún no ha sido investigado. La aplicación de los resultados hace que sea posible reducir las fallas de la base de datos en el ámbito de la investigación, el marketing o las estadísticas oficiales.
Principales resultados: Los resultados muestran que las preguntas abiertas y las escalas poliatómicas generan más fallas. La identificación de datos erróneos por doble tipificación es restrictiva por el aspecto coste-beneficio, la aplicación de la lógica algorítmica es subjetiva y la sustitución de estos datos puede crear la caracterización de datos manipulados.
Contribuciones: Las pausas más largas reducen los errores de datos o utilizando herramientas con señales de voz en el momento de la entrada de datos. La aplicación de una muestra aleatoria estratificada para la detección de datos erróneos genera resultados satisfactorios también en grandes bases de datos.
Palabras clave: datos erróneos; codificación de datos; confiabilidad entre codificadores; limpieza de datos.
Palavras-chave
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DOI: https://doi.org/10.20397/2177-6652/2023.v23i2.2065
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