Once you have your data in the spre

Once you have your data in the spreadsheet, you should scan it to catch any abnormalities. This is manageable if you have 100 or fewer responses, but it can be more difficult once you get beyond that. Look for typos that may have been generated at your end or by the participant. For example, you might find in the age column that someone is listed as age “400,” when this is likely supposed to be “40.” If you have the paper survey to refer to, you can go back and find out whether there was a data entry error on your part. If data entry was automatic (i.e., via the web), you cannot ethically make any changes. Unless you can contact that respondent, you cannot assume you knew what he/she meant and then change the data. You will have to drop the abnormal data point or leave it as is (your stats package will ignore any empty fields in its calculation). You may also find that some cells are missing data. If you entered your data manually, the ideal situation is to have a co-worker read out the raw data to you while you check your spreadsheet. This is more reliable than “eyeballing” it; but because of time constraints, this may not be possible if you have a lot of data.

Kết quả (Việt) 1:

Một khi bạn có dữ liệu trong bảng tính, bạn nên quét nó để nắm bắt bất kỳ bất thường. Đây là quản lý nếu bạn có phản ứng 100 hoặc ít hơn, nhưng nó có thể là nhiều hơn difficult một khi bạn có được vượt quá đó. Tìm kiếm các lỗi chính tả có thể đã được tạo ra tại kết thúc của bạn hoặc bởi những người tham gia. Ví dụ, bạn có thể nhiều trong cột tuổi rằng một người nào đó được liệt kê như tuổi "400," khi điều này có thể coi là "40." Nếu bạn có cuộc điều tra giấy để tham khảo, bạn có thể đi lại và nhiều ra cho dù đã có một lỗi nhập dữ liệu trên một phần của bạn. Nếu nhập dữ liệu tự động (ví dụ, thông qua web), bạn đạo Đức không thể thực hiện bất kỳ thay đổi. Trừ khi bạn có thể liên hệ với người đăng rằng, bạn không thể giả định bạn biết rõ ý của anh/cô ấy và sau đó thay đổi dữ liệu. Bạn sẽ phải thả các điểm dữ liệu bất thường hoặc rời khỏi nó như là (gói số liệu thống kê của bạn sẽ bỏ qua bất kỳ fields rỗng trong tính toán của nó). Bạn cũng có thể nhiều một số tế bào mất dữ liệu. Nếu bạn nhập dữ liệu của bạn theo cách thủ công, tình hình lý tưởng là để có một đồng nghiệp đọc ra các dữ liệu thô cho bạn trong khi bạn kiểm tra bảng tính của bạn. Điều này là đáng tin cậy hơn so với "eyeballing" nhưng do hạn chế về thời gian, điều này có thể không tốt nếu bạn có nhiều dữ liệu.

Kết quả (Việt) 2:

Một khi bạn có dữ liệu của bạn trong bảng tính, bạn nên quét nó để đón bất kỳ bất thường. Đây là quản lý được nếu bạn có 100 hoặc ít phản ứng, nhưng nó có thể là khăn hơn fi sùng bái một khi bạn có được xa hơn. Hãy tìm lỗi chính tả có thể đã được tạo ra ở cuối của bạn hoặc của người tham gia. Ví dụ, bạn có thể fi thứ trong cột tuổi mà một người nào đó được liệt kê như là tuổi "400", khi điều này có thể coi là "40." Nếu bạn có cuộc khảo sát giấy để tham khảo, bạn có thể quay trở lại và fi nd hiểu xem có là một mục dữ liệu lỗi trên một phần của bạn. Nếu nhập dữ liệu là tự động (ví dụ, thông qua web), bạn không thể có đạo đức thực hiện bất kỳ thay đổi. Trừ khi bạn có thể liên hệ với người trả lời rằng, bạn không thể giả sử bạn biết những gì anh / cô ấy có nghĩa và sau đó thay đổi dữ liệu. Bạn sẽ phải thả các điểm dữ liệu bất thường hoặc để lại nó như là (gói số liệu thống kê của bạn sẽ bỏ qua bất kỳ ruộng trống trong tính toán của nó). Bạn cũng có thể fi thứ mà một số tế bào bị thiếu dữ liệu. Nếu bạn đã nhập dữ liệu của bạn bằng tay, tình hình lý tưởng là phải có một đồng nghiệp đọc ra các dữ liệu thô cho bạn trong khi bạn kiểm tra bảng tính của bạn. Điều này là đáng tin cậy hơn "eyeballing" nó; nhưng vì thời gian có hạn, điều này có thể không thực hiện được nếu bạn có rất nhiều dữ liệu.