Ano ang pinakamahusay na mga tip para sa pagkolekta ng dami ng data?

Maraming iba't ibang mga pang -agham at praktikal na mga lugar na nakatuon na umaasa sa koleksyon ng dami ng data.Ang pagkolekta ng dami ng data ay, halimbawa, ng pangunahing kahalagahan sa mga patlang na batay sa pananaliksik tulad ng kimika, pisika, at kahit na ilang mga sangay ng linggwistika.Mahalaga rin ito para sa pagsubok at iba pang mga layunin sa engineering, science sa computer, at iba pang mga patlang na masinsinang data at mga proyekto na naglalayong gumawa ng isang produkto ng pagtatapos.Ang mga tiyak na pamamaraan na ginamit para sa pagkolekta ng dami ng data ay nag -iiba nang malaki sa mga proyekto, ngunit may ilang mga prinsipyo ng pagkolekta ng data na maaaring malawak, kung hindi sa pangkalahatan, inilalapat.Halimbawa, mahalaga na gawin ang lahat ng paraan na posible upang maalis ang error sa tao at pang -eksperimentong, upang mangolekta at pag -aralan ang lahat ng data sa halip na lamang na umaangkop sa mga teorya, at upang magpatakbo ng isang eksperimento o subukan nang maraming beses upang suriin ang mga error.

Kahit na ang minimal na error ay paminsan -minsang katanggap -tanggap, sa ilang mga kaso maaari itong humantong sa malaking kawastuhan o kahit na sa kabiguan ng isang proyekto.Kailanman posible kapag nangongolekta ng dami ng data, kung gayon, dapat matukoy ng isa ang antas kung saan maaaring disimulado ang error.Ang mga pamamaraan at aparato na ginamit para sa pagkolekta ng dami ng data ay dapat magawa ito sa loob ng matitiis na saklaw ng error na ito.Kung hindi nila magagawa, marahil ay kinakailangan upang pinuhin ang paraan ng pagkolekta ng data o upang makabuo ng isang ganap na bago..Ito ay totoo lalo na kung ilan lamang sa mga nakolekta na numero ay naiiba nang malaki sa inaasahang mga resulta.Ang mga outlier na ito, gayunpaman, ay maaaring maging napakahalaga at hindi dapat balewalain, lalo na kung umuulit sila sa kasunod na mga eksperimento.Ang mga hindi inaasahang resulta ay maaaring magpahiwatig ng mga problema sa eksperimentong pamamaraan o materyales o maaaring iminumungkahi na ang mga umiiral na teorya sa paksa ng eksperimento o pagsubok ay hindi tama.Ang proseso ng pagkolekta ng dami ng data ay maaari lamang maging epektibo at layunin kapag kinokolekta at iniulat ng mananaliksik ang lahat ng data.

Ang pagpapatakbo ng maraming independiyenteng mga pagsubok ay isang mahusay na paraan upang mabawasan ang error kapag nangongolekta ng dami ng data.Ang paggawa nito ay maaaring magbunyag ng mga isyu tulad ng pag -calibrate ng aparato, pagkakamali ng tao, o ang mga epekto ng hindi inaasahang at hindi makontrol na mga variable.Kung posible, ang mga natatanging grupo ng mga tao ay dapat magpatakbo ng mga pagsubok o mga eksperimento na naglalayong mangolekta ng mga tiyak na data ng dami.Maaaring ihambing ng dalawang pangkat ang lahat ng mga pamamaraan at variable kung nangongolekta sila ng iba't ibang mga resulta, sa gayon pinapayagan silang ibukod ang mga partikular na error na lumitaw sa panahon ng proseso ng pagkolekta ng dami ng data.