.posts recentes

. Oportunidades de emprego ...

. Oportunidades de emprego ...

. Oportunidades de emprego ...

. Oportunidades de emprego ...

. Oportunidades de emprego ...

. Oportunidades de emprego ...

. Oportunidades de emprego ...

. Sobressaindo da Multidão ...

. Os desafios da digitação ...

. Os desafios da digitação ...

.arquivos

. Novembro 2012

. Outubro 2012

. Setembro 2012

. Agosto 2012

. Novembro 2011

. Julho 2011

. Junho 2011

. Maio 2011

. Abril 2011

. Março 2011

. Janeiro 2011

.últ. comentários
Olá :)Este blog tem andado muito "sossegado", faz ...
Bom dia :)Este post está em destaque Na Rede na ho...
Obrigado Anabela.Vamos continuar a trabalhar super...
Olaa, gosto muito deste blog e espero k Prossigam ...
amei a dica...paz e amor
Muito obrigada. Da parte que nos toca, ficamos gra...
Bom dia novamente, agora para informar que o blog ...
Oportuno e muito útil este post, que por isso está...
Bom dia! o Blog está em destaque na homepage dos B...
Olá, boa tarde, este post está em destaque "Na Red...
.Posts mais comentados
Sexta-feira, 29 de Julho de 2011
Os desafios da digitação de dados*

Parte 2

Com a apresentação dos passos para uma boa digitação não pretendemos apresentar uma receita à ser seguida por aqueles que querem digitar dados, pretendemos apenas apresentar os elementos que qualquer profissional deve considerar quando quiser digitar dados.

 

Passo 1: Saiba que dados digitar

Saber que dados digitar é o primeiro passo para uma boa digitação de dados. Os dados estão divididos em dados quantitativos e dados qualitativos, a digitação também obedece a mesma divisão, e os métodos e técnicas para digitar cada um desses dados são diferentes. A digitação dos dados quantitativos é mais onerosa e requer uma equipa maior, mais habilidosa e que os dados estejam todos codificados e categorizados. A digitação de dados qualitativos requer apenas que os dados estejam limpos e categorizados. Saber que dados quer digitar ajuda na execução dos passos que se seguem.

 

Passo 2: Escolha o software certo

A escolha do software certo para os dados que quer digitar é equiparada a escolha dos ingredientes certos para confeccionar uma tarte de morango. Existe uma imensidão de softwares para digitação dependendo da área em que esteja a trabalhar, por isso, é importante que a escolha do software responda as seguintes perguntas: o software é fácil de operar? A gestão da base de dados será simples e acessível a todos? Os meus dados estarão seguros? Que tipo de análise poderei fazer com este software?


Um outro aspecto importante é diferenciar os softwares para digitação e dos softwares para a análise. A análise de dados requer softwares de análise, e a digitação requer softwares de digitação. Pese embora os softwares estejam simultaneamente preparados para a digitação e análise, a margem de erro em cada um dos processos depende da finalidade principal do software, ou seja, se processar a sua digitação num software cuja finalidade principal é a análise de dados, haverá uma maior margem de erro na digitação do que na análise dos dados, e vice-versa.

 

Se não souber que software usar, não entre em pânico, pode sempre procurar um especialista para lhe orientar na escolha do melhor software para si.

 

Passo 3: Formação no local de trabalho

O treino da equipa de digitação é sistemático e deve sempre ser feito no local e no ambiente de trabalho (software) requerido. Os digitadores devem ser pessoas experientes e competentes, contudo, é necessário que sejam submetidos a uma formação contínua tendo em conta a natureza e os objectivos do trabalho. Esta formação deve sempre ser realizada ao mesmo tempo em que o trabalho é realizado.

 

Por exemplo, se o trabalho for de digitar os nomes e os números de telefone dos residentes da cidade de Maputo, numa base de dados em Access, os digitadores serão treinados na mesma plataforma informática em que deverão trabalhar. Este treino acontece em simultâneo com a realização do trabalho.

 

Passo 4: Defina a estrutura da sua base de dados

Após a escolha do software que melhor responde às necessidades do seu trabalho, defina a estrutura da sua base de dados de acordo com o seu questionário ou documento que pretende digitar. Independentemente do software que escolha, os dados quantitativos são normalmente inseridos em um formato rectangular onde cada linha representa um caso e cada coluna representa uma variável. Por exemplo, se você pesquisa estudantes universitários, cada linha será um estudante, e cada coluna representará as respostas dos estudantes a cada uma das perguntas da pesquisa.

 

Recomendamos o uso do Excel ou Access para o caso de mera organização de dados, em pesquisas simples. Para pesquisas mais complexas, recomendamos o uso de softwares mais complexos como o CSPro, SPSS, STATA, etc.

 

Passo 5: Use números de identificação (ID numbers)

Na sua base de dados, cada caso deve ser atribuído um número único de identificação. Se retomarmos o nosso exemplo dos estudantes de universitários, você deve atribuir um número único para cada indivíduo. Esta será a primeira variável que você inserirá na sua base de dados.

 

Passo 6: Mantenha o nome das variáveis curtos e descritivos

Digite os nomes das variáveis na primeira linha da sua base de dados. Muitos softwares definem por defeito 8 ou menos caracteres para nome das variáveis, por isso, é importante encurtar os nomes das variáveis. Contudo deve-se garantir que o nome curto esteja de alguma forma relacionado com o nome real da variável. Por exemplo, usar "numfrnds" para uma variável descrevendo o número de amigos que o estudante tenha. Use uma tabela em separado com o nome real das variáveis, esta tabela deverá acompanhar a base de dados.

 

Passo 7: Use Números para representar as suas respostas

Os dados quantitativos devem ser quantificados, por isso, deverá converter as respostas do seu questionário em números. Neste sentido, deve atribuir um valor numérico para os valores que as suas variáveis podem assumir. Por exemplo, se você tiver uma variável para o ano de ingresso na universidade pode usar: "1" para caloiro, "2" para Estudante de bacharelato, e assim por diante.

 

 Passo 8: Limpeza sistemática

A qualidade final dos seus dados depende de uma verificação rigorosa e sistemática dos seus dados na base. Ainda que todos os passos anteriores tenham sido rigorosamente supervisionados, há sempre uma margem de erro considerável devido a acção humana. Neste sentido, é importante que proteja os seus dados confrontando a informação do papel com a informação digitada. Este processo é moroso e metódico, porém é determinante para segurança da sua base de dados.

 

Para a limpeza de dados aconselha-se a dupla digitação de dados, ou seja, digitar duas vezes os mesmos dados (usando digitadores diferentes) e comparar os resultados. Este processo é caro, por isso, recomenda-se a dupla digitação aleatória de uma amostra de questionários (por ex 20%) e assim pode-se ter uma ideia da qualidade dos nossos dados.

 

Passo 9: Mantenha sempre relatórios detalhados do seu trabalho

O sucesso da digitação e da qualidade da base de dados depende da organização da informação, do controle rigoroso do trabalho dos digitadores e das modificações que ocorram na base de dados. Neste sentido, é importante que documente detalhadamente o seu trabalho, desde o desenho da base de dados à limpeza periódica. É importante também documentar os mecanismos de inserção dos seus dados. Estes relatórios devem incluir informações sobre como você codificou seus dados e mudanças que você fez na base de dados. Por exemplo, você vai querer documentar que incluiu mais uma categoria (a categoria 3) para a variável opção sexual dos estudantes, 1 heterossexual, 2 homossexual, e 3 bissexual.

 

*Por: Rachi Picardo

publicado por Piala às 22:00
link do post | favorito
Comentar:
De
 
Nome

Url

Email

Guardar Dados?

Ainda não tem um Blog no SAPO? Crie já um. É grátis.

Comentário

Máximo de 4300 caracteres



Copiar caracteres

 


.mais sobre mim
.pesquisar
 
.Novembro 2012
Dom
Seg
Ter
Qua
Qui
Sex
Sab
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
blogs SAPO
.subscrever feeds