《社会调查数据管理——基于Stata 14管理CGSS数据》一2.2 数据管理的工作标准

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《社会调查数据管理——基于Stata 14管理CGSS数据》一2.2 数据管理的工作标准

异步社区 2017-05-02 10:53:00 浏览1444
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本节书摘来自异步社区《社会调查数据管理——基于Stata 14管理CGSS数据》一书中的第2章,第2.2节,作者 唐丽娜,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

2.2 数据管理的工作标准

对社会调查数据而言,数据管理工作从调查工作启动之日开始。调查数据来源于社会调查,社会调查是生产数据的一种重要工具。数据管理的最终目标是确保数据质量。高质量数据有两个基本判断标准:真实、有效,即数据尽量接近事实(真实性),且能为研究所用(有效性)。为此,数据管理工作至少要满足以下6个基本要求。

1.目标清晰
上面提到,数据管理贯穿整个社会调查全程,不仅历时长,且任务杂。在这种情况下,每一阶段、每一步的管理目标都要明确清晰,以便管理工作的分配和管理人员的安排,否则容易出现漏做、重做等问题,影响数据质量。

2.任务可行
确定目标后,接下来要做的工作就是把目标分解成各级任务。数据管理者一定要注意:任务可以是不完美的,但一定要可行。在数据管理过程中,常见的一种困境是:任务明确,但不具备可操作性。舍弃“完美主义”,在现有的时间、资金、人力等资源条件下,尽可能好地完成任务。同理,在这个世界上很难找出没有问题的社会调查,找不到能完全真实反映社会现实的数据,一切社会调查所得的数据都只能是无限接近事实。

3.流程简易
目标和任务确定后,接下来要考虑到工作流程。制定工作流程的基本标准:简易。越复杂的工作流程,越容易出错。在某一项具体的数据管理工作中,参与的人员越多,工作流程的制定就越简易,因为对不同的人而言,简易的标准不一样,如同样的事情,能用常见软件完成,就不要用小众软件,如果采用小众软件,不仅给合作者带来很多负担和学习压力,而且会增加出错的可能性。

4.职责明确
目标不会自动实现,任务不会自动完成,流程不会自动走完,事情最终是由人来完成的,再完美的工作计划如果没有合适的人承担,那它几乎就等于零。任何一项数据管理工作都不可能由一个人单独完成,后面会讲到“双录”“双校”,任何一项和数据管理有关的工作,都尽量保证由两个人独立完成,并做事后校验。 在大型数据管理项目中,整个工作流程类似工业生产的生产线,环环相扣,每个环节的工作人员都要清楚地知道自己的权限和职责,否则一环出错,整个流程就会崩溃。比如:通常,数据编码手册在问卷设计时就要考虑到,而且问卷一旦确定,数据编码手册也就基本定型。数据清理员在拿到原始数据之后,必须要对照数据编码手册对每个变量逐一进行检验。

5.标准统一
在大型数据管理中,标准统一极其重要。只有用同一标准管理的数据,才有可能进行合并,“外人”才有可能读懂数据。数据管理的忌讳是:标准不一,朝令夕改。假设有一个关于健康的、5年的追踪调查,体重这个变量在第一年的数据中单位是公斤,第二年单位变成斤,第三年也是斤,第四年又变成公斤,第五年也用到公斤。这样,用户使用数据时稍不注意,就有可能直接把5年的体重合并在一起比较。再如,在一个多年的追踪调查中,同一个变量“收入”使用的是不同的变量名:income、incomeyr、perincome等。

6.灵活拓展
好的数据管理工作标准和工作流程应该具备一定的可拓展性。对不同的项目进行数据管理时,可能会用到不同的标准和流程,但没有必要对所有的项目都重新建立一套新的标准和流程,相似的数据管理项目可以互相借鉴,比如:对CGSS2012年的数据管理工作流程进行一定的拓展和修改后,即可用作CGSS2013年的工作流程。再如,中国宗教调查是一个全新的项目,针对这个项目的数据管理就是基于CGSS的数据管理工作流程和内容改出来的,既省时、省力,还行之有效。

在上述标准基础之上,尽量提高管理效率,优化管理流程,实现管理自动化,保证管理标准化。

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