ต่อไปนี้เป็นวิธีตรวจสอบว่าข้อมูลที่รวบรวมของคุณมี Bias หรือมีค่า Outlier หรือไม่:

1. วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูล: พิจารณาวิธีการที่ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูล และพิจารณาว่ามีอคติใด ๆ ที่ได้รับการแนะนำหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลที่รายงานด้วยตนเองอาจมีอคติด้านสังคม และแบบสำรวจหรือการสัมภาษณ์ที่ไม่ได้แปลหรือจัดทำขึ้นเฉพาะกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งอาจมีอคติทางภาษาหรือวัฒนธรรม
2. ความเป็นตัวแทน: ตรวจสอบว่ากลุ่มตัวอย่างเป็นตัวแทนของประชากรที่สนใจหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ตรวจสอบข้อมูลประชากรของตัวอย่างเทียบกับข้อมูลประชากรของประชากร และหากมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ อาจบ่งชี้ถึงอคติในตัวอย่าง
3. ค่าผิดปกติ: ตรวจสอบค่าผิดปกติโดยการตรวจสอบ boxplots, histograms, scatter plots และใช้วิธีการทางสถิติ เช่น z-scores หรือ Mahalanobis Distance การสังเกตใด ๆ ที่อยู่นอกเกณฑ์ที่กำหนด (เช่น 3 หรือ 3.5 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจากค่าเฉลี่ย) คือ ถือว่าผิดปกติ
4. การตรวจสอบข้อมูล: ตรวจสอบข้อมูลว่าสอดคล้องกับช่วงที่คาดไว้หรือไม่ และเป็นไปได้หรือไม่โดยใช้วิธีการต่างๆ เช่น การแก้ไขข้อมูล การตรวจสอบข้อมูล และการล้างข้อมูล
5. ตรวจสอบข้อมูลอีกครั้ง: ตรวจสอบข้อมูลว่าสมบูรณ์ สอดคล้อง ถูกต้องหรือไม่ และมีข้อผิดพลาดใดๆ อยู่หรือไม่ การตรวจสอบข้อมูลซ้ำเป็นขั้นตอนสำคัญที่ช่วยระบุอคติและค่าผิดปกติ

โปรดทราบว่านี่เป็นเพียงการตรวจสอบทั่วไปบางส่วน และการตรวจสอบเฉพาะที่คุณต้องทำจะขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและคำถามการวิจัยของคุณ นอกจากนี้ หากคุณพบว่าข้อมูลมีความเอนเอียงหรือมีค่าผิดปกติเกิดขึ้น ไม่ได้หมายความว่าข้อมูลนั้นไม่ถูกต้อง แต่หมายความว่าควรจัดการข้อมูลด้วยความระมัดระวังและตีความด้วยความระมัดระวัง

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)