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Lista de verificación de encuesta de validación de datos de investigación científica Checklist

Asegure la integridad de los datos y la precisión de la investigación. Nuestra lista de verificación de encuesta de validación de datos de investigación científica lo guía a través de una verificación rigurosa, minimizando errores y maximizando la fiabilidad de sus hallazgos. Desde la recolección inicial hasta el análisis final, mantenga la calidad y genere confianza en su trabajo científico.

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Estilo de visualización

Verificación de la Fuente de Datos

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Confirmar la integridad y el origen de los datos que se están validando.

Fuente de datos primarios

Identificador de fuente (ej. DOI, URL, ID de base de datos)

Fecha de adquisición de datos

Número de versión (si corresponde)

Notas sobre la fiabilidad de la fuente y posibles sesgos

Licencia de datos/Derechos de uso

Precisión en la introducción de datos

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Evalúe la precisión de la introducción de datos en el sistema.

Verificar el valor numérico registrado

Comprobar la cadena de texto grabada con la original

Confirmar la exactitud de la introducción de fechas

Validar la precisión de la entrada de tiempo

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Confirmar selección de opciones definidas

Contar número de entradas con errores

Consistencia de la Unidad

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Asegurar el uso uniforme de unidades de medida en todo el conjunto de datos.

Unidad de medida primaria (p. ej., metros, kilogramos)

Si la opción 'Otro' especificada anteriormente, ¿cuál es la unidad principal?

¿Confirmar el uso de unidades SI donde sea aplicable?

Factor de conversión (si las unidades se convirtieran)

Describa cualquier instancia de unidades inconsistentes y cómo se abordaron.

Validación de rango

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Compruebe los puntos de datos con los rangos esperados basándose en principios científicos.

Valor observado

Valor Esperado Mínimo

Valor Esperado Máximo

¿El valor está dentro del rango esperado?

Justificación de la selección del rango

Notas sobre la desviación de valor (si corresponde)

Identificación de valores atípicos

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Detectar e investigar puntos de datos inusuales que se desvían significativamente de la norma.

Valor observado

Rango Esperado (Límite Inferior)

Rango esperado (Límite superior)

Posibles explicaciones para el valor atípico

¿Impacto en el análisis?

¿Se ha tomado alguna medida?

Documentación de soporte (por ejemplo, datos sin procesar)

Completitud de los metadatos

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Verifique que todos los metadatos necesarios (autor, fecha, detalles del instrumento, etc.) estén registrados.

Nombre del Investigador Principal

Título del proyecto

Fecha de Recolección de Datos

ID de muestra

Método de recopilación de datos

Modelo e número de serie del instrumento

Notas sobre la recopilación de datos

Certificados de Calibración (si corresponde)

Revisión de Transformación de Datos

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Evalúe la corrección de cualquier transformación de datos aplicada (p. ej., normalización, calibración).

Describa la transformación de datos aplicada (por ejemplo, normalización, calibración).

Especificar los parámetros de transformación (por ejemplo, factor de escala, desplazamiento).

¿Se utilizó una biblioteca o función de transformación estándar?

Sube el script o código de transformación (si corresponde).

¿Fue reversible la transformación?

Cuantificar el error introducido por la transformación (p. ej., error cuadrático medio).

Integridad del software/hardware

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Confirmar el correcto funcionamiento del software y el hardware utilizados para la recopilación y procesamiento de datos.

Número de versión del software

Número de serie del hardware

Sistema operativo

Fecha de última calibración (Hardware)

Hora del último reinicio del software

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Estado de licencia del software

Documentación y Trazabilidad

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Comprobar la documentación clara de los procedimientos de validación de datos y la capacidad de rastrear hasta las fuentes originales.

Fecha de validación inicial

Iniciales/ID del Validador

Descripción detallada del proceso de validación seguido

Número de versión del protocolo de validación utilizado

Carga del archivo de fuente de datos original (ejemplo: archivo de datos sin procesar)

Método de validación utilizado (ej. manual, automatizado)

ID del Proyecto Relacionado

Cumplimiento de protocolos

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Verificar la adhesión a los protocolos establecidos de recolección y validación de datos.

Adherencia a la versión del protocolo

Número de revisiones del protocolo

Fecha de implementación del protocolo

Desviaciones del protocolo (si las hay)

Verificación de Registros de Capacitación

Documentación de Protocolos

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