Liste de contrôle d'enquête de validation des données de recherche scientifique Checklist
Assurez l'intégrité des données et l'exactitude des recherches. Notre liste de contrôle d'enquête de validation des données de recherche scientifique vous guide à travers une vérification rigoureuse, minimisant les erreurs et maximisant la fiabilité de vos résultats. De la collecte initiale à l'analyse finale, maintenez la qualité et bâtissez la confiance dans votre travail scientifique.
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Vérification des sources de données
Confirmer l'intégrité et l'origine des données qui sont validées.
Source de données primaire
Identifiant de la source (ex. DOI, URL, ID de base de données)
Date d'acquisition des données
Numéro de version (le cas échéant)
Notes sur la fiabilité de la source et les biais potentiels
Licence de données/Droits d'utilisation
Exactitude de la saisie de données
Évaluer la précision des données saisies dans le système.
Vérifier la valeur numérique enregistrée
Comparer la chaîne de texte enregistrée avec l'original
Confirmer l'exactitude de la saisie de la date
Valider la précision de la saisie de l'heure
Confirmer la sélection parmi les options définies
Compter le nombre d'entrées avec erreurs
Cohérence des unités
Assurer une utilisation uniforme des unités de mesure dans tout l'ensemble de données.
Unité de mesure primaire (ex. : mètres, kilogrammes)
Si « Autre » spécifié ci-dessus, quelle est l'unité principale ?
Confirmer l'utilisation des unités SI là où cela est applicable ?
Facteur de conversion (si les unités avaient été converties)
Décrivez tout cas d'unités incohérentes et comment elles ont été traitées.
Validation de la plage
Vérifiez les points de données par rapport aux plages attendues en fonction des principes scientifiques.
Valeur observée
Valeur attendue minimale
Valeur attendue maximale
La valeur est-elle dans la plage attendue ?
Justification du choix de la plage
Notes sur l'écart de valeur (le cas échéant)
Identification des valeurs aberrantes
Détecter et enquêter sur les points de données inhabituels qui s'écartent significativement de la norme.
Valeur observée
Plage attendue (Borne inférieure)
Plage attendue (Borne supérieure)
Explications possibles de l'aberration
Impact sur l'analyse ?
Action entreprise ?
Documentation justificative (ex. : données brutes)
Complétude des métadonnées
Vérifier que toutes les métadonnées nécessaires (auteur, date, détails de l'instrument, etc.) sont enregistrées.
Nom du chercheur principal
Titre du projet
Date de collecte des données
ID de l'échantillon
Méthode de collecte de données
Modèle et numéro de série de l'instrument
Notes concernant la collecte de données
Certificats d'étalonnage (le cas échéant)
Revue de transformation de données
Évaluer la justesse de toute transformation de données appliquée (ex. : normalisation, calibration).
Décrivez la transformation des données appliquée (ex. : normalisation, calibration).
Spécifiez les paramètres de transformation (par exemple, facteur d'échelle, décalage).
Une bibliothèque de transformation ou une fonction standard a-t-elle été utilisée ?
Téléchargez le script de transformation ou le code (si applicable).
La transformation était-elle réversible ?
Quantifier l'erreur introduite par la transformation (par exemple, l'erreur quadratique moyenne).
Intégrité du logiciel/matériel
Confirmer le bon fonctionnement du logiciel et du matériel utilisés pour la collecte et le traitement des données.
Numéro de version du logiciel
Numéro de série du matériel
Système d'exploitation
Date de dernière calibration (matériel)
Heure du dernier redémarrage du logiciel
Statut de licence logicielle
Documentation et traçabilité
Vérifier la documentation claire des procédures de validation des données et la capacité de remonter aux sources originales.
Date de première validation
Initiales/ID du validateur
Description détaillée du processus de validation suivi
Numéro de version du protocole de validation utilisé
Téléversement du fichier source de données original (par ex., fichier de données brutes)
Méthode de validation utilisée (ex. : manuelle, automatisée)
ID de projet associé
Respect des protocoles
Vérifier le respect des protocoles établis de collecte et de validation des données.
Adhésion à la version du protocole
Nombre de révisions du protocole
Date de mise en œuvre du protocole
Écarts au Protocole (le cas échéant)
Vérification du dossier de formation
Documentation de protocole
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