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खाली फ़ील्ड को शून्य से बदलने पर डेटासेट तकनीकी रूप से पूरा दिख सकता है, जबकि उसका अर्थ बदल जाता है। नहीं किया गया मापन, अज्ञात परिणाम और वास्तव में मापा गया शून्य अलग अवस्थाएँ हैं; उन्हें एक नहीं मानना चाहिए।
डेटा का अर्थ सुरक्षित रखें
परिभाषित करें कि संग्रह और स्थानांतरण के दौरान डेटा अनुपस्थित होने के कारण कैसे दर्शाए जाएँगे। परिणाम फ़ील्ड में खास संख्यात्मक कोड डालने से गणनाएँ उसे वास्तविक मापन मान सकती हैं। कोड सूची, फ़ील्ड परिभाषा और विश्लेषण में उपयोग का संबंध स्पष्ट करें। यह भी परिभाषित करें कि बाद में मिला परिणाम पुराने इतिहास को छिपाए बिना अनुपस्थिति की पिछली स्थिति कैसे अद्यतन करेगा।
उदाहरण द्वारा समझें
उदाहरण के लिए, स्रोत किसी आकलन को स्पष्टीकरण सहित नहीं किया गया चिह्नित करता है, लेकिन स्थानांतरण खाली संख्यात्मक फ़ील्ड में शून्य भर देता है। तब सारांश रिपोर्ट असामान्य रूप से कम परिणाम दिखाती है। टीम अनुपस्थिति का कारण अलग भेजती है और पुराने शून्य मानों की स्रोत रिकॉर्ड से समीक्षा करती है। वास्तविक शून्य मापनों को अपने-आप अनुपस्थित के रूप में पुनर्वर्गीकृत नहीं किया जाता।
समीक्षा जाँच
- खाली, शून्य, नहीं किया गया और अज्ञात के उदाहरण अलग-अलग जाँचें।
- पुष्टि करें कि अनुपस्थिति के कोड संख्यात्मक सारांश गणनाओं में शामिल नहीं होते।
- बाद के परिणामों और अनुपस्थिति के पुराने कारणों का संबंध बनाए रखें।
स्वीकृति और सीमाएँ
स्वीकृति का अर्थ है कि समीक्षक प्रेक्षण और स्थानधारक में अंतर कर सके। अनुपस्थिति के कोड चुनना अपने-आप अनुपस्थित डेटा के सांख्यिकीय उपचार को तय नहीं करता। उपयुक्त विशेषज्ञों को विश्लेषण के निर्णय अलग से दस्तावेज़ में दर्ज करने चाहिए। संचालन का लक्ष्य पूर्णता का भ्रामक आभास देने के बजाय स्पष्ट, पुनः उपयोग योग्य अर्थ है; ऐसी स्क्रीन जिसमें कोई फ़ील्ड खाली न हो, जरूरी नहीं कि उच्च गुणवत्ता का रिकॉर्ड हो।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
- क्या अनुपस्थिति का एक कोड पर्याप्त है?
- लक्षित उपयोग के लिए कारणों में अंतर आवश्यक हो सकता है, हालाँकि अनावश्यक जटिलता उपयोगकर्ता की त्रुटियाँ बढ़ा सकती है।
- क्या शून्य कभी इस्तेमाल किया जा सकता है?
- हाँ, जब वह वास्तविक प्रेक्षण हो। समस्या किसी अप्रेक्षित मान को बिना स्पष्टीकरण शून्य के रूप में दिखाने में है।