Analýza kvality dat pomocí grafických a numerických metod

Důležitost analýzy kvality dat

Data jsou důležitou součástí moderního světa. Jsou nezbytná pro tvorbu statistik, analýzy trendů a vytváření obrazů o chování populace. To všechno je však možné pouze tehdy, pokud jsou data kvalitní, tedy pokud jsou správně zaznamenána a správně interpretována. Analýza kvality dat je proto klíčovou částí každého vědeckého procesu.

Jak posoudit kvalitu dat

Ke správnému posouzení kvality dat je zapotřebí použít různé techniky a metody. Mezi nejpoužívanější patří grafické a numerické metody.

Grafické metody

Grafické metody jsou často využívány k vizualizaci dat. Jejich cílem je ukázat, jaká jsou data a jaké jsou mezi nimi závislosti. To všechno je mnohem jednodušší, pokud data představíme pomocí grafu. Mezi nejpoužívanější grafy patří například sloupcový graf, kruhový graf, čárový graf a histogram.

Sloupcový graf se používá k porovnávání velikostí. Je v něm zachycena hodnota určité proměnné na ose x a odpovídající hodnota na ose y. Kruhový graf se používá k ukázání, jak velká část celkových dat tvoří určitá proměnná. Čárový graf se používá k mapování vývoje dat v čase. Histogram zobrazuje rozložení dat do intervalů.

Numerické metody

Numerické metody se používají k výpočtům na základě dat. Mezi nejpoužívanější patří například průměr, medián, rozptyl a preferenční korelace.

Průměr je aritmetický průměr všech hodnot v dané množině dat. Medián je středová hodnota, která dělí řazené data na poloviny. Rozptyl je míra rozptýlení hodnot v rámci daného souboru dat. Preferenční korelace ukazuje, jak těsná je vztah mezi dvěma proměnnými.

Kritéria kvality dat

Pro posouzení kvality dat lze použít několik kritérií. K nejdůležitějším patří: přesnost, úplnost, aktualita, srozumitelnost a relevantnost.

Přesnost se týká správnosti dat. Zahrnuje například správnost zaznamenání, správnost výpočtů a podobně. Úplnost se týká toho, zda je všechno potřebné zahrnuto do datové sady. Aktualita se týká času, kdy byly data zaznamenána. Pokud jsou data zastaralá, nemusí mít význam. Srozumitelnost se týká toho, jak dobře jsou data prezentována. Relevantnost se týká toho, zda jsou data relevantní pro danou otázku nebo problematiku.

Závěr

Analýza kvality dat je naprosto nezbytná při práci s jakýmkoliv typem dat. Bez kvalitních dat je nemožné vést vědeckou či výzkumnou činnost. Numerické i grafické metody nám umožňují prokázat a porovnat data a kritéria kvality nám kriticky posoudit, zda jsou data použitelná pro určitou analýzu. Pokud chcete získat kvalitní výsledky, pamatujte na to, že kvalita dat je stejně důležitá jako samotná analýza.