Une fois que vous avez choisi un ensemble de données que vous pensez efficace, prenez soin de l'évaluer soigneusement. Pourquoi est-il important d'évaluer nos données et de s'assurer que nous utilisons des données de qualité ? Les données qui ont été organisées et interprétées en ensembles, phrases ou modèles, deviennent des informations. Nous utilisons les informations pour identifier les besoins, mesurer les impacts et informer notre prise de décision. Si les données qui sous-tendent ces informations sont incorrectes à certains égards, alors nos décisions et nos résultats peuvent également être erronés ou trompeurs.
Demandez-vous si les données couvrent vos exigences en matière de "qui, quoi, quand et comment". Lisez toujours les métadonnées et la documentation pour vous assurer que l'analyse que vous prévoyez de faire mesure réellement ce que vous voulez.
Le facteur "qui" a un impact sur la fiabilité des données et sur le fait que nous choisissions ou non de les utiliser ou de leur faire confiance. Les données provenant de sources telles que les organisations professionnelles ou les agences gouvernementales auront une réputation de fiabilité qui n'est généralement pas associée aux données recueillies auprès de sources moins crédibles. Tenez compte de la mesure dans laquelle le producteur de données est perçu comme faisant autorité sur le sujet.
Il est important d'évaluer l'objectivité et l'intention, en particulier lorsque l'on examine des données provenant d'entreprises commerciales ou de partis politiques. Y a-t-il une raison d'être partial ? L'intégrité de ce type de recherche peut être compromise, alors réfléchissez de façon critique aux données que vous trouvez.
Selon la nature de votre question de recherche, il peut être important de trouver les informations les plus précises et les plus pertinentes disponibles. Cela est particulièrement vrai lorsque vous recherchez des données sur les dernières tendances dans un secteur particulier, par exemple.
Quelles méthodes ont été utilisées pour recueillir les données ? Quelle méthodologie a été utilisée ? Envisagez de comparer avec d'autres recherches similaires pour voir s'il y a des incohérences.