Дембицкий С. Качество получаемой информации: валидность и надежность [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://soc-research.info/principles/7.html

Традиционно «валидность» является одной из ключевых категорий в анализе эмпирических данных как психологических, так и социологических исследований. В дальнейшем под валидностью будет пониматься степень соответствия результатов исследовательского процесса действительности [Johnston, 1980: р.190-191].

И даже в таких подходах, где одной из центральных категорией остается валидность, она сопоставляется с другими, центральными с точки зрения качественных исследований, понятиями. Так, в своей работе Максвелл [Maxwell, 1992: p. 285-293] указывает на то, что понимание является более важным понятием, чем валидность. Поэтому типы последней выводятся именно из специфики понимания, присущего качественным исследованиям (типы валидности характеризуют типы понимания). При этом он не считает, что качественный и количественный подходы к валидности являются несопоставимыми. Главное же условие соответствующей интеграции – их правильное понимание в их собственных терминах.
Максвелл выделяет три типа валидности – описательную, интерпретативную и теоретическую. Описательная валидность связана с тем правильно ли исследователь излагает в своей работе то, что он увидел и услышал во время исследования. Это первый и важнейший аспект валидности – неправильное описание поступков и слов людей перечеркнет дальнейшие попытки в достижении понимания изучаемого феномена. Вместе с тем, исследователь не только описывает слова и поступки людей, но объясняет их значение – интерпретирует данные. Отсюда понимание исследователем того, что принято называть перспективой участников исследования (особенности их интенции, восприятия, чувств, убеждений, оценок и т.д.), напрямую связано с интерпретативной валидностью. После того как исследователь достиг понимания на описательном и интерпретативном уровне, он готов перейти к построению теории, позволяющей подняться на более высокий уровень абстракции как в смысле выводов, так и в смысле терминологии. Если на предыдущих этапах исследователь фокусируется на понимании, то здесь он переходит к объяснению, являющемуся его завершающей фазой. Теоретическая валидность, имеющая решающее значение на этом этапе, должна давать оценку двум главным составляющим любой теории – используемым понятиям и взаимоотношениям, существующим между ними. В соответствии с этими двумя аспектами теории можно выделить и два аспекта теоретической валидности – валидность используемых понятий и валидность постулируемых взаимосвязей между ними.
Подход Максвелла представляется наиболее приемлемым в решении проблемы совместной валидизации в рамках качественных и количественных исследований. В этом случае в состав валидности входят такие ее типы: теоретическая, конструктная, внешняя, внутренняя и предсказательная. Теоретическая валидность указывает насколько теоретический конструкт, положенный в основу исследования, соответствует реальному социальному феномену. Конструктная валидность демонстрирует насколько измерительная методика и полученные на ее основе результаты соответствуют теоретическому конструкту. Внешняя валидность связана с тем насколько выборочная совокупность может выступать основой для обобщений в отношении других людей, контекстов и периодов. Внутренняя валидность показывает насколько измерения исследования подтверждают существование связей между переменными, а также насколько такие связи могут быть подтверждением причинно-следственной зависимости между ними. Предсказательная валидность связана с тем насколько теоретическая, внешняя и внутренняя валидности обеспечивают предсказательный потенциал исследования [Дембицкий, 2010].
По большей части достижение теоретической валидности является прерогативой качественного исследования, так как теория, построенная на основе тщательного изучения эмпирического мира, будет гораздо обоснованней, чем теория, основывающаяся на изучении литературы и, тем более, на здравом смысле исследователя. После достижения теоретической валидности можно переходить к решению других задач валидизации в рамках количественной парадигмы.

Категория «надежность» имеет отношение к устойчивости и согласованности полученных результатов. Остановимся на трех основных видах надежности:
А. Ретестовая надежность является характеристикой, показывающей, насколько результаты опроса с помощью конкретной методики меняются с течением времени. Определение ретестовой надежности приемлемо в случаях измерения устойчивых свойст, слабо подверженных изменениям в долгосрочной перспективе. Если соответствующая методика является надежной, то результаты первого и второго опросов должны показать устойчивые результаты. Если же первый и второй опрос согласованы слабо, то методика является ненадежной и не может использоваться в исследованиях. Величина ретестовой надежности определяется с помощью коэффициентов корреляции.
Важно помнить, что использование ретестовой надежности не подходит для тех методик, которые предназначены для измерения характеристик, находящихся в постоянном изменении. В данном случае низкая устойчивость укажет не на недостатки опросного инструмента, а на изменение социальной/психологической ситуации.
Б. Внутренняя надежность показывает, насколько согласованны результаты, полученные с помощью разных индикаторов, измеряющих один признак. Таким образом, этот вид надежности подходит для сложных составных шкал, опирающихся на группу показателей. Высокая внутренняя надежность будет продемонстрирована в том случае, когда результаты показателей изменяются в одном направлении. Одним из главных способов определения внутренней надежности является использование коэффициента Альфа Кронбаха.
Проверка внутренней согласованности необходима, прежде всего, для того, чтобы удостовериться измеряют ли индикаторы методики одно и то же свойство.

В. Надежность кодировки определяется в исследованиях с применением контент-анализа или же в других исследованиях, требующих кодировки текстового материала. Этот вид надежности показывает качество инструкций, служащих руководством при кодировке различных частей текста. Высокая согласованность работы различных кодировщиков говорит о том, что соответствующая инструкция составлена правильно.
Коэффициенты, используемые для определения надежности кодировки, зависят от характера свойств, подлежащих кодировки. Если свойство является количественным, можно использовать один из коэффициентов корреляции. Если же свойство является качественным, то подойдет, например, коэффициент Каппа Кохена.
В зависимости от особенностей исследования необходима проверка тех или иных видов валидности и надежности. В противном случае исследователь рискует получить результаты-артефакты, то есть результаты, порожденные особенностями проведения исследования, а не свойствами изучаемых объектов.

• default_titleJohnston J., Pennypacker H. Strategies and tactics of human behavioral research. – New Jersey: Erlbaum, 1980. – 210 p.
• default_titleLahm K. Quantitative validity // The Blackwell Encyclopedia of Sociology / ed. by George Ritzer. — Malden, Oxford, Carlton: Blackwell Publishing, 2007. — P. 5173-5175.
• default_titleКэмпбелл Д. Модели экспериментов в социальной психологии и прикладных исследованиях. – М.: Социально-психологический центр, 1996. – 392 с.
• default_titleCampbell D., Fiske D. Convergent and Diskriminant Validation by the Multitrait-multimethod Matrix // Psychological Bulletin. – 1959. – № 2. – Р. 81–105.
• default_titleMessick S. Validity of Psychological Assessment // American Psychologist. — 1995. — №9. — P. 741-749.
• default_titleMiles B., Hernandez Jozefowicz-Simbeni D. Naturalistic Inuiry // The Handbook of Social Work Research Methods / ed. by B. Thyer. – Los Angeles; London; New Delhi; Singapore; Washington DC: Sage, 2010. — P. 415-424.
• default_titlePatton M. Qualitative evaluation and research methods. – Thousand Oaks: Sage, 2002.
• default_titleMaxwell J. Understanding and Validity in Qualitative Research // Harvard Educational Review. — 1992. — №3. — P. 279-300.
• default_titleДембицкий С. Теоретическая валидность и смещение данных в социологическом исследовании [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.ecsocman.edu.ru/soc-ua/msg/337817. html (обновленный вариант статьи)
• Show More

Проверка данных на валидность | htmlbook.ru

Для проверки веб-страниц на наличие ошибок и замечаний существует множество путей и способов. Условно они делятся на онлайновые и локальные. Онлайновые предназначены для проверки страниц с помощью браузера через Интернет, а локальные используются для проверки документов на текущем компьютере. Далее рассмотрим популярные методы валидации документов.

validator.w3.org

По адресу http://validator.w3.org располагается, пожалуй, самый распространенный инструмент для проверки отдельных страниц на валидность. Этот сайт предлагает три способа проверки: по адресу, локального файла и введенного в форму кода.

Проверка по адресу

Если ваш сайт уже опубликован в Интернете, то любую страницу можно проверить, вводя в текстовое поле ее адрес (рис. 14.1).

Рис. 14.1. Форма для ввода адреса документа

Так, вводя http://htmlbook. ru в форме «Validate by URI» (валидация по адресу) и нажав кнопку (проверить) получим сообщение о том, валидный документ или нет.

Хотя в текстовом поле вводится адрес сайта, проверяется не сайт целиком, а только одна главная страница. Учтите, что, к примеру, адрес http://htmlbook.ru равнозначен вводу http://htmlbook.ru/index.php.

Валидатор проверяет HTML-код страницы и в случае отсутствия ошибок докладывает о валидности документа (рис. 14.2).

Рис. 14.2. Отчет о проверке и валидности веб-страницы

При обнаружении ошибок выводится уведомление о том, что страница не валидна и список ошибок с указанием строк, где встречаются ошибки (рис. 14.3).

Рис. 14.3. Отчет о проверке и вывод ошибок

Проверка локальных файлов

Документы, еще не выставленные в Интернете, можно проверить с помощью формы, озаглавленной «Validate by File Upload» (валидация загруженных файлов), как показано на рис. 14.4.

Рис. 14.4. Форма ввода пути к локальному файлу для его проверки

Вначале следует указать путь к HTML-файлу, после чего нажать кнопку . Файл будет загружен на сервер и проверен на ошибки.

Использование формы для ввода кода

В некоторых случаях требуется проверить код без сохранения его в отдельный файл. В этом случае пригодится форма для прямого набора текста и отправки его на сервер для валидации (рис. 14.5).

Рис. 14.5. Форма для ввода HTML-кода

Расширение HTML Validator для браузера Firefox

Популярность браузера Firefox обусловлена наличием для него большого количества разнообразных расширений — программ, которые добавляют новые возможности в браузер. Расширения построены по открытой технологии и написать их может любой разработчик. Не оставлены без внимания и веб-разрабочики — для их удобства создано множество расширений, в том числе и для валидации документа прямо в браузере. В данном случае нас интересует HTML Validator. Эта программа построена по той же технологии, что и валидатор W3C, но не требует подключения к Интернету и работает прямо «на лету».

Где скачать
http://users. skynet.be/mgueury/mozilla/

Установка расширения

После скачивания файла установить расширение можно несколькими способами.

1. Через менеджер расширений

Запустите Firefox и откройте меню . Перетащите мышью загруженный файл (он имеет расширение xpi) в открывшееся окно. Далее расширение будет установлено автоматически.

2. С помощью открытия файла

Выберите в меню Firefox пункт и укажите путь к файлу с расширением, дальнейшие действия браузер выполнит сам.

3. Копирование файла в папку extension

Откройте папку на диске, где установлен Firefox (к примеру c:\Program Files\Mozilla Firefox) и найдите в ней подпапку extension, в которую скопируйте расширение. После запуска браузера дальнейшая установка пройдет самостоятельно.

Все приведенные методы установки требуют перезагрузки браузера после установки расширения. Работа HTML Validator начинается сразу же после повторного запуска Firefox.

Если указанные способы по каким-либо причинам не помогли, вы можете обратиться на сайт поддержки браузера Mozilla Firefox и прочитать обо всех возможных методах установки расширений по адресу
http://forum.mozilla-russia.org/doku.php?id=general:extensions_installing

Использование HTML Validator

При открытии веб-страницы HTML Validator начинает сразу же свою работу, и результат проверки отображается в строке состояния, в ее правом нижнем углу в виде небольшой картинки. Изображение зависит от статуса проверки и показано на рис. 14.6.

Рис. 14.6. Виды картинок, отображаемых при проверке документа

Кружок с галочкой (рис. 14.6а) показывает, что документ валидный, желтый треугольник с восклицательным знаком (рис. 14.6б) — по коду имеются замечания, которые могут быть исправлены автоматически. А красный кружок с крестиком (рис. 14.6в) предупреждает, что есть серьезные ошибки.

Просмотреть все ошибки можно двояко. Во-первых, заглянуть в HTML-код документа через меню или щелкнуть правой кнопкой и в контекстном меню выбрать (рис. 14.7).

Рис. 14.7. Контекстное меню с пунктом выбора исходного кода

Окно исходного кода веб-страницы разделено на три части (рис. 14.8), где верхний блок содержит собственно HTML-код. В левом нижнем блоке отображается список ошибок и замечаний или информационные сообщения в случае валидного документа. Правый нижний блок предназначен для подробных подсказок о текущих замечаниях.

Рис. 14.8. Результат работы расширения HTML Validator

Проверка на валидность | GeekBrains

Что такое валидность, как её проверять и зачем всё это нужно.

https://gbcdn.mrgcdn.ru/uploads/post/350/og_cover_image/f8e8e5c0628a040fb16df46a4b1d14c1

Как узнать, грамотно ли вы написали код? Будет ли ваш сайт корректно отображаться в разных браузерах? Не пойдет ли всё наперекосяк из-за нелепой опечатки или незакрытого тега? Если сайт или проект небольшой, это обычно видно с первого взгляда на код, но если это не так или человек не имеет достаточного опыта в разработке? 

Проверка на валидность

Проверка на валидность — проверка на соответствие написанного кода определенному стандарту. Как товары или продукты проверяются на соответствие ГОСТ или ТУ, так и сайт проверяется на соответствие установленным стандартам.

Для чего нужна проверка на валидность

SEO-оптимизация: от корректности кода зависит понимание вашего сайта поисковыми роботами.
Проверка на синтаксис. Ошибки, сделанные в коде, зачастую мешают вашему сайту стать кроссбраузерным. Находя и исправляя их, вы защититесь от некорректного отображения в разных браузерах. Вы легко найдёте глупые ошибки: ошибка в теге, пропущенный символ и т.п
Проверка на вложенность и закрытость тегов: часто встречаются незакрытые или неправильно закрытые теги  (например, вложенность <div>)
Валидатор — штука довольно строгая, и отлавливает даже те ошибки и недочёты, с которыми ваш сайт работает во всех браузерах. Однако валидация для HTML5 более мягкая, чем для HTML4, т.к. позволяет использовать пользовательские элементы, начинающиеся с data.

Проверять или нет

Важно помнить, что проверка на валидацию HTML еще не гарантирует полную работоспособность сайта, полную корректность его отображения, т.к. помимо html-кода в отображении большой вес имеет и правильно написанный CSS и программный код. 
На html-валидность производить проверку однозначно стоит, особенно начинающим разработчикам, которые в силу отсутствия опыта делают множество ошибок.
Иногда проверка на валидность помогает отловить скрытую рекламу и вредоносный код.
Хотите научиться писать валидный код? Тогда приглашаем на бесплатный интенсив по основам программирования!

Чем проверять

HTML-валидатор W3C здесь. С помощью сервиса можно проверить код как по URL, так и загрузив кусок кода или полностью файл.

Если же по каким-то причинам постоянно заходить на сервис не удобно, можно воспользоваться плагином для браузера. 

Css-валидатор проверяет таблицу стилей вашего сайта. Валидатор от W3C здесь. Логика работы идентична html-валидатору.

Ещё на валидность принято проверять ленты RSS и Atom. Сервис проверки.

Как исправлять ошибки

С одной стороны это не так и сложно, потому как в отчёте видна критичность ошибки, место с указанием строки тега, в котором ошибка замечена и рекомендации по её исправлению. Другое дело, что для того, чтобы исправить ошибку надо знать, как её исправлять, понимать, в чём заключается ошибка — уметь читать код и разбираться в нём. Сервис ошибку за вас не исправит, это придётся делать самому. Поэтому необходимы минимальные знания HTML и CSS, которые в т.ч. можно получить на соответствующих курсах HTML/CSS «Основы создания сайтов» и «HTML5 и CSS3 и Современные средства Web-разработки».

Тем, кто хочет стать программистом, рекомендуем профессию «Веб-разработчик».

Персональный сайт — Источники и контроль ненадежности данных. Связь надежности и валидности

Источники и контроль ненадежности данных. Связь надежности и валидности.

Оценка внутренней и операциональной валидностей позволяет оценить возможность артефактных выводов. 

Валидность – оценка исследования с т.зр. правильностиего организации и возможности считать результаты достоверными.

Для достижения валидности используют разные формы экспериментального контроля – способы задания уровней НП и контроль всех других переменных как источников конкурирующих объяснений.

Воспроизводимость — возможность повторных исследований с получением тех же феноменов и закономерностей, возможность сравнения данных, полученных для разных испытуемых или популяций. В этом контексте вводится понятие надежности данных.

Надежность – устойчивость данных, устанавливаемая при повторных измерениях переменной, при приближении экс-та к бесконечному, а также контроле ошибки измерений и несистематических смешений с ПП. Требование вероятностной оценки данных на основе статистических решений. Проблема интерсубъективности данных, т.е. возможность получения одних данных разными исследователями.

Ненадежность психологических измерений – источник ненадежности данных (их неоднородности или вариабельности), снижающий внутреннюю валидность эксперимента, зависит от вариабельности переменной и ошибок измерения.

Проблема ненадежности рез-тов психологического исследования прямо связана с планированием выборок исследования – их репрезентативностью и кол-вом входящих в них лиц (или случаев наблюдений).

1) Надежность данных – это условие оценки валидности исследования. Ненадежность данных может определяться нестабильностью психологической реальности, опосредованностью субъективным миром другого человека, ненадежностью методической процедуры и т.п. Ненадежность данных – их изменчивость при повторных опытах в рез-те несистематического влияния побочных факторов и вариабельности переменных. То есть источник ненадежности данных – несистематическое смешение — когда любая из побочных переменных или их сочетания нерегулярно вмешиваются в исследуемую зависимость.

Источником ПП, обусловленным фактором времени, становятся как внутренние причины (изменения состояний испытуемого), так и внешние (случайное отвлечение на шум, телефонный звонок и т.п.).  Чтобы контролировать такие смешения, нужно приблизить эксперимент к бесконечному – увеличить число проб.   Эта надежность связана с оценкой внутренней валидности.

2) Надежность методик – аспект операциональной валидности

3) Надежность как устойчивость и воспроизводимость рез-тов (аспект внешней валидности).

Django | Валидация данных

Валидация данных

Последнее обновление: 24.02.2018

Теоретически пользователь может ввести в форму какие угодно данные и отправить их. Однако не все данные бывают уместными или корректными. Например, в поле для возраста пользователь может ввести отрицательное число, что вряд ли может считаться корректным возрастом. В этой связи для проверки корректности вводимых данных используется механизм валидации.

Правила валидации

Основным элементом валидаии являются правила, которые задают параметры корректности вводимых данных. Например, для всех поле по умолчанию устанавливается обязательность ввода значения. И при генерации html-кода для поля ввода устанавливается атрибут required. И если мы попробуем отправить форму, если какое-то из ее полей не введено никакого значения, то мы получим ошибку:

И нам надо будет обязательно ввести какое-то значение в незаполненное поле. Однако это не всегда нужно. Допустим, одно поле может иметь, а может не иметь значение. В этом случае мы можем отключить атрибут required:

from django import forms

class UserForm(forms.Form):
    name = forms.CharField()
    age = forms.IntegerField(required=False)
    email = forms.EmailField(required=False)

Длина текста

Для полей, которые требуют ввода текста, например, CharField, EmailField и др., с помощью параметров max_length и min_length можно задать соответственно максимальную и минимальную длину вводимого текста в символах.

from django import forms

class UserForm(forms.Form):
    name = forms.CharField(min_length=2, max_length=20)
    email = forms.EmailField(required=False, min_length=7)

При генерации разметки для полей ввода будут устанавливаться атрибуты maxlength и minlength.

Минимальное и максимальное число

Для объектов IntegerField, DecimalField и FloatField можно устанавливать параметры max_value и min_value, которые задают соответственно максимально допустимое и минимально допустимое значение.

DecimalField дополнительно может принимать еще параметр decimal_places, который указывает на максимальное количество знаков после запятой.

from django import forms

class UserForm(forms.Form):
    name = forms.CharField()
    age = forms.IntegerField(min_value=1, max_value=100)
    weight = forms.DecimalField(min_value=3, max_value=200, decimal_places=2)

is_valid

Выше рассмотренные атрибуты позволяют валидировать значения при вводе на стороне клиента. Однако практически пользователя, имея определенные навыки, могут все равно отправить форму с заведомо некорректными данными. Например, через инструменты для разработчиков в веб-браузере можно подправить исходный код формы, добавив ей атрибут novalidate, который отключает клиентскую валидацию. Поэтому проверку на валидность данных также надо определять на стороне сервера. Для этого у формы вызывается метод is_valid(), который возвращает True, если данные корректны, и False — если данные некорректны. Чтобы использоать этот метод, надо создать объект формы и передать ей пришедшие из запроса данные.

Итак, определим следующее представление в файле views.py:

from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
from .forms import UserForm

def index(request):
    if request.method == "POST":
        userform = UserForm(request.POST)
        if userform.is_valid():
            name = userform.cleaned_data["name"]
            return HttpResponse("<h3>Hello, {0}</h3>".format(name))
        else:
            return HttpResponse("Invalid data")
    else:
        userform = UserForm()
        return render(request, "index.html", {"form": userform})

Если приходит POST-запрос, то в начале заполняем форму пришедшими данными:

userform = UserForm(request.POST)

Потом проверяем их корректность:

if userform.is_valid():

После проверки на валидность мы можем получить данные через объект cleaned_data (если данные корректны):

name = userform.cleaned_data["name"]

Если данные некорректны, можно предусмотреть альтернативный вывод:

return HttpResponse("Invalid data")

Для тестирования формы можно установить у ней атрибут novalidate:

<form method="POST" novalidate>
		{% csrf_token %}
    <table>
        {{ form }}
    </table>
    <input type="submit" value="Send" >
</form>

В чем разница между целостностью данных и достоверностью данных?

ЦЕЛОСТНОСТЬ ДАННЫХ по сравнению с ДЕЙСТВИТЕЛЬНОСТЬ ДАННЫХ

== Чтобы быть точными в нашем суждении о большой разнице между «Проверка данных» и «Целостность данных», мы должны подчеркнуть, что сравнение этих терминов может быть подчеркнуто по следующим параметрам:

1- Определения:

— Целостность данных — это гарантия того, что информация не изменилась из ее источника и не была случайной (например,грамм. из-за ошибок программирования) или злонамеренно (например, посредством взлома или взлома) модифицированы, изменены или уничтожены. Другими словами, это касается полноты, достоверности и целостности данных, которые соответствуют намерениям создателей данных.

— Проверка данных — это тесты и оценки, используемые для определения соответствия спецификациям и требованиям безопасности, чтобы гарантировать правильность и обоснованность данных.

2- Но у них одно и то же назначение:

— Целостность и проверка данных снижают риск для системы агентства от вредоносного программного обеспечения и вторжений, а также от случайного изменения или уничтожения.

— Целостность данных — это мера достоверности и точности объекта данных.

— Несмотря на это, ошибки достоверности данных встречаются чаще, чем ошибки целостности данных

3- Льготы:

— Адреса целостности данных:

(i) — Защита информации от случайного или злонамеренного изменения или уничтожения.

(ii) — Обеспечение уверенности в том, что информация соответствует ожиданиям в отношении ее качества, i.е. обеспечение целостности данных обеспечивает качество данных в базе данных.

(iii) — Например, если сотрудник введен со значением идентификатора сотрудника 123, база данных не должна позволять другому сотруднику иметь идентификатор с тем же значением. Или, если в таблице есть столбец идентификатора отдела, в котором хранится номер отдела для сотрудника, база данных должна допускать только значения, действительные для номеров отделов в компании.

(iv) — В качестве функции, связанной с безопасностью, служба обеспечения целостности данных поддерживает информацию точно в том виде, в каком она была введена, и подлежит аудиту для подтверждения ее надежности.Данные подвергаются любому количеству операций для поддержки принятия решений, таких как захват, хранение, извлечение, обновление и передача. Целостность данных также может быть мерой производительности во время этих операций на основе обнаруженной частоты ошибок.

— Проверка данных:

a) -Устанавливает соответствие спецификациям и требованиям безопасности.

b) -Гарантирует вашему приложению, что все значения данных верны и точны.

4- Типы и категории:

— Целостность данных попадает в следующие категории:

· Целостность объекта — Он определяет строку как уникальный объект для конкретной таблицы с помощью индексов, ограничений UNIQUE, ограничений PRIMARY KEY или свойств IDENTITY.

· Целостность домена — Это действительность записей для данного столбца; путем ограничения типа (с помощью типов данных), формата (с помощью ограничений и правил CHECK) или диапазона возможных значений (с помощью ограничений FOREIGN KEY, определений DEFAULT, определений NOT NULL и правил).

· Ссылочная целостность — Обеспечивает согласованность значений ключей во всех таблицах, чтобы сохранить определенные отношения между таблицами при вводе или удалении записей.В Microsoft® SQL Server ™ 2000 ссылочная целостность основана на отношениях между внешними ключами и первичными ключами или между внешними ключами и уникальными ключами (через ограничения FOREIGN KEY и CHECK).

· Целостность, определяемая пользователем — Позволяет определять конкретные бизнес-правила, которые не попадают ни в одну из других категорий целостности. Все категории целостности поддерживают определяемую пользователем целостность (все ограничения на уровне столбцов и таблиц в CREATE TABLE, хранимых процедурах и триггерах).

— Data Validity имеет несколько типов:

· Проверка типа данных — чтобы проверить тип данных с помощью пользовательского интерфейса вашего приложения, чтобы узнать, является ли строка буквенной? или «число числовое?»

· Проверка диапазона — Как расширение проверки простого типа, чтобы гарантировать, что предоставленное значение находится в пределах допустимых минимумов и максимумов.Как и в случае проверки типа данных, интерфейс вашего приложения обычно может обеспечивать необходимую проверку диапазона, хотя в качестве альтернативы конструкции вы можете создать бизнес-правило для обработки проверок диапазона.

· Проверка кода — для которых обычно требуется таблица поиска в качестве таблицы проверки для хранения авторизованных кодов, и эта таблица может быть частью бизнес-правила или может быть реализована непосредственно в базе данных для поиска запроса.

· Комплексная проверка — Это применимо, когда иногда простого поля и проверки подстановки недостаточно, а проверка данных выходит за рамки экрана непосредственного ввода данных до сложной проверки многофайловых данных, которую лучше всего обрабатывать с помощью бизнес-правил, основанных на процедурах , чтобы ограничить начисления за год до текущей даты и за весь срок действия.

5- Шаблон дизайна:

— Дизайн проверки данных в вашем приложении может быть выполнен с использованием нескольких различных подходов: кода пользовательского интерфейса, кода приложения или ограничений базы данных.

— Дизайн таблиц целостности данных может быть спланирован путем определения допустимых значений для столбца и принятия решения о том, как обеспечить целостность данных в столбце.

6- Государственные нормы, стандарты или законодательство:

— Люди не всегда могут сканировать информацию, чтобы определить, были ли данные удалены, добавлены или изменены.Даже если бы сканирование было возможно, у человека не было возможности узнать достоверность данных. Поэтому желательно иметь автоматизированные средства обнаружения как международных, так и непреднамеренных модификаций данных.

— Целостность данных — Процедура согласования (например, контрольные суммы, хеш-итоги, счетчики записей) должна использоваться, чтобы гарантировать, что программное обеспечение или данные не были изменены. Этот процесс очень важен, потому что ошибки целостности данных вызваны ошибками в компьютерных программах, которые, например, вызывают перезапись некоторых данных в базе данных, когда кто-то пытается получить пустое значение из базы данных.

— Проверка данных — Программы проверки целостности (например, проверки разумности согласованности, проверка во время ввода и обработки данных) должны использоваться для поиска доказательств фальсификации данных, ошибок и упущений, в которых ошибки достоверности данных обычно вызваны людьми — обычно персонал по вводу данных — кто ошибочно вводит эти данные.

— Ошибки достоверности данных, вызванные неправильным вводом данных, называемые ошибками достоверности данных, вероятно, являются наиболее распространенными ошибками, связанными с данными.Эти ошибки также сложнее всего обнаружить в системе, и обычно они возникают, когда за короткий промежуток времени вводится большой объем данных.

Достоверность и надежность данных, собранных общинными медработниками в сельских и пригородных условиях в Кении | BMC Health Services Research

Надежность и достоверность измерений важны для интерпретации и обобщения результатов исследований [1]. Валидные, надежные и сопоставимые измерения состояния здоровья людей являются важнейшими компонентами доказательной базы для политики здравоохранения [2].Понимание достоверности и точности данных важно, чтобы их можно было использовать с уверенностью или, по крайней мере, со знанием их ограничений. Потребность в надежной информации особенно актуальна в случае возникновения болезней и других серьезных угроз здоровью, когда быстрое информирование, расследование и ответные меры могут спасти жизни и предотвратить более широкие национальные вспышки и даже глобальные пандемии [3].

Правительство Кении через Министерство здравоохранения и санитарии развернуло стратегию общественного здравоохранения как способ улучшения здравоохранения на уровне домашних хозяйств.Эта стратегия включает в себя сбор данных о состоянии здоровья на уровне домохозяйства МСР, которые представляются на собраниях сообщества, на которых сообщество обсуждает результаты, определяет приоритетные действия и планирует мероприятия по улучшению показателей, которые оказались низкими, с целью улучшения состояния их здоровья.

Многие успешные медицинские вмешательства во многих частях развивающегося мира вовлекали медицинских работников в общину [4]. Широкомасштабное участие местных медицинских работников в государственных инициативах и особенно в сборе данных о здоровье для использования в системах здравоохранения было минимальным, возможно, из-за предположения, что данные могут быть недостаточно надежными для принятия решений в формальном секторе здравоохранения.

Западная Кения неизменно демонстрирует низкие показатели здоровья и развития, несмотря на ряд мероприятий, инициированных НПО и правительством Кении. Эти плохие показатели требуют согласованных усилий для того, чтобы обратить вспять плохие тенденции. Для будущих вмешательств требуется достоверная и точная информация о состоянии здоровья населения для эффективного планирования, мониторинга и оценки с целью отслеживания эффективности. Доступная информация не всегда может быть своевременной, полной или актуальной для местного контекста [5].

Выборочные обследования населения и методы дозорного эпиднадзора, такие как демографические и медицинские обследования, обычно используются вместо обычных данных. Тем не менее, эти методы критиковались за их дороговизну, недостаточный охват населения и несвоевременность.

С внедрением Стратегии общественного здравоохранения информация о состоянии здоровья населения стала легко доступной.

Общинные медицинские работники (МСР) и другие непрофессиональные общественные работники собирают широкий спектр медицинской информации.Однако мало что известно о том, можно ли полагаться на эту информацию для измерения состояния здоровья населения, а также причин и распространения болезней. Должностные инструкции МСР включают санитарное просвещение и основные профилактические услуги по планированию семьи; здоровье матери и ребенка; улучшение питания; основная гигиена, санитария; и иммунизация детей [12].

Сегодня это также включает массовую иммунизацию для искоренения полиомиелита, уход за новорожденными, направление соответствующих критериям больных в медицинские учреждения и регулярное ведение записей для обновления информационной системы здравоохранения сообщества [7, 12].Это подразумевает, что сбор информации о здоровье — это роль, которую в последнее время передали CHW. Результаты исследования, проведенного в Замбии, показали, что МСР могут также правильно и безопасно готовить и интерпретировать экспресс-тесты на малярию при поддержке четких инструкций и соответствующей подготовки [6].

Исследование, проведенное Кисией и другими, показало, что местные медицинские работники под контролем персонала учреждения собирают и анализируют данные и производят информацию, которая должна использоваться для решения, какие проблемы со здоровьем необходимо решать сообществу.Основная цель сбора данных МСР заключалась в улучшении их собственной работы, управления и результатов. Благодаря такой договоренности, община получила возможность решать некоторые из своих проблем, связанных со здоровьем, за счет собственных ресурсов (например, строительство туалетов) [7]. Это демонстрирует, что в условиях нехватки ресурсов КР можно использовать для сбора данных для планирования мероприятий на уровне сообщества.

Следовательно, необходимо определить достоверность и надежность данных, собранных местными медработниками, чтобы установить их полезность для планирования и формулирования политики для сообществ, от которых они собираются.Это во многом поможет развеять предположения о том, достаточно ли надежны данные, собранные этими работниками, для использования при определении состояния здоровья и распространения болезней в популяции [4].

Цель

Целью данного исследования было определение достоверности и надежности данных, собранных МСР в различных социально-экономических условиях в Кении.

Что такое проверка данных? Как это работает и почему это важно

Обзор

Проверка данных является неотъемлемой частью любой задачи обработки данных, независимо от того, собираете ли вы информацию на местах, анализируете данные или готовитесь представить данные заинтересованным сторонам.Если данные неточны с самого начала, ваши результаты определенно не будут точными. Вот почему необходимо проверять и проверять данные перед их использованием.

Хотя проверка данных является критически важным этапом в любом рабочем процессе обработки данных, ее часто пропускают. Может показаться, что проверка данных — это шаг, который замедляет темп вашей работы, однако он важен, поскольку поможет вам добиться наилучших возможных результатов. В наши дни проверка данных может быть гораздо более быстрым процессом, чем вы могли подумать.С платформами интеграции данных, которые могут включать и автоматизировать процессы валидации, валидацию можно рассматривать как важный компонент вашего рабочего процесса, а не как дополнительный этап.

Зачем нужна проверка?

Проверка точности, ясности и детализации данных необходима для устранения любых дефектов проекта. Без проверки данных вы рискуете принимать решения на основе данных с недостатками, которые не точно отражают текущую ситуацию.

Хотя проверка входных данных и значений важна, также необходимо проверять саму модель данных.Если модель данных не структурирована или построена неправильно, вы столкнетесь с проблемами при попытке использовать файлы данных в различных приложениях и программном обеспечении.

Как структура, так и содержимое файлов данных будут определять, что именно вы можете делать с данными. Использование правил проверки для очистки данных перед использованием помогает смягчить сценарии «мусор на входе = мусор на выходе». Обеспечение целостности данных помогает гарантировать законность ваших выводов.

Типы проверки данных

Правила проверки согласованности

Самыми простыми (и, возможно, наиболее важными) правилами, используемыми при проверке данных, являются правила, обеспечивающие целостность данных.Вы, наверное, знакомы с подобными практиками. Проверка орфографии? Проверка данных. Минимальная длина пароля? Проверка данных.

В каждой организации будут свои уникальные правила хранения и обслуживания данных. Установка основных правил проверки данных поможет вашей компании придерживаться установленных стандартов, которые сделают работу с данными более эффективной. Некоторые другие распространенные примеры правил проверки данных, которые помогают поддерживать целостность и ясность, включают:

• Тип данных (например,целое число, число с плавающей запятой, строка)
• Диапазон (например, число от 35-40)
• Уникальность (например, почтовый индекс)
• Последовательные выражения (например, использование одной из улиц, ул, ул.)
• Нет нулевых значений

Стандарты формата

Проверка структуры данных так же важна, как и проверка самих данных. Это гарантирует, что вы используете соответствующую модель данных для форматов, совместимых с приложениями, в которых вы хотите использовать данные.

Форматы файлов и их стандарты поддерживаются некоммерческими организациями, правительственными ведомствами, отраслевыми консультативными группами и частными компаниями. С их помощью они помогают непрерывно разрабатывать, документировать и определять файловые структуры, содержащие данные.

При проверке данных следует хорошо понимать стандарты и структуру модели данных, в которой хранится набор данных. В противном случае могут появиться файлы, несовместимые с приложениями и другими наборами данных, с которыми вы, возможно, захотите интегрировать эти данные.

Как выполнить проверку данных

Проверка скриптами

В зависимости от вашего свободного владения языками кодирования, написание сценария может быть вариантом для проверки данных. Вы можете сравнить значения и структуру данных с вашими определенными правилами, чтобы убедиться, что вся необходимая информация находится в пределах требуемых параметров качества. В зависимости от сложности и размера проверяемого набора данных этот метод проверки данных может занять довольно много времени.

Проверка программами

Многие программы могут быть использованы для проверки данных за вас. Этот метод проверки очень прост, поскольку эти программы были разработаны для понимания ваших правил и файловых структур, с которыми вы работаете. Идеальный инструмент — это инструмент, который позволяет встроить проверку на каждом этапе рабочего процесса, не требуя глубокого понимания основного формата.

FME для проверки данных

, такое как FME, позволяет настраивать рабочие процессы проверки данных в точном соответствии с вашими потребностями.Вы можете создавать рабочие процессы, специфичные для проверки данных, или добавлять проверку данных в качестве шага в другие рабочие процессы интеграции данных. Кроме того, вы можете автоматически запускать любой рабочий процесс проверки данных по расписанию (или по запросу), что означает, что вы можете создать рабочий процесс один раз и повторно использовать его снова и снова.

Чтобы обеспечить наиболее эффективное соответствие данных своему назначению, вы можете добавить в рабочий процесс «преобразователи» на основе проверки. Например, преобразователи GeometryValidator, AttributeValidator и Tester от FME помогут вам убедиться, что данные отформатированы и структурированы в соответствии с вашими конкретными правилами проверки данных.Эти преобразователи можно использовать в начале рабочих процессов для проверки правильности считываемых данных или в конце рабочего процесса для проверки правильности преобразования и преобразования данных.

FME поддерживает более 450 форматов и приложений с помощью инструментов, называемых программами чтения и записи. Каждый читатель и писатель были разработаны, чтобы понимать особую природу своего формата данных, чтобы помочь в процессе проверки. Читатели и писатели выходят за рамки простого понимания расширения файла.Они тоже понимают, основываясь на функциях. Например, не все файлы .xml одинаковы. Вы можете использовать XML для хранения данных для CityGML, GPX, LandXML или Microsoft MapPoint Web. Каждый из читателей и авторов FME интерпретирует данные по необходимости, а не только по формату.

Когда вы запускаете рабочие процессы, если данные недействительны или есть какие-либо другие проблемы с вашим рабочим процессом, вы получите уведомление в деталях отчета. Эта информация поможет вам повторить свои шаги и перенастроить рабочий процесс, чтобы исправить данные.

С помощью FME вы можете убедиться, что данные правильные, (не содержат несоответствий или ошибок), полные, (отсутствуют пропущенные поля, где требуется значение) и соответствует (соответствует спецификациям стандартов моделей данных).

Что такое предприятие?

FME признана платформой интеграции данных с лучшей поддержкой пространственных данных во всем мире. Однако он может обрабатывать гораздо больше, чем просто пространственные данные. FME может помочь вам интегрировать бизнес-данные, 3D-данные и приложения на одной платформе.FME предлагает ряд вспомогательных инструментов преобразования данных, называемых преобразователями, которые позволяют легко интегрировать более 450 форматов и приложений. С FME у вас есть возможность трансформировать и интегрировать именно так, как вы хотите.

Safe Software, создатели FME, являются лидерами в мире технологий, которые стремятся быть на шаг впереди тенденций интеграции данных. FME постоянно обновляется, чтобы обеспечить его адаптацию для поддержки новых форматов данных, обновленных версий существующих форматов данных и больших объемов данных.Исчезла идея о том, что отдельные отделы должны работать в своих хранилищах данных, а ИТ-структуры ограничивают потенциал компании, чтобы по-настоящему работать как единое целое. Данные должны иметь возможность беспрепятственно передаваться независимо от того, где, когда и как они необходимы.

Связанные ресурсы

Проверка данных и обеспечение качества с FME

Советы по повышению качества данных

Контрольный список для окончательной проверки геопространственных данных

Почему следует заботиться о пространственных данных

Что такое преобразование данных?

Что такое интеграция приложений?

Как вы оцениваете? (+ Free Scorecard)

К настоящему времени вы слышали, насколько ценными могут быть данные, как они могут продвигать вашу компанию вперед, как вы можете использовать их для принятия более эффективных решений.Тут, конечно, есть нюанс. Информация имеет ценность только в том случае, если она качественная.

Как вы можете оценить качество ваших данных? Качество данных соответствует шести параметрам: точность, полнота, согласованность, своевременность, достоверность и уникальность. Прочтите, чтобы узнать об определениях этих параметров качества данных.

• Точность
• Полнота
• Согласованность
• Своевременность
• Действительность
• Уникальность

Шесть измерений качества данных для оценки

Точность

Термин «точность» относится к степени, в которой информация точно отражает описываемое событие или объект.Например, если возраст покупателя 32 года, но система говорит, что ей 34 года, эта информация неточна.

Какие шаги вы можете предпринять, чтобы повысить точность? Спросите себя, отражает ли информация реальность ситуации. Есть неверные данные (которые нужно исправить)?

Полнота

Данные считаются «полными», если они соответствуют ожиданиям полноты. Допустим, вы просите клиента указать свое имя. Вы можете указать отчество клиента по желанию, но если у вас есть имя и фамилия, данные будут полными.

Есть вещи, которые вы можете сделать, чтобы улучшить это измерение качества данных. Вам нужно будет оценить, доступна ли вся необходимая информация и отсутствуют ли какие-либо элементы.

Согласованность

Во многих компаниях одна и та же информация может храниться более чем в одном месте. Если эта информация совпадает, она считается «непротиворечивой». Например, если ваша информационная система отдела кадров сообщает, что сотрудник там больше не работает, а в платежной ведомости указано, что он все еще получает чек, это непоследовательно.

Чтобы устранить проблемы с несогласованностью, просмотрите свои наборы данных, чтобы убедиться, что они одинаковы во всех случаях. Есть ли случаи, когда информация конфликтует сама с собой?

Прочтите нашу электронную книгу

Посмотрите, как оценка качества данных выглядит на практике. Просмотрите четыре ключевых показателя, которые организации могут использовать для измерения качества данных

Своевременность

Доступна ли ваша информация именно тогда, когда она необходима? Этот параметр качества данных называется «своевременность».«Допустим, вам нужна финансовая информация каждый квартал; если данные готовы в срок, значит, вовремя.

Показатель своевременности качества данных — это ожидание пользователя. Если ваша информация не готова именно тогда, когда она вам нужна, она не соответствует этому параметру.

Действительность

Действительность — это показатель качества данных, который относится к информации, которая не соответствует определенному формату или не соответствует бизнес-правилам. Популярный пример — дни рождения: многие системы просят вас ввести день рождения в определенном формате, и если вы этого не сделаете, это недействительно.

Чтобы соответствовать этому параметру качества данных, вы должны проверить, соответствует ли вся ваша информация определенному формату или бизнес-правилам.

Уникальность

«Уникальная» информация означает, что в базе данных присутствует только один ее экземпляр. Как известно, дублирование данных — частое явление. «Дэниел А. Робертсон» и «Дэн А. Робертсон» вполне могут быть одним и тем же человеком.

Соответствие этому параметру качества данных предполагает анализ вашей информации, чтобы убедиться, что она не дублируется.

Как соотносятся ваши данные?

Выполняете ли вы все возможные измерения качества данных? Загрузите бесплатную карту показателей, чтобы оценить свои собственные инициативы по обеспечению качества данных. Решения по обеспечению качества данных могут помочь улучшить вашу оценку и обеспечить точность, согласованность и полноту ваших данных для принятия уверенных бизнес-решений.

Чтобы узнать больше, прочтите нашу электронную книгу: 4 способа измерения качества данных

Надежность и достоверность? Они взаимозаменяемы?

Explorance занимается защитой данных, которые доверяют нам наши клиенты.В настоящей Политике конфиденциальности ясно и просто изложен наш подход к информационной безопасности и защите данных. Недавно он был расширен, чтобы соответствовать и превосходить требования Общего регламента ЕС по защите данных (GDPR) и продолжает поддерживать правила других стран и штатов.

Наша политика конфиденциальности регулирует как наши методы продаж и маркетинга, так и продукты и услуги. Мы разделили эти две темы на этом сайте, чтобы вам было легче находить нужную информацию.В обоих случаях мы описываем, какую информацию мы собираем, как она используется, наши законные основания для этого использования, как мы обеспечиваем ее безопасность, а также ваши права и права всех пользователей наших продуктов и услуг.

Продажи и маркетинг

Какую информацию мы собираем?

Мы собираем информацию о вас, когда вы регистрируетесь на нашем сайте, подписываетесь на нашу рассылку новостей, отвечаете на опрос или заполняете форму. При запросе информации или регистрации на нашем сайте вам будет предложено ввести свое имя, адрес электронной почты и / или номер телефона.Однако вы можете просматривать наш сайт анонимно. Кроме того, мы используем Google Analytics для отслеживания показателей использования веб-сайта. Пожалуйста, ознакомьтесь с нашей политикой в ​​отношении файлов cookie для получения более подробной информации.

Как мы используем эту информацию?

Информация, которую мы получаем от вас, может быть использована для ответа на запрос о дополнительной информации, персонализации вашего опыта, улучшения нашего веб-сайта и обслуживания клиентов, а также для периодической отправки вам электронных писем, таких как информационные бюллетени, новости компании и сопутствующая информация о продуктах. Во всех таких электронных сообщениях от Explorance будет предложена возможность отказаться от любых подобных уведомлений.

Каковы законные основания для использования этой информации?

Основная причина известна как «законные интересы», то есть у нас есть веская и справедливая причина использовать ваши данные, и мы делаем это таким образом, который не нарушает ваши права и интересы. Вторая основа — это поддержка наших договорных обязательств с нашими клиентами.

Как ваши данные хранятся в безопасности?

Мы используем программные системы мирового класса для безопасного хранения всей информации, собранной с нашего веб-сайта и других источников, связанных с продажами и маркетингом.Кроме того, Explorance имеет несколько внутренних политик и программ безопасности данных, включая политику прямого маркетинга, политику информационной безопасности и защиты данных, политику уведомления о нарушениях и программу обучения безопасности в масштабах всей компании. Эти политики регулярно пересматриваются нашей командой по управлению защитой данных.

Передаются ли ваши данные третьим лицам?

Никакая информация, собранная через наш веб-сайт, не продается и не передается для использования третьим лицам. Информация, собранная на нашем веб-сайте, хранится в защищенных системах и доступна только уполномоченному персоналу.Тем не менее, мы можем раскрыть вашу информацию, когда мы считаем, что это уместно для соблюдения закона, обеспечения соблюдения политики нашего сайта или защиты наших или других прав, собственности или безопасности.

Каковы ваши права?

В дополнение к праву знать, как используются ваши данные и кому они передаются (которое описано выше), ваши права включают право знать, какую личную информацию мы собрали, право на получение копии этих данных, право вносить исправления и требовать его удаления.По всем таким запросам обращайтесь к менеджеру своего аккаунта или отправляйте электронное письмо по адресу [email protected]. Мы будем рады ответить на любые ваши вопросы и помочь любым возможным способом.

Продукты и услуги

Какую информацию мы собираем?

Набор информации, позволяющей установить личность, определяется нашими клиентами (также известными как «контролеры») и обычно представляет собой демографические данные, связанные с получателями оценок и опросов, предоставляемых нашими продуктами.

Кроме того, мы собираем и храним определенные типы информации с помощью пассивных инструментов сбора, таких как файлы cookie и зашифрованные токены аутентификации.Файлы cookie — это небольшие текстовые файлы, размещаемые на вашем компьютере, которые наши продукты могут извлекать позже. Если включена аналитика, может собираться дополнительная информация, такая как канал заполнения, тип браузера и устройства, IP-адрес и операционная система. Наши продукты предоставляют возможность использовать сторонние инструменты аналитики, такие как Google Analytics.

Как мы используем эту информацию?

Информация обрабатывается по запросу клиента, который обычно представляет результаты оценок и опросов.Файлы cookie и аналитические данные помогают нам понять, как вы используете наши продукты, чтобы мы могли улучшить ваш пользовательский опыт.

Каковы законные основания для использования этой информации?

Мы обрабатываем данные по запросу наших клиентов в соответствии с договорными обязательствами, соответствующими местному, государственному, провинциальному и федеральному законодательству. Сюда входят FERPA (Закон о правах семьи на образование и неприкосновенность частной жизни), PIPEDA (Закон о защите личной информации и электронных документов), GDPR (Общие правила защиты данных), APP (Австралийские принципы конфиденциальности) и PDPA (Закон о защите личных данных).

Как ваши данные хранятся в безопасности?

Контроль доступа конечных пользователей обычно осуществляется через службу аутентификации клиента. Наш центр обработки данных, размещенный в Blue, расположенный в Канаде, имеет сертификат SOC 2 Type 2, а Bluepulse, BlueX и MTM используют региональные центры обработки данных Microsoft Azure. Для передачи данных используются защищенные протоколы ftp и https. Кроме того, Explorance имеет несколько внутренних политик и программ безопасности данных, в том числе политику информационной безопасности и защиты данных, политику уведомления о нарушениях и программу обучения безопасности в масштабах всей компании.Эти политики регулярно пересматриваются нашей командой по управлению защитой данных.

Передаются ли ваши данные третьим лицам?

Никакая информация, собранная с помощью наших продуктов, не передается третьим лицам без явного согласия уполномоченного представителя клиента.

Каковы права конечных пользователей наших продуктов?

Заказчик несет ответственность за информирование своих конечных пользователей об их правах и соблюдение этих прав в соответствии с их местными нормативными актами.При этом продукты и услуги Explorance стремятся соблюдать принципы конфиденциальности, изложенные в таких нормативных актах, как GDPR , PIPEDA , FERPA , APP , PDPC , и мы будем поддерживать вас и ваших конечных пользователей в каждом возможен способ, в том числе:

• Право на получение информации. Наши продукты поддерживают индивидуализированный обмен сообщениями, который можно использовать для информирования ваших конечных пользователей.
• Право на доступ и переносимость данных — Уполномоченные администраторы могут извлекать запрошенные данные из наших продуктов.
• Право на исправление — Уполномоченные администраторы могут обновлять данные по мере необходимости во всех наших продуктах.
• Право на удаление — Личные данные могут быть анонимны по запросу.
• Право ограничивать обработку — Уполномоченные администраторы могут отключить обработку, закрывая задачи или обновляя информацию профиля.
• Право на возражение — этот процесс определяется отдельными клиентами в соответствии с требованиями местного законодательства.
• Права, связанные с автоматическим принятием решений, включая профилирование — Наши продукты не обрабатывают данные таким образом.

Положения и условия

Наши Условия и положения устанавливают порядок использования, отказ от ответственности и ограничения ответственности, регулирующие использование нашего веб-сайта. Используя наш сайт, вы соглашаетесь с этими условиями и нашей политикой конфиденциальности в Интернете.

Наши условия использования SMS устанавливают использование, отказ от ответственности и ограничения ответственности, регулирующие использование функций службы коротких сообщений («SMS» или «текстовое сообщение») наших продуктов и услуг.

Explorance привержен мировым стандартам информационной безопасности и будет обновлять свои политики и продукты по мере развития международных правил.

Для получения дополнительной информации, а также для подачи жалобы или запроса отправьте электронное письмо по адресу [email protected].

Эта политика конфиденциальности может обновляться время от времени. Пожалуйста, периодически посещайте эту страницу, чтобы быть в курсе любых изменений.

Эта политика конфиденциальности последний раз обновлялась 2 июня 2021 г. | by Joel Nantais

Четыре типа действительности

Есть несколько типов действительности, все из которых важны в зависимости от контекста.Мы сосредоточимся на наиболее распространенных проблемах внутренней и внешней достоверности, но было бы хорошо знать и о других типах.

Достоверность статистического заключения относится к правильному применению математических и статистических методов, чтобы сделать выводы между наблюдениями между независимыми и зависимыми переменными. Например, применил ли исследователь подходящую формулу регрессии наименьших квадратов для выборки, а не для генеральной совокупности?

Конструктивная валидность — это озабоченность тем, что наблюдаемые данные на самом деле представляют собой высокоуровневые идеи или переменные, которые пытаются измерить.Это важно в социальных науках (которые, как я полагаю, составляют многие области науки о данных, которые связаны с поведением отдельных лиц и групп), потому что многие важные теоретические концепции нельзя непосредственно наблюдать или измерять.

Например, если я хочу сравнить патриотизм людей, я могу сделать некоторые измерения, например, стоят ли они во время исполнения государственного гимна, жертвуют ли они благотворительным организациям, которые поддерживают ветеранов, ставят флаги на их бамперы или поддерживают действия против стран, обвиняемых в том, что они агрессивны по отношению к своей стране.Тем не менее, я должен быть уверен, что эти наблюдения не измеряют их любовь к наклейкам на бампере с флагами, или их лень или трудности, связанные с стоянием, когда звучит государственный гимн, или, возможно, они просто настроены в сторону войны, несмотря на провокацию!

Внешняя валидность — это степень, в которой можно сделать вывод, что случайная связь, наблюдаемая и доказанная в рамках конкретного исследования, существует в более крупной выборке, генеральной совокупности или при других обстоятельствах. Это важно в тех случаях, когда вы проводите эксперимент или пилотную версию подгруппы, и вы хотите понять, будут ли ваши результаты верными, если вы увеличите масштаб или проведете тот же пилотный проект в другой группе.

Внутренняя достоверность — это мера того, вызвали ли изменения независимой переменной различия или изменения зависимой переменной в эксперименте или исследуемой популяции. Например, можем ли мы быть уверены, что наблюдаемые изменения или различия наблюдаемой зависимой переменной произошли из-за изменений или различий в независимых переменных.

Внутренняя достоверность важна, поскольку она напрямую связана с причинно-следственной связью, которая, несмотря на то, что некоторые считают, все еще важна в век машинного обучения! Поскольку внутренняя валидность так важна, мы сосредоточимся на ней в оставшейся части этой статьи.

Разработка Windows с проверкой достоверности данных

Data Validity обеспечивает поддержку структуры для ограничения использования записей данных. Эта функция применима только тогда, когда пользователь создает или изменяет запись и относится к записи в сущности с достоверностью данных. Это не ограничивает доступ к записям из собственного клиентское окно. Пользователи, у которых есть доступ к основным данным с включенной проверкой достоверности данных может вносить изменения, связанные с достоверностью данных.Чтобы узнать о концепции и о том, как моделировать достоверность данных, см. моделирование достоверности данных на сервере

предоставила базовую поддержку для достижения некоторых поведений, связанных с достоверностью данных, и они обсуждаются в этом статья.

Содержание

Включение параметров контекстного меню структуры для проверки действительности базы состояний

Для выполнения перехода между состояниями в модели State Based Validity разработчик может написать свою собственную логику перехода между состояниями или разрешить переход между состояниями. контекстное меню варианты, предоставляемые фреймворком.Чтобы включить поддержку фреймворка, разработчик сначала следует установить для свойства Foundation1 « конечный автомат » значение true, а затем добавьте новое украшение FndDataValidity в форму, как в примере ниже:

 [FndDataValidity (FndDataValidityMode.ActiveHiddenBlocked)]
общедоступный частичный класс tbwAdditionalCostTypes: cTableWindow
{
// Логика внутри класса
} 

Если разработчикам нужно добавить украшения для дочерних таблиц, они все равно могут сделайте это, как в следующем примере.Имейте в виду, что возможно несколько украшения вместе.

 [FndDataValidity (FndDataValidityMode.ActiveHidden)]
[FndDataValidity (FndDataValidityMode.ActiveHiddenBlocked, «tblFormulaVariable»)]
общедоступный частичный класс frmFormula: cFormWindow
{
// Логика внутри класса
} 

В зависимости от типа используемой валидности на основе состояния разработчик должен выберите правильный FndDataValidityMode во время процесса декорирования.Это может быть ActiveBlocked, ActiveHidden или ActiveHiddenBlocked.

Приведенный выше код добавит новое подменю под названием «Изменить срок действия» в стандартное параметры контекстного меню окна, как в следующем примере:

Если застройщик хочет для создания его собственных меню перехода между состояниями их можно создать после стандартные рекомендации для добавления переходы между состояниями для контекстные меню.

Включение параметров контекстного меню структуры для интервальной базовой действительности

Если валидность данных моделирования на сервере все сделано правильно, разработчик должен добавить две колонки с надписью «Действителен от» и «Действителен до» в форме клиента.Тогда значения диапазона дат можно указать как ниже упомянутый пример.

Новое свойство F1: ‘LOV Time Reference’ для даты срок действия на основе интервалов

В модели Срок действия на основе интервала дат , во время проверки действительности, Диапазон дат сущность сравнивается с определенным столбцом даты в ссылающейся сущности (или SYSDATE в зависимости от модели). Этот столбец даты получит отражается как свойство «LOV Time Reference» столбца ссылающейся сущности где представление исходной сущности установлено как ссылка LOV.Это свойство получит его значение автоматически из значения ValidityIntervalRefColumn в модели. Разработчик может изменить свойство F1, чтобы указать на другой столбец даты, но это будет редкостью. Для получения дополнительной информации по Срок действия на основе интервала дат, см. моделирование достоверности данных на сервере

Пример:

В приведенном выше случае сущность DISCOUNT_TYPE включает интервал дат на основе модель валидности, и она связана с LOV объекта DEMO_SALES_ORDER closDiscount Ссылка.Данные в сущности DISCOUNT_TYPE фильтруются для LOV с использованием Значение столбца ORDER_DATE объекта ORDER для данной записи.

Изменения в диалоговом окне списка значений (LOV)

Когда LOV используется для ссылки на объект, смоделированный с использованием достоверности данных, данные показанный в диалоговом окне LOV фильтруется в соответствии с моделью достоверности. В в случае State Based Validity LOV по умолчанию показывает «Активный» только записи. В случае Срок действия на основе интервала дат LOV будет показать записи, которые попадают в желаемый диапазон дат.

Одно видимое изменение в диалоговом окне LOV при ссылке на объект, смоделированный с помощью Действительность на основе состояния — это новый флажок «Показать скрытые», как показано на следующем изображении.

Установив флажок «Показать скрытые», конечный пользователь может переопределить фильтрацию и сделать видимыми как активные, так и скрытые записи. Однако в диалоговом окне LOV не будет отображаться записи с состоянием Blocked в любом случае. Когда дело доходит до интервала дат на основе срок действия, дополнительные флажки не будут видны, и пользователь не сможет для выбора записи, выходящей за пределы диапазона.

При необходимости доступ к флажку «Показать скрытые» можно ограничить. Чтобы иметь возможность использовать флажок, пользователю должен быть предоставлен объект презентации EE_SHOW_HIDDEN_CHECKBOX . Без гранта флажок будет отключен.

Чтобы записи в заблокированном состоянии были перечислены в LOV, сообщение PM_DataItemValidityShowBlocked может быть перехвачено и отменено для возврата ИСТИНА . Сообщение по умолчанию: ЛОЖЬ .

Особые случаи

В этом разделе обсуждаются особые случаи, которые могут привести к проблемам, и способы их устранения. решить их

Интеграция достоверности данных с сущностью типа «поиск»

При введении достоверности данных в сущность типа поиска разработчики должны сделать Обязательно установите флаг Lookup в значение true для элементов управления, которые ссылаются на сущность типа поиска.Если установлен новый флаг ‘Lookup’, фреймворк вызовет ‘Enum Method’, указанный для элемент управления в его свойствах F1. Невыполнение этого требования может привести к неправильному значения перечисления, отображаемые в элементе управления.

Пример:

Здесь «элементы управления» относятся к cComboBox, cLookupColumn, cComboBoxMultiSelection, cMultiSelectionColumn или любой другой элемент управления, производный от этих элементов управления.