Data wrangling and cleaningAfter da

Data wrangling and cleaningAfter data are collected, they should be checked for data entry errors and consistency (e.g., to check that men do not have values indicating menstruation or pregnancy). Researchers also typically need to create new variables—such as calculating age from birthdates—a process that can introduce novel errors. Data errors are easy to overlook, but can undermine a study’s conclusions, as the following examples show.

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数据<br>整理和清理收集数据后，应检查它们是否存在数据输入错误和一致性（例如，检查男性是否没有表示月经或怀孕的值）。研究人员通常还需要创建新变量，例如从出生日期开始计算年龄，这一过程可能会引入新的错误。数据错误很容易忽略，但会破坏研究结论，如以下示例所示。

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数据争鸣和清理<br>收集数据后，应检查数据输入错误和一致性（例如，检查男性没有指示月经或怀孕的值）。研究人员通常需要创建新的变量，例如计算出生日期的年龄，这个过程可能会引入新的错误。数据错误很容易被忽视，但可能会破坏研究的结论，如下例所示。

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数据争用与清理<br>收集数据后，应检查数据输入错误和一致性（例如，检查男性没有表示月经或怀孕的值）。研究人员通常还需要创建新的变量，例如从出生日期计算年龄，这一过程可能会引入新的错误。数据错误很容易被忽略，但会破坏研究的结论，如下例所示。

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