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World File Search System定量数据
与游戏收集定量数据中的有效性威胁
我们已经看到使用游戏来收集游戏以外的研究问题的数据本身，这是在研究本身之外的研究问题，称为游戏研究（Deterding等，2015）或基于游戏的方法（Slegers等，2016）。例如，经济学家长期以来不得不与他们无法进行真正的宏观经济实验的事实作斗争 - 政府也不会允许他们，也不能真正建立并比较两个相同的现实生活经济体。因此，像卡斯特罗诺娃，威廉姆斯，拉坦和基冈（2009）或Živić，Andjelković，Andjelković，Özden，Dekić和Castronova（2017）已经探索了基于经济性经济学的虚拟经济学，在MACRIEN上，在Maccrotect of MacCRAID上，已经探索了使用MacCRIEN的虚拟经济体的使用。现实世界。正在适应现有的，并创建了新游戏，例如实验室和在线实验（Hawkins，Rae，Nesbitt和Brown，2012; Oladimeji，Thimbleby，Curzon，Iacovides，Iacovides和Cox，＆Cox，＆Cox，2012年）。例如心理学和流行病学是重新修复游戏智能 - 现有娱乐游戏的大规模数据 - 回答基础研究问题（Devlin等，2014； Williams，Contractor，Poole，Poole，Srivastava，＆Cai，＆Cai，2011）。在人们的游戏中表现与诸如流畅智能（Kokkinakis，Cowling，Drachen和Wade，2017年）等游戏外的特征之间建立了密切的关系，他们建议游戏可以用作替代心理测量乐器。人类计算机互动（HCI）和其他领域的定性研究人员越来越多地使用板和纸牌游戏来构建用户和设计研究过程（Hannula＆Harviainen，2016； Slegers等，2016）。所谓的公民科学游戏正在吸引成千上万的志愿者来众筹科学数据收集和处理任务，例如记录污染水平，分类星系图像或识别蛋白质折叠（Cooper，2015年）。
虚拟学习环境的定量数据分析
特定类别的网络空间类别强调了不同类型的数字交易，因此必须考虑到这些环境所能负担得起的东西。以这种方式，我们可以将技术用途的利基描绘为特定可能性的生态学，并比较它们在人类生活的不同领域之间如何差异。本研究的重点是描述虚拟学习环境和技术的教育能力之间分类跨界的概念整合，同时还进行了经验测试，并在有关上述分类学的规模中确定了心理测量特性。研究样本由来自索诺拉（墨西哥西北地区）的三所不同大学的外语系中的320名学生组成。学生获得了21个项目的问卷调查，该项目将四个子量表组织成带有Likert型响应选项，以衡量有关其虚拟学习环境使用的概念。内部一致性程序和通过Cronbach的alpha和结构建模的方式分析支持了派生的阶乘结构，其中包含网络通信，虚拟行为设置，虚拟社区，可用性以及连接性的访问。此结构可追溯到虚拟环境中学习者所感知的环境特性。结果维持有关拟议分类法的最初概念构建，得出的结论是，“虚拟学习环境问卷”表现出适当的心理测量学特性，并将其作为一种评估数字教育环境中学生感知的心理经历的措施验证。
从定性到制造公司的定量数据评估
摘要。由于数据在工业环境中变得越来越重要，因此在制造公司如何一致，全面地衡量数据驱动的附加值方面出现了一个问题。目前，对数据估值的尝试主要是在公司内部层面和定性规模上进行。这导致了不确定的结果和数据获利的未使用机会。从理论上讲，现有的方法以确定定量数据值很少使用且不太复杂。尽管定量估值框架可以使实体能够将数据估值从内部到外部级别传输到外部级别，以考虑到数字转换的进度到外部报告。本文通过提出一个四部分估值框架，该框架指定如何转移内部（定性，定量数据评估），从而有助于数据价值评估。所提出的框架建立在以实践为导向的行动研究中获得的见解。最终使用单个案例研究方法对机床制造商进行了测试。将价值放在数据上将有助于管理层管理数据的能力以及实现数据驱动的收益和收入。
人道主义工人真的信任数字吗？评估人道主义领域中定量数据的使用
摘要人道主义工人真的信任数字吗？在Datawar研究项目的领域中，本文旨在调查过去二十年来人道主义工人对定量数据发展的兴趣。“需求学”方法（Glasman，2020年），自2000年代以来对捐助者的期望日益增长以及人道主义领域的专业化和合理化都是有助于大量使用定量数据的因素。促进“基于证据的人道主义”的话语在人道主义社区中促进了巨大的希望：良好使用定量数据可以增强上下文分析，干预监测甚至人道主义工人的安全性。但是，这项研究发现，这些叙述高估了人道主义工人处理数字的便利性。实际上，它表明，定量数据的使用主要由特定的，限制性的，以层次为基础的循证系统来确定，该系统培养自下而上的问责制，而不是日常的项目管理。结果，人道主义领域的数据缺陷似乎并没有伴随着人道主义工人的数据素养的提高。
使用定量数据对...
学校检查是许多教育系统的共同特征。这些通常涉及一组经验丰富的教育专业人员，以评估学校的整体有效性。也可以通过可用的各种定量背景数据来告知它们。广泛认识到，将这种定量信息作为检查过程的一部分存在优缺点，尽管这些信息很少被简洁地列出。本文旨在通过提出和反对使用定量数据在告知学校检查中的论点来填补这一空白。我们认为，虽然定量数据提供了有关重要结果的客观信息，但其有用性受到一系列因素的限制，包括丢失的数据，小样本大小，创建不正当激励措施以及最容易获得的措施捕获学校质量以外的方面的事实。我们通过讨论Ofsted目前如何在这些利弊之间进行权衡的结论来总结，从而鼓励就这个重要问题进行进一步的辩论。
植物油和脂肪中最多三十固醇的定量数据
在此注释中，我们将始终考虑此窗口，因此我们将简单地设置V = V ϕ。由于我们选择了在l 2（r d）中归一化的ϕ，因此我们有v：l 2（r d）→l 2（r 2 d）成为一个等轴测图。因此，如果∥f∥2= 1，则数量| V F（x，ω）| 2被称为表格图，可以解释为在时间频空间中f点（x，ω）周围F的时频能密度。考虑到这一点，很明显，为什么从理论和实践的角度来看，对短期傅立叶变换（尤其是频谱图）的良好和有意义的估计一直非常重要。在1978年获得了第一个，同时最重要的结果[34]，如今已被称为Lieb的不确定性不平等，即
分析定性和定量数据...
获得了收获，我们相信世界上每个人都应该获得营养和安全的食物。我们致力于理解并提供具体的解决方案，以解决穷人面临的粮食不安全感的日常挑战。通过了解没有“一定大小的所有”模型，我们使用各种灵活的模型和方法开发联盟并构建量身定制的程序。我们在政府，地方和全球企业和民间社会之间建立联盟，以大规模提供可持续的改进。我们是全球合作伙伴网络的一部分，共同创造了营养不良的可持续解决方案。通过联盟，我们为食品系统的主要参与者提供技术，财务和政策支持。我们使用特定的学习，影响的证据以及项目和计划的结果来塑造和影响他人的行为。
定性和定量数据收集方法
在玩家检查过程中，必须始终采用两种基本数据收集方法：（1）定性和（2）定量。每种方法都提供独特的见解，它们共同对玩家的性能和潜力进行了全面的评估。结合定性和定量数据收集方法提供了对玩家能力的全面视图，从而使侦察员可以做出明智的决定。虽然定性分析给出了数字的上下文和深度，但定量分析提供了数据驱动决策所需的客观性和精度。请注意，使用这些数据收集方法时，应始终制定适当的保障和数据保护策略。以下是每种数据收集类型的过程的示例。