Nettoyage, export des données et clôture de l'étude

L'aboutissement. Ce niveau boucle le cycle de vie des données : les contrôles de qualité de routine et la gestion des requêtes dans vos outils réels, puis la documentation, les exports, les sauvegardes et la clôture de l'étude qui rendent vos données prêtes pour l'analyse, partageables et sûres sur le long terme.

À qui s'adresse ce niveau

Gestionnaires de données, coordonnateurs et investigateurs principaux responsables de la qualité, des exports et de l'archivage des données. Recommandé après les Niveaux 1 à 4.

Ce que vous apprendrez

• Un plan de qualité des données de routine : quoi vérifier (plages, valeurs manquantes, incohérences, valeurs aberrantes) et quand
• Les contrôles automatisés dans ODK/Kobo (constraint, required, calculate) et les outils Data Quality de REDCap
• Les contrôles manuels et un circuit de requêtes : quoi, qui, quand, et garder les données brutes intactes en nettoyant par des scripts
• Construire des dictionnaires de données, des codebooks et des fichiers README qui documentent le codage, les unités et les variables dérivées
• Exporter pour l'analyse (R, Stata, CSV), les bases de l'anonymisation et le chaînage de plusieurs formulaires
• Sauvegarde, sécurité et préservation à long terme, et comment verrouiller, archiver et transmettre une étude à la clôture

Vous repartez avec : Un plan de qualité et de sauvegarde des données, qui complète votre Mini-dossier de gestion des données.