Andmetöötlus

Töövahendite valikul tuleks mõelda kaugemale enda teadusprojektist. Hea valik on selline, mis võimaldab andmeid tulevikus uuesti analüüsida ja selle väljundeid taaskasutada. Võimaluse korral võiks eelistada avatud lähtekoodiga tarkvara, mis toetab avatud ja üldlevinud failivorminguid ning mille aktiivne kasutajaskond viitab pikaajalisele kestusele ja toele. Vastasel juhul võib kannatada teadustulemuste korratavus – näiteks puudub tasuline tarkvaralitsents või spetsiifilises vormingus failide töötlemiseks vajalikku tarkvara enam ei arendatagi. Iseenesest pole kommertstarkvara kasutamine analüüsi käigus halb, mõnikord ongi tasuline töövahend tõhusam. Sel juhul peaks aga veenduma, et tarkvara võimaldab andmed mõnda avatud failivormingusse teisendada.

RStudio arenduskeskkond vabavaralisele statistilisele programmeerimiskeelele R

Vaata lähemalt

Vabavaraline kvalitatiivsete andmete kodeerimistööriist

Vaata lähemalt

Soovitame andmetöötluseks

Statistiliseks analüüsiks soovitame eelistada R-i (arenduskeskkonnas RStudio või Positron, mõlemad sobivad operatsioonisüsteemidele Windows, MacOS ja Linux) – see on avatud lähtekoodiga, tasuta ja laialdaselt kasutatav statistiline programmeerimiskeel. Sotsiaalteadustes on jätkuvalt levinud tarkvarad ka Stata ja SPSS, kuid need on tasulised ja suletud lähtekoodiga, mis tähendab, et analüüsi kordamine võib eeldada litsentsi olemasolu. SPSS-i ja teiste tarkvarade litsentse saab soetada arvutiabi kaudu.

Küsitlusandmete kogumist võimaldab Tartu Ülikooli LimeSurvey keskkond, kuhu saavad õpilased ja töötajad sisse logida Tartu Ülikooli kasutajakontoga.

Kvalitatiivsete andmete kodeerimiseks on sotsiaalvaldkonnas levinud töövahend MAXQDA, mis on tasuline tarkvara. Tartu Ülikool sellele keskselt litsentsi ei paku, kuid seda saab soetada projektipõhiselt arvutiabi IT-teenuste portaali kaudu. Vabavaralised alternatiivid on näiteks QualCoder ja Taguette, mis on lihtsamad, kuid avatud lähtekoodiga ja toetavad avatud failivormingut REFI-QDA. Kvalitatiivseks sisuanalüüsiks on levinud ka veebipõhine tarkvara QCAmap.org, kuid tuleb arvestada, et sellega ei ole soovitatav kodeerida tundlikku sisu.

Pane tähele

Isikuandmete ja muu tundliku sisu töötlemisel tuleb töövahendite valikul veenduda, et andmete konfidentsiaalsus oleks tagatud ja need ei liiguks ülikoolist tarkvara või teenusepakkuja serveritesse. Selleks on soovitatav analüüsida andmeid kas tööarvutis või Tartu Ülikooli hallatavates pilveteenustes. Keelatud on isikuandmete sisestamine kommertslikesse tehisaru tööriistadesse (ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini jm), mille kaudu need võivad jõuda kõrvaliste isikute kätte.

Hea teada

Praktilisi näpunäiteid, millele andmete töötlemisel tähelepanu pöörata, leiab CESSDA andmehalduse juhendi 3. peatükist: „Andmete töötlemine“.