Validité
Contrôle de la conformité des données aux types attendus, formats regex et plages de valeurs réalistes.
1. La validité pèse 25% du score DQA. 2. Elle rejette les textes dans les colonnes de chiffres et les âges hors limites. 3. Chaque anomalie est pondérée selon sa sévérité.
Qu'est-ce que c'est ?
La validité garantit que chaque réponse respecte le type de donnée attendu (nombre entier, nombre décimal, date, texte) et se situe dans un intervalle de valeurs physiquement ou biologiquement possible.
Exemple
Saisie d'un âge égal à '145' ans, ou saisie du texte 'environ cinq' dans une colonne 'taille_menage' attendant un nombre entier.
Comment DataQuality le détecte ?
DataQuality teste les expressions régulières, convertit les nombres en vérifiant l'absence de texte parasite, et compare la valeur aux bornes minimales et maximales configurées pour la variable (ou les bornes universelles, ex: 0 <= Âge <= 120).
Comment interpréter l'anomalie ?
Une anomalie de validité indique généralement une faute de frappe de l'enquêteur (ex: '145' au lieu de '45' ou '14') ou une incompréhension de l'unité de mesure.
Comment corriger ?
Dans le Centre de Correction (/donnees), double-cliquez sur la cellule surlignée en rouge. Saisissez la valeur numérique rectifiée (ex: 45) et indiquez le motif obligatoire (ex: 'Correction faute de frappe : 145 -> 45 vérifié sur fiche papier').
Articles associés
Valeurs impossibles (Âges et bornes)
Rejet des valeurs violant les lois biologiques ou les contraintes physiques du questionnaire.
Valeurs aberrantes (Algorithme de Tukey)
Détection des outliers statistiques par l'intervalle interquartile 1.5×IQR.
Dates incohérentes
Contrôle de la chronologie des dates de collecte par rapport aux dates du projet et à la date du jour.