Klargjøre forskningsdata for arkivering
Før du skal arkivere data og tilhørende dokumentasjon hos Sikt, anbefaler vi at du ser på sjekklisten for arkivering av kvantitative eller kvalitative data. Dette gjør arkiveringsprosessen enklere.
Vi hjelper deg med dokumentasjon og valg av riktig tilgangsnivå.
Gå også gjerne gjennom sjekklisten før du starter arkivering. Det gjør gjør arkiveringsprosessen enklere, og du vil få færre tilbakemeldinger etter vi har kontrollert datamaterialet.
NB! Husk også å sjekke at datamaterialet kan arkiveres hos Sikt.
Sjekkliste for kvantitative data
Dataformat
Alle digitale formater kan arkiveres, men SPSS/.sav-filer anbefales
Klargjøre datafilen
1: Sjekk variabelnavn på alle variabler
Vi anbefaler at variabelnavn i datafil samsvarer med variabelnavn i kodebok, spørsmålsnavn i spørreskjema eller variabelreferanser i annen dokumentasjon.
Variabelnavn bør ikke overstige 32 tegn. Dette er fordi lenger variabelnavn kuttes ved konvertering til noen dataformat.
2: Legg på forklarende variabel label på alle variabler
Alle variabler i datafilen må ha en label som gir mening
3: Legg på value labels på alle svarkategorier i diskrete/kategoriske variabler
Kodeverdier bør ha forklarende tekst slik at en kan forstå hva verdiene representerer
Missingverdier: Hvis en har tallverdier som representerer ugyldige svar, bør disse defineres som missing
4: Ta bort alle unødvendige variabler fra datasettet, slik som:
- Tomme variabler
- Dummy-variabler
- Duplikatvariabler
- Konstruerte analysevariabler
(Hvis en ønsker å beholde disse for replikasjonsformål anbefaler vi sterkt at fremgangsmåte er godt beskrevet.)
5: Se gjerne over variablenes frekvenstabeller og sjekk at de ser fornuftige ut
Dokumentasjon
- Legg ved kodebok og/eller spørreskjema slik at variabelnavn kan kobles til dokumentasjon
- Legg ved dokumentasjonsrapport og andre dokumenter tilknyttet datasettet Artikler, bokkapitler eller bøker tilknyttet datamaterialet (Pdf-dokument eller persistent lenke/DOI)
- Fyll ut arkiveringsskjemaet slik at mest mulig informasjon om metode, utvalg, innsamlingsperiode og så videre for datasettet kan dokumenteres
Anonyme datasett
Hvis datasettet skal være anonymt, må du ta en ekstra titt på følgende:
- Tekstvariabler med åpne svar, finnes det personidentifiserende informasjon her?
- Eventuelle bakgrunnsvariabler, kan det fremkomme indirekte personidentifiserende informasjon ved sammenstilling av disse?
- Ta vekk eller omkod eventuelle variabler som muligens kan identifisere enkeltindivider i datasettet.
Ved arkivering vil vi kontrollere datasettet for anonymitet og bistår gjerne med forslag til anonymisering dersom det er aktuelt. Ta kontakt ved eventuelle spørsmål.
Data med personidentifiserende informasjon
Legg ved dokumentasjon på at datasettet kan arkiveres og deles med indirekte/direkte personopplysninger.
Dette kan være informasjonsskriv, samtykkeskjema, eller dokumentasjon fra Sikts Personverntjenester, Datatilsynet eller REK.
For sikker overføring av data som inneholder personopplysninger anbefaler vi at datamaterialet krypteres med et passord før du laster det opp for arkivering. Passordet må sendes via en egen kanal, og dette avklares i meldingsdialogen i arkiveringsskjemaet.
Databehandleravtale
Dersom data inneholder personidentifiserende informasjon, må det også utarbeides en databehandleravtale.
Her skal det fremkomme informasjon om:
- Type materiale som skal arkiveres
- Hvor lenge materialet skal arkiveres
- Formålet med arkiveringen
- Hvem som kan få tilgang til materialet
Sjekkliste for kvalitative data
Format
Vi kan arkivere alle typer digitale format.
Klargjøre data
- Gi filen(e) navn som gir mening og som er selvforklarende.
- Skriv en innholdsfortegnelse over filene/materialet som skal arkiveres
- For sikker overføring av data som inneholder personopplysninger anbefaler vi at datamaterialet krypteres med et passord før du laster det opp for arkivering. Passordet må sendes via en egen kanal, og dette avklares i meldingsdialogen i arkiveringsskjemaet
Dokumentasjon
Legg ved all relevant informasjon om prosjektet, slik som:
- Intervjuguide
- Dokumentasjonsrapport eller andre dokumenter tilknyttet datamaterialet
- Liste over data/dokumenter/filer i prosjektet slik at en har en oversikt over datamaterialet
- Artikler, bokkapitler eller bøker tilknyttet datamaterialet (Pdf-dokument eller persistent lenke/DOI)
Legg ved dokumentasjon på at datamaterialet kan arkiveres og deles med enten indirekte eller direkte personopplysninger (vi tar per nå ikke imot kvalitative data som er anonymisert).
Dette kan være informasjonsskriv, samtykkeskjema, eller dokumentasjon fra Sikts personverntjenester, Datatilsynet eller REK.
Databehandleravtale
For kvalitative data som skal arkiveres med personidentifiserende informasjon (enten direkte eller indirekte) må en databehandleravtale utarbeides.
Her skal det fremkomme informasjon om:
- Type materiale som skal arkiveres
- Hvor lenge materialet skal arkiveres
- Formålet med arkiveringen
- Hvem som kan få tilgang til materialet