Ayuda y manual
Busca el concepto que necesitas y consulta ejemplos breves en lugar de leer un manual largo.
Primeros pasos
Realiza tu primera combinación en cinco pasos.
Añade los archivos del mismo estudio, elige la tabla base, selecciona la columna de ID de cada fuente, revisa cualquier punto incierto y luego combina y exporta. Las herramientas posteriores a la combinación son opcionales.
Example / 예시 / Ejemplo
Tabla base → IDs → revisar → combinar → exportar
¿Qué es la tabla base?
La tabla que define las filas finales de participantes.
La tabla base responde a “¿quién pertenece al conjunto de datos final?”. Research Data Merger conserva esas filas. Los IDs que aparecen solo en otras fuentes se informan, pero no se añaden silenciosamente como participantes nuevos.
Example / 예시 / Ejemplo
Roster: P001, P002, P003 Fuente: P001, P002, P999 Filas finales: P001, P002, P003 ID solo en fuente: P999
Limpieza de ID y posibles discrepancias
Revisa diferencias de formato sin dejar que la app adivine.
La revisión puede mostrar espacios, diferencias de relleno, prefijos conservadores, duplicados y posibles coincidencias cercanas. Incluso una limpieza aparentemente segura permanece visible. Si una limpieza crea una colisión con otro ID, la app la bloquea.
Example / 예시 / Ejemplo
P0004 → P004 revisar formato P006 → P006 quitar espacios P008X → P008 posible coincidencia; revisar
Columnas con el mismo nombre
Decide si son una copia, un conflicto o otra medición.
Una columna con el mismo nombre no es automáticamente un error. Si todos los valores comparados son iguales, conservar la columna base evita una copia duplicada. Si difieren, revisa el significado antes de elegir qué conservar.
Example / 예시 / Ejemplo
Site idéntico en ambos archivos → normalmente conservar base Age difiere en una fila → revisar como conflicto
Mediciones repetidas
Conserva la misma variable de otro momento sin sobrescribirla.
Usa mediciones repetidas cuando una variable se recogió de nuevo en otra visita u ola. Si muchas columnas se repiten desde una fuente, aplica una etiqueta como Week4 una sola vez y revisa solo las excepciones individuales.
Example / 예시 / Ejemplo
Baseline.csv: Score, Q1, Q2 Week4.csv: Score, Q1, Q2 Etiqueta: Week4 Resultado: Score | Score_Week4 | Q1 | Q1_Week4 | Q2 | Q2_Week4
Filtro de completitud
Crea una copia separada según el umbral de completitud que elijas.
Selecciona las columnas que deben contar, define un porcentaje mínimo y previsualiza cuántas filas se conservarán o excluirán. El conjunto de datos combinado original no se elimina ni se modifica.
Example / 예시 / Ejemplo
Seleccionado: Week8 Q1–Q10 Completitud mínima: 70% Vista previa: 117 conservadas · 7 excluidas
Copia desidentificada
Elimina o reemplaza campos identificadores en una exportación separada.
Elige Keep, Remove o Replace with study code para cada campo. Solo se solicita guardar un crosswalk si realmente reemplazas algún campo por códigos de estudio. También puedes arrastrar las columnas al orden de exportación deseado.
Example / 예시 / Ejemplo
Name → Remove Email → Replace with study code Age → Keep
Cambiar entre formato ancho y largo
Crea otra estructura después de combinar.
Usa reshape solo cuando tu análisis o software posterior necesite otra estructura. Las mediciones repetidas suelen combinarse primero en formato ancho y después pueden convertirse a formato largo.
Example / 예시 / Ejemplo
Ancho: ID | Score_Baseline | Score_Week4 Largo: ID | Time | Score
Exportación, procedencia y registro
Conserva el resultado junto con las decisiones tomadas.
Los libros exportados pueden incluir los datos combinados y documentación sobre archivos de origen, decisiones de ID, filtros de completitud, desidentificación y procedencia. Revisa el libro antes de comenzar el análisis.
Example / 예시 / Ejemplo
Merged Data Merge Record Provenance Completion Filter / Excluded Rows (si se usa)
Archivos compatibles y PDF
Conoce los formatos que puede leer la app.
Se admiten Excel (.xlsx), CSV, TSV, SPSS (.sav), Stata (.dta) y tablas PDF basadas en texto. Los PDF escaneados o de solo imagen no se someten a OCR automáticamente.
Example / 예시 / Ejemplo
Excel · CSV · TSV · SPSS · Stata · PDF basado en texto
Seguridad y privacidad
Los archivos de investigación permanecen en el equipo donde ejecutas la app.
Research Data Merger procesa los datos localmente. No envía conjuntos de datos de investigación a IMPLEMON, a un procesador en la nube ni a un servicio de IA. Consulta Security & Privacy para detalles de implementación institucional.
Example / 예시 / Ejemplo
Procesamiento local · Sin IA · Sin nube · Sin cargas de datos
Solución de problemas
Empieza por la explicación más sencilla.
Si un resultado parece incorrecto, confirma primero la tabla base y las columnas de ID. Después revisa duplicados e IDs exclusivos de las fuentes. En mediciones repetidas, confirma que la etiqueta de fuente corresponde a la visita u ola correcta.
Example / 예시 / Ejemplo
1. Revisar tabla base 2. Revisar columnas ID 3. Revisar duplicados / IDs solo en fuente 4. Revisar etiquetas de medición 5. Revisar registro de exportación
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