科研数据特征划分及其分类体系表

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1、CNAS-TRL-0??:2019第1页共页CNAS技术报告科研数据特征划分及其分类体系表中国合格评定国家认可委员会发布日期：2019年01月01日CNAS-TRL-0??:2019第2页共页前言科研实验室是实施科技创新的重要组成部分和基础技术保障，出具的数据是科学成果的依据，其质量直接影响科学成果的可靠性和科学性。但科研实验室存在科研数据难以重复、可靠性难以评估的问题。如何对科研实验室进行规范管理，实现科研数据的可靠和可重复，是科学界面临的重大课题。为了更好的规范科研实验室的管理和运行，依托“十三五”国家重点研发计划“科研实验室认可关键

2、技术研究”项目中的“科研数据不确定性表征方法和评估技术研究”课题（编号：2016YFF0203801），CNAS组织编制了《科研数据特征划分及其分类体系表》。本文件由中国合格评定国家认可委员会提出并归口。本文件主要起草单位：中国合格评定国家认可中心、北京理工大学。本文件主要起草人：周桃庚、吕京、傅华栋、宋桂兰。发布日期：2019年01月01日CNAS-TRL-0??:2019第3页共页科研数据特征划分及其分类体系表1范围本标准定义了科研数据的特征划分和分类方法，规定了科研数据分类体系表组成、结构及编码规则和编制要求，用以保证科研数据组织、

3、存储及交换的一致性。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T13016标准体系表编制原则和要求3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1科研数据ResearchData在科技活动(实验、观测、探测、调查等)或通过其他方式所获取的反映客观世界的本质、特征、变化规律等的原始性、基础性数据,以及根据不同科技活动需要,进行系统加工整理的数据产品和相关信息。3.2定量数据QuantitativeData可以

4、量化和验证的数据，适用于统计操作。3.3定性数据QualitativeData近似或表征但无法测量的某物或现象的属性，特征，性质等的数据。3.4科研数据分类ResearchDataClassification根据科研数据的属性或特征，将其按照一定的原则和方法进行区分和归类，并建立起一定的分类体系和排列顺序，以便更好地管理和使用科研数据的过程。3.5线分类法methodoflinearclassification将分类对象按选定的若干属性(或特征)逐次分为若干层级，每个层级又分为若干类目。同一分支的同层级类目之间构成并列关系，不同层级类目之

5、间构成隶属关系。3.6面分类法methodofareaclassification选定分类对象的若干属性(或特征)，将分类对象按每一属性（或特征）划分成一组独立的类目，每一组类目构成一个“面”。再按一定顺序将各个“面”平行排列。使用时根据需要将有关“面”中的相应类目按“面”的指定排列顺序组培在一起，形成一个新的复合类目。3.7混合分类法methodofcompositeclassification将线分类法和面分类法组合使用，以其中的一种为主，另一种做补充的分类方法。发布日期：2019年01月01日CNAS-TRL-0??:2019第4页

6、共页4分类原则按照科研数据的特征和属性及其相互间客观存在的逻辑关联以及信息组织的要求进行分类。分类名称应尽量沿用各专业习惯名称，但是要保证规范化，避免发生概念混淆或二义性，尽量使分类方案简便、实用和便于记忆。4.1完整性和扩展性结合分类体系在总体上应具有很大的概括性和包容性，能够容纳各种各样的科研数据和满足将来可能产生的信息需求。分类在反映数据的属性和数据间的相互关系上保持相对的完整性。SDS/T2122—20044.34.2实用性确保每个类目下要有科研数据，不设没有意义的类目，类目划分要符合用户对科研数据分类的普遍认识。SDS/T212

7、2—20044.44.3揭示性原则分类应尽可能反映科研数据集的内容、对象和属性特点，以便于检索使用，为深入分析科研数据集的关联和影射关系提供便利。TR-REC-0185.54.4规范性原则所使用的语词或短语能确切表达类目的实际内容范围，内涵、外延清楚；类名采用科学、规范、通用的术语或译名；在表达相同的概念时，做到语词的一致性；在不影响类目涵义表达的情况下，保证用语的简洁；每个类目都要有专指的检索意义。此外，类目涵义以及与他类目的关系，必要时还需通过类目体系和类目注释加以说明或限定。TR-REC-0185.64.5系统性原则将选定的分类对象

8、的特征（或特性），按其内在规律进行系统化排列，确保类目唯一、结构合理、层次清晰，减少冗余。5科研数据分类编码的方法5.1分类方法按照GB7027，采用混合分类法进行。科研数据依其特性属性，分为