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Datenqualität

Was suchen Sie?

Die Informations- oder Datenqualität bezeichnet die Relevanz und Korrektheit von Informationen. Sie gibt Hinweise dazu, wie gut Daten die Realität oder die tatsächlichen Situationen beschreiben. Die Qualität der erhobenen Daten ist von zentraler Bedeutung dafür, dass eine Wirkungsmessung exakte Resultate liefern kann. In der wissenschaftlichen Methodik der Datenerhebung gibt es zwei Gütekriterien, welche die erhobenen Daten erfüllen sollten: 

  • Reliabilität (Zuverlässigkeit)
    Der Begriff Reliabilität bezieht sich auf die Zuverlässigkeit der Datenerhebung. Ein Erhebungsverfahren ist dann zuverlässig, wenn unter den gleichen Bedingungen eine Wiederholung der Erhebung oder Messung zu den gleichen Ergebnissen führt. 
  • Validität (Gültigkeit)
    Der Begriff Validität bezieht sich auf die Gültigkeit der Datenerhebung. Eine Datenerhebung ist dann gültig, wenn sie das misst, was man messen wollte. Eine Messung oder Erhebung ist valide, wenn die erhobenen Werte geeignete Kennzahlen für die zu untersuchende Fragestellung liefern.


Daten und Datenquellen prüfen

Daten und Datenquellen sollten bezüglich der Kriterien Reliabilität und Validität überprüft werden. Das ist insbesondere dann nötig, wenn es sich um fremde Datenquellen handelt oder wenn neue Datenquellen verwendet werden. Neue Erhebungs- und Verarbeitungsmethoden sollten ebenfalls getestet werden. Es kann sich also lohnen, die Datenerhebung vorgängig in einem Testlauf zu prüfen. Zusätzlich sollte geprüft werden, ob die Erhebungen die gewünschten Informationen liefern. 


Fehlerquellen identifizieren und minimieren

Bei der Erhebung und der Erfassung von qualitativen und quantitativen Daten gibt es verschiedene Fehlerquellen, die vermieden werden sollten. Wird eine eigene Datenerhebung mittels qualitativer oder quantitativer Erhebungsinstrumente durchgeführt, dann sollten die Instrumente (Fragebogen, Gesprächsleitfaden usw.) nach Möglichkeit mit einem Pretest geprüft werden. Dazu wird das Erhebungsinstrument an Testpersonen oder Testfällen erprobt. Diese sollten, wenn möglich, der Zielgruppe der Befragung respektive den zu analysierenden Fällen ähnlich sein. Zudem sollte der Pretest unter möglichst ähnlichen Bedingungen durchgeführt werden wie die geplante Erhebung. In Abhängigkeit der Ergebnisse des Pretests ist eventuell eine Überarbeitung oder Anpassung der Erhebungsinstrumente notwendig. Es ist daher wichtig, dass die dazu benötigte Zeit bei der Planung berücksichtigt wird. Häufige Fehlerquellen liegen bei der Auswahl der Untersuchungseinheit.