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Datenpanne bei der Nebu Umfragesoftware Datenskandal in den Niederlanden – sind auch deutsche Institute betroffen?
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Plausibilitätscheck
[engl.: plausibility check]
Definition
Ein Plausibilitätscheck (auch bekannt als "Data Quality Check" oder "Data Validation") ist ein Prozess, bei dem Daten auf ihre Richtigkeit, Vollständigkeit und Plausibilität überprüft werden, bevor sie weiter verarbeitet oder analysiert werden. Ziel ist es, falsche oder inkonsistente Daten zu identifizieren und zu korrigieren, um die Genauigkeit der Datenanalyse sicherzustellen.
Die Plausibilitätskontrolle kann manuelle Überprüfungen oder automatisierte Überprüfungen mittels Regeln, Algorithmen oder statistischer Methoden beinhalten. Arten von Plausibilitätschecks sind Überprüfungen auf bereichsüberschreitende Werte, Überprüfungen auf fehlende oder doppelte Daten oder Überprüfungen auf Konsistenz zwischen abhängigen Variablen.
Anwendung von Plausibilitätschecks in der Marktforschung
Der Plausibilitätscheck wird häufig in der Marktforschung angewendet, um die Qualität von Daten zu überprüfen, die für die Durchführung von Marktforschungsstudien gesammelt wurden. Dies umfasst Daten aus Umfragen, Befragungen, Experimenten und anderen Quellen.
Die Plausibilitätskontrolle ist wichtig, da sie sicherstellt, dass die Daten, die für die Analyse verwendet werden, korrekt, vollständig und valide sind. Dies kann dazu beitragen, Fehler in den Ergebnissen der Marktforschung zu vermeiden und die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu verbessern.
Ein Beispiel für die Anwendung von Plausibilitätskontrollen in der Marktforschung ist die Überprüfung von Antworten in Umfragen auf bereichsüberschreitende Werte oder fehlende Daten. Hierbei greift eine dynamische Überprüfung der Eingabe eines Befragten durch den Online-Fragebogen auf Plausibilität, bzw. zugrundeliegende CGI-Scripte (z. B. zur Kontrolle der korrekten Altersangabe). Eine solche Überprüfung kann helfen, falsche Antworten zu identifizieren und zu korrigieren, die durch menschliche Fehler oder technische Probleme entstanden sind.
Was gibt es für Plausibilitätsregeln?
Plausibilitätsregeln sind Regeln, die verwendet werden, um Daten auf ihre Plausibilität zu überprüfen. Diese Regeln werden verwendet, um zu überprüfen, ob Daten innerhalb bestimmter Grenzen liegen, ob sie mit anderen Daten in Übereinstimmung stehen und ob sie als valide und vollständig angesehen werden können.
Einige Beispiele für Plausibilitätsregeln sind:
- Bereichsüberschreitende Werte: Überprüfung, ob ein bestimmter Wert innerhalb eines festgelegten Bereichs liegt.
- Konsistenzregeln: Überprüfung, ob abhängige Variablen konsistent sind.
- Regeln zur Überprüfung der Vollständigkeit: Überprüfung, ob alle benötigten Daten vorliegen.
- Regeln zur Überprüfung der Verteilung: Überprüfung, ob eine bestimmte Verteilung von Daten vorliegt, die für eine bestimmte Anwendung oder ein bestimmtes Problem typisch ist.
- Regeln zur Überprüfung auf Duplikate: Überprüfung, ob es mehrere gleiche Datenpunkte gibt.
Es ist wichtig zu beachten, dass Plausibilitätsregeln auf den spezifischen Kontext und die spezifischen Bedürfnisse eines Projekts angepasst werden müssen. Eine Regel, die für ein Projekt geeignet ist, kann für ein anderes Projekt ungeeignet sein.
