Daten und Qualität – Welche Kriterien sind relevant?

Datenqualitätskriterien

Vielleicht möchten Sie eine auf Wohnort, also Postleitzahlen, basierte Untersuchung zum Diebstahlrisiko eines Autos vornehmen. Oder Sie wollen mittels eines Fragebogens herausbekommen, ob es einen Zusammenhang zwischen Studienerfolg und Abiturnoten gibt. In jedem Fall erheben Sie Daten, die Sie auswerten. Dazu müssen folgende Dimensionen der Datenqualität erfüllt ein, wobei je nach Ziel und Zweck einer Datenerhebung nicht alle Dimensionen gleichzeitig eine Rolle spielen.

Diese Kriterien gehen zurück auf Richard Wang und Diane Strong (1996) und beschreiben Daten dann als qualitätsvoll, wenn sie von den Datennutzer*innen (dazu gehören auch Sie selbst) sowohl gegenwärtig als auch zukünftig als passend angesehen werden. Damit Forschungsdaten auch Jahre später interessant sind und nachgenutzt werden können, müssen die Daten so gründlich wie möglich beschrieben werden. Daher ist es wichtig, die Daten gut zu dokumentieren und Metadaten (siehe Kapitel „Metadaten und Metadatenstandards“) sowie ggf. erstellte und notwendige Forschungssoftware zum Öffnen und Betrachten der Dateien mitzuliefern.