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https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-94388-3
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Plausibilisierung: Eine Handreichung zum Umgang mit inkonsistenten Daten in den Sozialwissenschaften
[Zeitschriftenartikel]
Abstract Die vorliegende Handreichung zeigt, dass in quantitativen, sozialwissenschaftlichen Erhebungen Unplausibilitäten entstehen können, die möglicherweise zu Auswertungsproblemen und Fehlanalysen führen. Ziel der Handreichung ist, die möglichen Probleme zu systematisieren und konkrete Hilfestellungen bei... mehr
Die vorliegende Handreichung zeigt, dass in quantitativen, sozialwissenschaftlichen Erhebungen Unplausibilitäten entstehen können, die möglicherweise zu Auswertungsproblemen und Fehlanalysen führen. Ziel der Handreichung ist, die möglichen Probleme zu systematisieren und konkrete Hilfestellungen bei der Identifikation, dem Umgang und der Vermeidung von Unplausibilitäten zu geben. Außerdem werden Dokumentationsempfehlungen ausgesprochen. Diese Handreichung richtet sich dabei in erster Linie an Datenmanager:innen oder Datenproduzent:innen von Erhebungen, die bei der Studienplanung und Datenaufbereitung mit Plausibilitätsproblemen in Berührung kommen. Aber auch für Studierende und Forscher:innen könnte sie eine Hilfestellung darstellen. Gegliedert ist die Handreichung wie folgt: Nach einer Einleitung und der inhaltlichen Einbettung des Themas in den Forschungsprozess folgt eine allgemeine Einführung in den Plausibilisierungsprozess. Dabei wird zunächst diskutiert, ob Plausibilisierung überhaupt zwangsläufig stattfinden muss oder sollte. Im Anschluss wird ein Überblick über die Möglichkeiten gegeben, mit denen Plausibilitätsprobleme zunächst identifiziert und dann behandelt werden können. Diese Punkte werden allgemeingültig formuliert und beziehen sich nicht auf spezielle Arten von Plausibilitätsproblemen. Diese werden anhand der spezifischen Use Cases in den Folgekapiteln diskutiert. Die Plausibilitätsprobleme und Beispiele werden weitgehend unabhängig voneinander behandelt, sodass die Leser:innen sich auf die für ihre Studie bzw. Forschungsinteressen relevanten Inhalte konzentrieren oder die Handreichung als eine Art Nachschlagewerk verwenden können.... weniger
Thesaurusschlagwörter
Daten; Forschung; Datenaufbereitung; quantitative Methode; Problem; Problemlösen; Erhebungsmethode; Sozialwissenschaft; Sozialwissenschaftler; Fehler; Analyse
Klassifikation
Erhebungstechniken und Analysetechniken der Sozialwissenschaften
Freie Schlagwörter
Unplausibilitäten; Auswertungsprobleme; Datenmanagement; European Values Study 2017: Integrated Dataset (EVS 2017) - Matrix Design Data (ZA7502 v1.0.0)
Sprache Dokument
Deutsch
Publikationsjahr
2023
Seitenangabe
S. 1-84
Zeitschriftentitel
Bausteine Forschungsdatenmanagement (2023) 1
DOI
https://doi.org/10.17192/bfdm.2023.1.8413
Status
Veröffentlichungsversion; begutachtet (peer reviewed)