Die Auswertung von Umfragedaten ist ein Prozess, der viel Sorgfalt und Präzision erfordert. Fehler während der Auswertung können die Ergebnisse erheblich verfälschen und wissenschaftlich unbrauchbar machen. Deshalb ist es wichtig, strukturiert vorzugehen und die Daten Schritt für Schritt aufzubereiten. In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit den entscheidenden Phasen der Datenanalyse: der Bereinigung der Rohdaten, der Überprüfung und Erstellung von Skalen, der deskriptiven Analyse und der Identifikation von Ausreißern.
1. Datenbereinigung: Die Grundlage für valide Ergebnisse
Nach der Datenerhebung stehen oft Rohdaten zur Verfügung, die auf ihre Qualität überprüft und bereinigt werden müssen. Typische Probleme wie fehlende Werte, Dubletten oder unplausible Eingaben treten häufig auf. Eine saubere Datenbasis ist unerlässlich, um zuverlässige Analysen durchzuführen.
Fehlende Werte analysieren
Fehlende Werte sind ein häufiges Problem in Umfragedaten. Teilnehmer überspringen Fragen, geben unklare Antworten oder brechen die Umfrage frühzeitig ab. Es ist wichtig, zu analysieren, ob diese fehlenden Daten zufällig oder systematisch auftreten. Zufällig fehlende Werte können oft durch Imputation behandelt werden, z. B. durch Ersetzen mit Mittelwerten oder Mediane. Systematisch fehlende Werte sollten gesondert betrachtet werden, da sie Verzerrungen verursachen können.
Dubletten und unplausible Werte
Auch technische Fehler wie doppelte Einträge oder unplausible Antworten können vorkommen. Zum Beispiel könnte ein Teilnehmer bei der Frage nach seinem Alter „300 Jahre“ eingetragen haben – ein offensichtlicher Fehler. Solche Werte müssen korrigiert oder entfernt werden, da sie die Analyse negativ beeinflussen können.
Kodierung der Antworten
Ein weiterer wichtiger Schritt ist die Überprüfung der Datenkodierung. Wenn eine Skala von „stimme voll zu“ bis „stimme gar nicht zu“ verwendet wurde, müssen die Antworten korrekt in numerische Werte umgewandelt werden, z. B. 5 = „stimme voll zu“, 1 = „stimme gar nicht zu“. Fehler bei der Kodierung können zu falschen Ergebnissen führen.
2. Skalen erstellen und überprüfen
Viele Umfragen enthalten Skalen, die es ermöglichen, komplexe Einstellungen oder Meinungen zu messen. Skalen bestehen oft aus mehreren zusammenhängenden Fragen, die unterschiedliche Aspekte eines Themas erfassen. Damit diese Skalen valide Ergebnisse liefern, müssen sie überprüft und gegebenenfalls optimiert werden.
Warum ist die Überprüfung der Skalen wichtig?
Nicht jede Skala ist von Natur aus reliabel und valide. Reliabilität bedeutet, dass die Skala bei wiederholter Anwendung ähnliche Ergebnisse liefert. Validität hingegen bedeutet, dass die Skala tatsächlich misst, was sie messen soll. Beide Aspekte sind essenziell, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten.
Prüfung der Reliabilität
Die Reliabilität einer Skala wird häufig mit Cronbachs Alpha überprüft. Dieser Wert gibt an, wie gut die Items einer Skala zusammenpassen. Werte von ≥ 0,7 gelten als akzeptabel, während Werte darunter auf Schwächen hinweisen können. Falls Cronbachs Alpha zu niedrig ist, können bestimmte Items aus der Skala entfernt werden, um die Konsistenz zu verbessern.
Zusammenfassung von Items
Nach der Überprüfung der Skala können die einzelnen Fragen zu einer Gesamtvariable zusammengefasst werden. Das geschieht oft durch Berechnung des Mittelwerts oder der Summe der Antworten. So lässt sich beispielsweise aus fünf Fragen zur Arbeitszufriedenheit ein Gesamtscore ableiten, der die Zufriedenheit einer Person repräsentiert.
3. Deskriptive Statistiken: Die Basisanalyse
Bevor komplexere Analysen durchgeführt werden, liefern deskriptive Statistiken grundlegende Einblicke in die Daten. Sie helfen dabei, die Struktur der Stichprobe zu verstehen, erste Muster zu erkennen und die Datenverteilung zu überprüfen.
Stichprobenbeschreibung
Ein guter erster Schritt ist die Beschreibung der Stichprobe. Hierbei wird dargestellt, wie viele Teilnehmer welchen Alters, Geschlechts oder Berufs die Umfrage ausgefüllt haben. Kategoriale Variablen (z. B. Geschlecht) können mithilfe von Häufigkeitstabellen zusammengefasst werden. Für metrische Variablen (z. B. Alter) bieten sich Kennzahlen wie Mittelwert, Median und Standardabweichung an.
Visualisierung der Daten
Diagramme wie Balkendiagramme, Histogramme oder Boxplots helfen, die Verteilung der Daten auf einen Blick zu erfassen. Ein Histogramm zeigt beispielsweise, ob das Alter der Teilnehmer normal verteilt ist oder ob es Ausreißer gibt.
Erste Muster erkennen
Die deskriptive Analyse hilft, erste Trends oder Zusammenhänge zu entdecken. Zum Beispiel kann geprüft werden, ob es Unterschiede zwischen Gruppen gibt, etwa ob Männer und Frauen unterschiedlich auf bestimmte Fragen geantwortet haben.
4. Ausreißer erkennen und behandeln
Ausreißer sind Datenpunkte, die deutlich von den übrigen Werten abweichen und die Analyse verzerren können. Diese Werte können durch Fehler bei der Datenerhebung entstanden sein oder tatsächlich existierende Extreme darstellen. Eine sorgfältige Prüfung und Behandlung von Ausreißern ist essenziell.
Wie erkenne ich Ausreißer?
Die visuelle Inspektion ist oft der erste Schritt. Boxplots sind ein nützliches Werkzeug, um extreme Werte schnell zu identifizieren. Werte außerhalb der „Whisker“ gelten als potenzielle Ausreißer. Eine weitere Möglichkeit ist die Berechnung von z-Werten. Datenpunkte, die mehr als drei Standardabweichungen vom Mittelwert entfernt sind, werden häufig als Ausreißer betrachtet.
Wie gehe ich mit Ausreißern um?
Nach der Identifikation von Ausreißern ist es wichtig, ihre Plausibilität zu überprüfen. Manche extreme Werte sind realistisch (z. B. ein sehr hohes Einkommen), während andere eindeutig auf Fehler hinweisen (z. B. eine Bearbeitungszeit von 5 Sekunden für eine komplexe Umfrage). Plausible Ausreißer können in der Analyse belassen werden, fehlerhafte Werte sollten entfernt oder angepasst werden.
Warum ist die Behandlung von Ausreißern wichtig?
Unbehandelte Ausreißer können Kennzahlen wie Mittelwert und Standardabweichung erheblich verfälschen. In manchen Fällen kann es sinnvoll sein, die Werte logarithmisch zu transformieren oder robuste statistische Methoden zu verwenden, die weniger empfindlich auf Ausreißer reagieren.
Fazit
Die ersten Schritte der Umfrageauswertung – Datenbereinigung, Skalenüberprüfung, deskriptive Statistiken und Ausreißerbehandlung – legen den Grundstein für eine valide und aussagekräftige Analyse. Sie sorgen dafür, dass die Daten frei von Fehlern sind und die Ergebnisse zuverlässig interpretiert werden können. Eine sorgfältige Vorbereitung erleichtert zudem die Durchführung weiterführender Analysen und erhöht die wissenschaftliche Qualität der Arbeit.
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