Wenn du eine Datenerhebung machst oder dich mit statistischen Methoden beschäftigst, wirst du irgendwann Daten auswerten wollen.
Worauf du achten musst, bevor du deine Daten auswerten kannst
Wenn du deine Daten erhoben hast oder einen fertigen Datensatz zur Auswertung erhältst, musst du die Daten erst einmal vorbereiten, damit du sie sinnvoll auswerten kannst. Selbst, wenn du die Auswertung manuell vornimmst, benötigst du ein wenig Vorbereitung. Vor allem aber, wenn du Software wie Microsoft Excel oder SPSS verwendest, musst du deine Daten zunächst einmal nutzbar machen.
[quads id=1]Daten auf Fehler prüfen
Bei Datenerhebungen unterlaufen regelmäßig Fehler, vor allem, wenn man sehr viele Daten sammelt. Daher ist ein Plausibilitätscheck am Anfang sinnvoll. Du hast nach dem Alter gefragt und dort steht jetzt eine 200? Das scheint ein Fehler zu sein. Bei der Frage nach dem Geschlecht steht ein Wohnort? Auch hier ist wohl etwas schiefgelaufen. Ganz wichtig: Wenn du deine Daten korrigierst, nimm nur dann Änderungen vor, wenn du ganz sicher bist, dass du deine Daten nicht verfälschst. Den Wohnort kannst du vielleicht noch identifizieren, aber an das richtige Alter erinnerst du dich bestimmt nicht mehr. In dem Fall muss der entsprechende Wert leer bleiben und darf nicht in die Auswertung einfließen.
Daten in eine einheitliche Form bringen
Um deine Daten auswerten zu können, sollten sie am besten in Form einer Tabelle vorliegen. Hierzu schreibst du in die Spaltenüberschriften den Namen der jeweiligen Variable, also zum Beispiel “Alter” oder “Geschlecht”. Darunter führst du dann zeilenweise die erhobenen Daten auf. So hast du alle Informationen zum Alter in einer Spalte und kannst sie dadurch besonders leicht auswerten.
Variablen deklarieren und in Klassen zusammenfassen
Die Daten, die du erfasst, haben unterschiedliches Messniveau, das heißt, du kannst sie auf verschiedene Arten auswerten. Wenn du nur sagen kannst, ob ein Merkmal gleich oder verschieden ist (zum Beispiel bei der Haarfarbe oder beim Geschlecht) spricht man von einer Nominalskala. Bei einer Ordinalskala kannst du auch zwischen mehr und weniger unterscheiden, zum Beispiel wenn deine Befragten sagen sollten, ob sie einer Aussage sehr, ein bisschen oder gar nicht zustimmen. Bei der Intervallskala kannst du mit den Werten rechnen, wie zum Beispiel bei der Größe. Dies ist für bestimmte statistische Kennwerte hilfreich (zum Beispiel für den Mittelwert), aber wenn du die Werte nur auszählen möchtest, musst du hierfür dann deine Daten in Klassen zusammenfassen. Dies gilt auch, wenn du offene Fragen gestellt hast, bei denen deine Befragten mit einem freien Text antworten konnten. Diese Antworten musst du in Kategorien zusammenfassen, damit du sie auswerten kannst.
[quads id=2]3 verschiedene Möglichkeiten, Daten auszuwerten
Grundsätzlich kannst du alle Daten auf drei verschiedene weisen auswerten und präsentieren. Zunächst kannst du statistische Kennwerte ermitteln, die deine Ergebnisse repräsentieren. Außerdem kannst du deine Daten in Diagrammen darstellen, was noch anschaulicher ist. Und natürlich kannst du die Ergebnisse einfach qualitativ – das heißt als Text – beschreiben und so zusammenfassen. Gute Datenauswertungen kombinieren alle drei Möglichkeiten.
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