Title: Datenqualität

In dieser Einheit lernst du, woran man die Vertrauenswürdigkeit einer Datenquelle erkennt und wie man mit „fremden" Daten korrekt umgeht. Voraussetzung für das Verständnis dieses Moduls sind folgende Grundlagen: Du solltest den Unterschied zwischen Rohdaten und Verarbeiteten Daten und die wichtigsten allgemeinen Datenquellen und Recherchemöglichkeiten kennen (z.B. Datenbanken und Literaturrecherchen). Am Ende dieser Einheit kannst du Kriterien zur Bewertung der Datenqualität und der Vertrauenswürdigkeit einer Datenquelle und, Kriterien zur korrekten und transparenten Nachnutzung von Daten nennen.

Videos

Grundlagenvideo ohne Untertitel:

Credits: by Laura Geiger (Author); Sarah Milov (Author); Jennifer Oepen (Author); Michael Wessels (Author); Wolfgang Deiters (Author); 2025; licence CC BY 4.0

Grundlagenvideo mit Untertitel:

Grundlagentext

Lernziele: am Ende dieser Einheit können Teilnehmende:

- Kriterien zur Bewertung der Datenqualität nennen,
- Kriterien zur Bewertung der Vertrauenswürdigkeit einer Datenquelle nennen,
- Kriterien zur korrekten und transparenten Nachnutzung von Daten nennen.

1. Einführung

Ob im Studium, Beruf oder Alltag – Daten begegnen uns überall. Aber: Wie gut sind diese Daten wirklich? In den nächsten Minuten lernt ihr, woran man die Vertrauenswürdigkeit einer Datenquelle erkennt und wie man mit „fremden“ Daten korrekt umgeht.

Voraussetzung für das Verständnis dieses Videos sind folgende Grundlagen:

·         Unterschied zwischen Rohdaten und Verarbeiteten Daten kennen

·         Wichtigste allgemeine Datenquellen und Recherchemöglichkeiten kennen (z.B. Datenbanken und Literaturrecherchen)

2. Qualitätsbewertung von Daten

Daten sind Vielfältig und betreffen alle möglichen Themenfelder und Kontexte. Im Folgenden werden allgemeine Qualitätskriterien von Daten dargestellt. Das kann sowohl Daten betreffen, die in der Praxis zum Beispiel in einer Gesundheitseinrichtung erhoben werden, als auch Daten aus Studienregistern oder ähnlichem, die für Forschungen verwendet werden sollen.

Qualitätskriterien zur Bewertung solcher Rohdaten sind:

1. Intrinsische Qualität -> „Wie gut sind die Daten an sich?“

·         Glaubwürdigkeit: Sicher sein, woher Daten stammen und dass sie aus vertrauenswürdiger und zuverlässiger Quelle stammen

·         Fehlerfreiheit: Korrekte Erfassung & Bezeichnungen der Daten

·         Objektivität: Keine subjektiven Wertungen, sondern objektiv und sachlich.

·         Hohes Ansehen: Quelle mit guter Reputation, z.B. Daten aus anerkannten Fachprojekten oder offiziellen Stellen

2. Kontextuelle Qualität -> „Passen die Daten zum Zweck?“

·         Mehrwert: Daten erfüllen angestrebte Aufgaben

·         Relevanz: Daten müssen inhaltlich  zum Untersuchungsziel passen

·         Aktualität: Zeitnaher Stand der Daten sowie korrektes Datumsformat angegeben

·         Vollständigkeit: Wichtige Werte oder Fälle dürfen nicht fehlen, sonst entstehen Lücken in der Analyse

·         Angemessener Umfang: Weder zu wenig noch unnötig viele Daten

3. Repräsentationelle Qualität -> „Sind die Daten klar dargestellt?“

·         Eindeutige Auslegbarkeit: Gleiche Interpretation der Daten für alle, die mit ihnen arbeiten

·         Verständlichkeit: Klare, beschreibende Angaben, nachvollziehbar für Datennutzer:innen

·         Einheitliche Darstellung: Konsistentes Format, Schreibweisen und Strukturen

·         Übersichtlichkeit: Klare Struktur, saubere Spalten/Zeilen

4. Zugriffsqualität – „Wie gut kann man mit den Daten arbeiten?“

·         Bearbeitbarkeit: Einfache Anpassung & Korrektur möglich

·         Zugänglichkeit: Direkter Zugriff ohne Umwege

Im Forschungskontext werden solche Rohdaten oft verarbeitet und interpretiert, zum Beispiel im Rahmen von quantitativen Auswertungen wie statistischen Analysen, qualitativen Auswertungen wie Inhalts- oder Themenanalysen sowie der Interpretation der Ergebnisse im Hinblick auf die zugrunde liegende Forschungsfrage.

Qualitätskriterien zur Bewertung von verarbeiten Daten, wie Sie Ihnen zum Beispiel in wissenschaftlichen Artikeln begegnen können, sind zusätzlich noch:

·         Transparenz der Verarbeitung,

·         Nachvollziehbarkeit,

·         Methodendokumentation.

Es gibt eine Reihe an Hilfreichen Tools, wie z.B. Checklisten, die bei der Qualitätsbewertung von wissenschaftlichen Studien helfen. Beispiele hierfür für das Gesundheitswesen sind:

·         Das JBI (Joanna Briggs Institute) Critical appraisal tool: https://jbi.global/critical-appraisal-tools ,

oder

·         die critical appraisal tools des CEBM (Center for Evidence-Based-Medicine): https://www.cebm.ox.ac.uk/resources/ebm-tools/critical-appraisal-tools (2,3)

Forschungsdaten sollten zudem langfristig frei nutzbar sein – für eigene Projekte wie auch im Austausch zwischen Forschenden, weswegen wir an dieser Stelle auf die FAIR-Prinzipien verweisen. (1,4)

Zudem Verweisen wir auf die wissenschaftlichen Gütekriterien, die es für qualitative und quantitative Forschungen gibt sowie die Leitlinien zu guten Wissenschaftlichen Praxis (5,6)

3. Vertrauenswürdigkeit von Datenquellen einschätzen

Kriterien zur Bewertung von Datenquellen in wissenschaftlichen Kontexten („verarbeitete Daten“) sind zum Beispiel

·         die fachliche Qualifikation der Autor:innen,

·         die Zielgruppe und Ausrichtung des Textes,

·         seine kommunikative Funktion,

·         die Art der Veröffentlichung sowie

·         die Einhaltung wissenschaftlicher Standards wie klare Fragestellung, fundierte Methodik, transparente Quellenangaben und objektive, präzise Darstellung der Ergebnisse. (7)

Kriterien zur Bewertung von „Rohdaten“ sind zum Beispiel:

·         die Verantwortlichkeit und Fachkompetenz der Autor:innen,

·         klare Angabe von Zielen und Geltungsbereich,

·         nachvollziehbare und wissenschaftlich fundierte Quellen,

·         Aktualität der Inhalte,

·         transparente Finanzierung und Unabhängigkeit sowie

·         nachgewiesene Qualitätssicherungsmaßnahmen. (8)

4. Korrekte Nachnutzung von Daten

Um Daten für wissenschaftliche Zwecke nachzunutzen, müssen einige Dinge beachtet werden. Verwendete Daten gilt es zu zitieren und die verwendete Datenquelle korrekt aufzuführen. Dies ist ein zentrales Element wissenschaftlicher Arbeit, da es die Herkunft von Informationen transparent nachweist, die Nachprüfbarkeit und Wiederauffindbarkeit von Quellen gewährleistet und damit zur Sicherung wissenschaftlicher Integrität und Nachvollziehbarkeit des Forschungsprozesses beiträgt.

Dies gilt für verschiedenste Quellenarten (Bücher, Internetquellen, Primär- und Sekundärquellen) und kann sich nach unterschiedlichen Stilen richten. Einen Überblick und Hinweise auf weitere, relevante Quellen zum Thema zitieren gibt die „Handreichung zum wissenschaftlichen Arbeiten“, 3. überarbeitete Auflage für die SLUB Dresden. (9)

Weiterführende Verweise

(1)    Krähwinkel, E., Langner, P., Lipp, R., & Pietsch, A. M. (2022, März 22). HeFDI Data OER: Forschungsdatenmanagement – eine Online-Einführung. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6373596

(2)    JBI. (o. J.). Critical appraisal tools. Abgerufen am 13. August 2025, von https://jbi.global/critical-appraisal-tools https://www.cebm.ox.ac.uk/resources/ebm-tools/critical-appraisal-tools

(3)    forschungsdaten.info. (2024). FAIRe Daten. Abgerufen am 13. August 2025, von https://forschungsdaten.info/themen/veroeffentlichen-und-archivieren/faire-daten/ /

(4)    Universität Leipzig. (o. J.). Gütekriterien. Abgerufen am 13. August 2025 https://home.uni-leipzig.de/methodenportal/guetekriterien/

(5)    Deutsche Forschungsgemeinschaft. (2025). Guidelines for Safeguarding Good Research Practice. Code of Conduct. https://doi.org/10.5281/zenodo.14281892

(6)    Czech, H. (2022). Kriterien zur Beurteilung von Quellen im wissenschaftlichen Kontext [Infotext]. Hochschule Osnabrück. https://www.hs-osnabrueck.de/learningcenter/fuer-studierende/toolbox-studierende/#c10424117

(7)    Deutsches Netzwerk Gesundheitskompetenz. (2025). Verlässliches Gesundheitswissen. https://dngk.de/verlaessliches-gesundheitswissen/

(8)   Marschner, H., Krause, M., Queitsch, M. & Zabel, D. (2022). Zitieren. Handreichung zum wissenschaftlichen Arbeiten. https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-788510

Sonstige:

https://www.youtube.com/watch?v=ikuVmCtBvF0

Abschlussfragen

Vor Datennutzung prüfen

Q: Du findest auf einem Open-Data-Portal einen Datensatz zu Krankenhausbehandlungen aus dem Jahr 2017.
Welche Punkte solltest du vor der Nutzung prüfen? (Mehrfachauswahl möglich)
- Ob der Datensatz farblich ansprechend gestaltet ist (Richtig! Gut gemacht!)
- Ob die Daten aktuell genug für Ihr Forschungsvorhaben sind (correct) (Fast! noch ein versuch?)
- Ob die Quelle vertrauenswürdig und nachvollziehbar ist (correct)
- Ob der Dateiname korrekt benannt ist
- Ob eine Lizenz und Nutzungsbedingungen angegeben sind (correct)

Umgang mit Daten

Q: Ein:e Kolleg:in schickt dir eine Excel-Datei mit Befragungsdaten zu, aber ohne Angabe der Erhebungsmethode oder des Datums.
Wie gehst du vor? (Mehrfachauswahl möglich)
- Nachfragen, wie und wann die Daten erhoben wurden (correct)
- Die Daten sofort verwenden, um Zeit zu sparen
- Prüfen, ob es zu den Daten eine Dokumentation oder Metadaten gibt (correct)
- Die Daten automatisch als valide annehmen, wenn sie von einer Kollegin stammen
- Entscheiden, ob die Daten für Ihre Forschungsfrage geeignet sind (correct)