Wie der SAMPLE|QUALITYGUARD Auffälligkeiten erkennt, bevor sie Ergebnisse verzerren
Auf Ihre Daten können Sie sich verlassen
Montag, 9 Uhr.
Über das Wochenende sind 300 Interviews für eine Onlinebefragung eingegangen. Einige wurden in drei statt der erwarteten zwölf Minuten abgeschlossen. In einer offenen Antwort stehen lediglich fünf Buchstaben: „sdfgh". Andere Antworten sind überraschend ausführlich und wirken fast zu perfekt.
Welche Interviews sind belastbar? Welche Antworten liefern wertvolle Erkenntnisse? Und welche könnten aufgrund mangelnder Qualität Ihre Ergebnisse verzerren?
Wer diese Fragen erst nach Abschluss der Feldphase stellt, riskiert unnötige Nacherhebungen und eine Datenbasis, die sich nur schwer vertreten lässt. Deshalb prüft der SAMPLE|QUALITYGUARD die eingehenden Interviews bereits während der Feldphase.
Auffällig bedeutet nicht automatisch unbrauchbar
Automatisierte Checks erkennen typische Auffälligkeiten in großen Datensätzen, zum Beispiel:
- ungewöhnlich kurze Bearbeitungszeiten
- gleichförmige Antwortmuster wie Straightlining
- auffällige Klickmuster in Matrixfragen
- ungewöhnliches Tippverhalten
- falsche Antworten auf Kontrollfragen
- logische Widersprüche zwischen mehreren Angaben
- unpassende oder auffällig ähnliche offene Antworten
Eine Auffälligkeit ist jedoch zunächst nur ein Hinweis. Sie kann auf mangelnde Aufmerksamkeit oder automatisierte Bearbeitung deuten. Sie kann aber auch eine plausible Besonderheit der befragten Person oder der Zielgruppe abbilden. Wer ausschließlich nach festen Regeln aussortiert, verliert dabei ggf. auch valide Interviews, die Erkenntnisse schaffen, und nimmt einen Bias in Kauf, der durch die Herausnahme von Interviews entstehen kann.
Deshalb verbindet der SAMPLE|QUALITYGUARD automatisierte Prüfung mit fachlicher Bewertung: Die Technik macht Auffälligkeiten sichtbar, das Research-Team ordnet sie ein und prüft.
So läuft die Qualitätssicherung ab
- Kriterien festlegen
Zu Projektbeginn werden standardisierte Prüfungen und projektspezifische Regeln definiert, abgeleitet aus Zielgruppe, Fragebogen und Untersuchungsziel. - Kontinuierlich prüfen
Während der Feldphase kennzeichnet SAMPLE|QUALITYGUARD auffällige Interviews, sobald sie eingehen. - Fachlich bewerten
Erfahrene Researcher entscheiden, welche Interviews im Datensatz bleiben, welche ausgeschlossen werden und welche trotz Auffälligkeit plausibel sind. - Bei Bedarf ersetzen
Problematische Interviews können noch während der Feldphase ersetzt werden. - Dokumentieren
Prüfkriterien und Entscheidungen werden nachvollziehbar festgehalten.
Was Sie davon haben
Datenqualität ist nicht nur eine methodische Frage. Je wichtiger die Entscheidung, desto häufiger heißt es intern: „Können wir den Ergebnissen wirklich vertrauen?" Der SAMPLE|QUALITYGUARD hilft Ihnen, darauf eine belastbare Antwort zu geben:
- Früh sichtbar: Qualitätsprobleme zeigen sich während der laufenden Erhebung statt erst am Projektende. Das schafft Handlungsspielraum.
- Nachvollziehbar: Dokumentiert sind nicht nur Ergebnisse, sondern auch Kriterien und Entscheidungen. So lässt sich erklären, warum ein Interview geblieben oder ausgeschlossen worden ist.
- Wertvolle Interviews bleiben erhalten: Kein Interview wird allein wegen eines automatischen Hinweises aussortiert. Das schützt Erkenntnisse, die sonst verloren gingen.
Datenqualität entsteht nicht erst nach der Feldphase, sondern Interview für Interview. Problematische Fälle werden früh erkannt, plausible Grenzfälle bleiben erhalten, und jede Entscheidung ist begründet und dokumentiert. So entsteht die Grundlage für belastbare Analysen und fundierte Entscheidungen.
Auf Ihre Daten können Sie sich verlassen.
Wie sicher ist die Datenbasis Ihrer nächsten Online-Studie?
Wir diskutieren mit Ihnen:
- welche Qualitätsrisiken für Ihre Zielgruppe und Ihren Fragebogen typisch sind,
- welche standardisierten und projektspezifischen Prüfkriterien sinnvoll sind,
- wie Sie Qualitätsentscheidungen nachvollziehbar belegen.
Sprechen Sie uns an.
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