MA.SP 2.1 Messwerte Ermitteln

Die für die Analyse notwendigen Daten werden ermittelt und auf Vollständigkeit und Integrität geprüft.

Beispiele für Arbeitsergebnisse

1. Datensätze von Basis- und abgeleiteten Kennzahlen
2. Ergebnisse von Prüfungen der Datenintegrität

Subpraktiken

1. Daten für Basiskennzahlen ermitteln

Daten werden für zuvor genutzte und für neu spezifizierte Basiskennzahlen gemäß des Bedarfs gesammelt. Vorhandene Daten werden aus Projektaufzeichnungen oder von anderen Stellen innerhalb der Organisation beschafft.

2. Daten für abgeleitete Kennzahlen erstellen

Für alle abgeleiteten Kennzahlen werden die Werte neu berechnet.

3. Datenintegritätsprüfungen möglichst nah an der Datenquelle durchführen

Alle Messungen sind in Bezug auf die Spezifizierung und Aufzeichnung der Daten fehlerträchtig. Es ist immer besser, diese Fehler und die Quellen für fehlende Daten möglichst früh im Mess- und Analysezyklus aufzudecken.

Die Prüfungen können eine Suche nach fehlenden Daten, Datenwerten außerhalb von Grenzen, ungewöhnlichen Mustern und kennzahlenübergreifender Korrelation einschließen. Besonders wichtig sind folgende Maßnahmen:

• Klassifikationen, die aufgrund menschlichen Urteilsvermögens aufgestellt wurden, auf Inkonsistenzen prüfen und korrigieren (beispielsweise bestimmen, wie oft Personen auf der Grundlage derselben Informationen unterschiedliche Klassifizierungsentscheidungen treffen, was im Englischen auch als »Intercoder-Reliabilität« bezeichnet wird).
• Die Beziehungen zwischen Kennzahlen empirisch untersuchen, die zur Berechnung zusätzlicher abgeleiteter Kennzahlen verwendet werden. Diese Vorgehensweise kann sicherstellen, dass wichtige Unterscheidungen nicht übersehen werden und dass abgeleitete Kennzahlen die beabsichtigte Bedeutung haben (was im Englischen auch als »criterion validity« bezeichnet wird).