In unserem letzten #nice2know Beitrag haben wir erklärt, dass sich mittels Statistik Daten in (entscheidungsrelevante) Informationen wandeln lassen. Aus diesem Grund ist es nun an der Zeit und auch von zentraler Bedeutung, zu verstehen, welche unterschiedlichen Datenarten es gibt. So kann man Daten u.a. nach ihrer Quelle, nach der Erhebungsmethode und/oder nach ihrer Dimension unterscheiden.
Unterscheidung von Datenarten nach der Datenquelle
Die Datenquelle unterscheidet nach dem Ursprung des Datenmaterials. Wie der Name schon sagt, werden sog. Primärdaten ureigens zu dem aktuellen (Markt-)Forschungs-Projekt erhoben. Geleitet von der zentralen (Markt-)Forschungsfrage wird die Datenerhebung hierzu aufgebaut und durchgeführt. Zeit- und kostengünstiger ist hingegen die Verwendung von Sekundärdaten. Hierbei werden bereits vorliegende (unternehmens-)interne oder externe, öffentlich zugängliche Daten (die aber ursprünglich unter einer anderen Fragestellung und zu einem anderem Ziel erhoben wurden) einer erneuten Analyse unterzogen. Aus diesem „Recycling“ heraus ensteht häufig das Adäquationsproblem: Die Daten können zeitlich überholt sein oder passen nicht gut genug, um die Forschungsfrage optimal beantworten zu können.
Unterscheidung von Datenarten nach der Erhebungsmethode
Die Unterscheidung nach der Erhebungsmethode trennt zum einen Daten, die aus qualitativen Befragungen also z.B. Expertenbefragungen, Tiefeninterviews oder Gruppendiskussionen resultieren. Diese Daten zeichnen sich durch eine kleine Stichprobengröße aus. Das resultierende Datenmaterial ist sehr textlastig, was eine sinnvolle statistische Analyse nicht möglich macht. Zum anderen trennt sie davon Daten ab, die aus quantitativ orientierten Erhebungen mit einer zumeist großen Anzahl an Teilnehmern stammen. Die resultierenden quantitativen Daten können mittels statistischer Verfahren analysiert werden.
Unterscheidung von Datenarten nach Dimensionen
Unterscheidet man nach der Dimension der Daten, können Querschnitts- oder Längsschnittsdaten daraus hervorgehen. Querschnittsdaten bedeuten dabei, dass die Merkmalsträger der Untersuchung z.B. Personen, Haushalte oder Unternehmen sind. Über diese statistischen Einheiten werden stichtagsbezogen (also zu einem Zeitpunkt) die interessierenden Daten (wie bspw. das Alter, das Einkommen, die Familiengröße oder aber der Umsatz, die Mitarbeiteranzahl usw.) erfragt bzw. gesammelt. Bei Längsschnittdaten werden die Daten eines Merkmalsträgers, also z.B. die Umsätze eines Unternehmens im Zeitablauf erfasst. Es ist auch eine Kombination aus Querschnitts- und Längsschnittdaten denkbar. Wird z.B. ein feststehender Personenkreis immer wieder zu verschiedenen Zeitpunkten zu den gleichen Sachverhalten befragt, resultieren daraus sog. Panel-Daten. Diese geben sowohl Einsicht in die Heterogenität der Befragungsteilnehmer als auch in die zeitliche Veränderung der interessierenden Daten, allerdings erfordern Panel-Daten spezielle, anspruchsvollere Analysemethoden.
Fazit
Die Kenntnis über die Art der verwendeten Daten ist nicht nur relevant für das Ausmaß möglicher Fehlerquellen. Neben dem bereits angesprochenen Adäquationsproblem birgt die Kombination verschiedener interner und/oder externer Datenquelle nämlich großes Fehlerpotenzial. Damit wird offensichtlich, dass die Datenart maßgeblich für die Auswahl einer angemessenen Auswertungsmethode ist. Bspw. können nur die einer standardisierten, quantitativen Befragung entstammenden Daten einer statistischen Auswertungen unterzogen werden, während Daten aus Experteninterviews mittels Text-Mining-Analyse ausgewertet werden müssen. Über die für Querschnittsdaten zur Wahl stehenden Analysemethoden hinaus bietet sich für Längsschnittdaten zusätzlich das gesamte Feld der Zeitreihenanalyse und Prognose an.
Zusammenfassend lässt sich somit sagen, dass eine fundierte statistische Analyse die genaue Kenntnis des verwendeten Datenmaterials voraussetzt, um dementsprechend die am besten geeignete Auswertungsmethodik auszuwählen. Ihr Marktforschungsprojekt ist aus diesen Gründen bei Cogitaris in guten Händen, denn hier können Sie sich auf die langjährige Expertise im souveränen Umgang mit den verschiedenen Datenarten verlassen.
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