Auswertungsverfahren

Auswertungsverfahren sind Verfahren zur Verarbeitung, Analyse und Interpretation von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen oder Prozesse zu bewerten. Sie umfassen statistische, computergestützte sowie qualitative Vorgehensweisen und finden Anwendung in Wissenschaft, Wirtschaft und Verwaltung.

Quantitative Auswertungsverfahren umfassen Deskriptivstatistik, Inferenzstatistik, Hypothesentests, Regressions- und Varianzanalyse, Zeitreihenanalysen sowie multivariate Methoden wie Hauptkomponenten-, Faktoren- oder Clusteranalyse und Diskriminanzanalyse. Qualitative Auswertungsverfahren beinhalten Inhalts- und Diskursanalysen, thematische Analysen, Kodierung, Grounded Theory sowie narrative Analysen. Mischformen (Mixed Methods) kombinieren quantitative und qualitative Elemente.

Der typische Ablauf umfasst Datenerhebung und -aufbereitung, explorative Analyse und Hypothesenbildung, die Auswahl geeigneter Verfahren unter Berücksichtigung von Skalenniveau und Verteilungsannahmen, die Durchführung der Analysen, Interpretation der Ergebnisse, Validierung und Robustheitsprüfungen sowie Dokumentation und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse.

Anwendungsfelder reichen von Grundlagenforschung, Lehre und Sozialwissenschaften über Marktforschung, Gesundheits- und Sozialforschung bis hin zu Qualitätsmanagement, Wirtschaftsinformatik und datengetriebenen Projekten in Unternehmen. Die Wahl des Verfahrens hängt ab von Datentypen (nominal, ordinal, intervall/ratio), Stichprobengröße, Verteilungsannahmen, Ziel der Auswertung sowie Anforderungen an Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit.

Herausforderungen sind Verzerrungen, Fehlinterpretationen, Unsicherheit bei qualitativen Daten sowie Risiken der Überanpassung, mangelnder Reproduzierbarkeit oder unpassender Methodenauswahl. Eine transparente Dokumentation der Schritte unterstützt Validität und Nachprüfbarkeit der Ergebnisse.