Dateninhomogenität
Dateninhomogenität bezeichnet Unterschiede in Eigenschaften von Datensätzen, die aus verschiedenen Quellen, Messprotokollen oder Populationen stammen. Sie äußert sich in abweichenden Verteilungen, verschieden feinen Messgenauigkeiten, unterschiedlichen Abdeckungen von Merkmalen oder in einer ungleichen Verteilung von fehlenden Werten über Zeit, Raum oder Subgruppen.
Ursachen der Inhomogenität sind vielfältig. Dazu gehören unterschiedliche Erhebungsmethoden oder Geräte, Varianzen zwischen Populationen, zeitliche Drift,
Die Folgen können bedeutend sein. Sie führen zu verzerrten Schätzern, verringerten statistischen Testschnitten, schlechterer Generalisierbarkeit von
Erkennung erfolgt durch explorative Datenanalyse, Vergleich von Verteilungen zwischen Quellen, Q-Q-Plots, Varianzanalysen sowie Distanzmaße wie Kolmogorov-Smirnov-
Maßnahmen gegen Dateninhomogenität umfassen Harmonisierung und Normalisierung der Daten, Batch-Effekt-Korrektur (z. B. ComBat, SVA), Standardisierung, Rekonstruktion
In vielen Anwendungsfeldern wie klinischer Forschung, Genomik, Umweltmessungen oder Sensorik ist die Berücksichtigung von Dateninhomogenität entscheidend