Transformation

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    Harmonisierung

    Manchmal ist es sinnvoll oder auch notwendig, bestimmte Daten aus unterschiedlichen Datensätzen miteinander zu verknüpfen um den Erkenntnisgewinn zu vergrößern. Wenn die Daten bereits in einzelnen Datensätzen vorliegen, spricht man von der Output- oder auch Ex-post-Harmonisierung, die die Verbindung von Daten unterschiedlicher Herkunftsdatensätze ermöglicht. Möchte man bereits mit der Datenerhebung die spätere Datenvereinbarkeit gewährleisten, dient ein vorab erstelltes Kategoriensystem als Instrument zur harmonisierten Datenerhebung in unterschiedlichen nationalen und/oder kulturellen Kontexten. Damit bedient man sich dann der Input- oder Ex-ante-Harmonisierung.

    Der folgende Videoausschnitt (Chapter 00:22:22) gibt eine anschauliche Einführung in die Thematik der Datenharmonisierung:

    Die Möglichkeiten, Forschungsdaten zu harmonisieren sind nicht unaufwendig und unterliegen bestimmten Bedingungen. Dennoch lohnt sich die Harmonisierung vor allem um Lücken in (den eigenen) Datensätzen zu schließen, um die Fallzahl in der Datengrundlage zu erhöhen oder/und um die Robustheit und Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen zu verbessern.

    Die Methoden der Datenharmonisierung sind insgesamt vielversprechende Instrumente um Daten aus unterschiedlichen Datensätzen miteinander zu verbinden, stellen aber gleichzeitig komplexe Verfahren dar. unter Tipps & Checklisten sind einige hilfreiche Beiträge und Artikel verlinkt, die den Einstieg in die Datenharmonisierung untersützen.