Daten auf den Punkt gebracht. Ein Selbstlernkurs zur Informationsvisualisierung.
Unsichere Daten (9/13)
Es kann noch so sehr versucht werden, „saubere“ Forschungsdaten zu erstellen – es liegt in der Sache des Forschungsprozesses, dass Daten in den meisten Fällen Unsicherheiten beinhalten. Es kann verschiedene Gründe für unsichere Daten geben:
Die Daten sind nicht vollständig, weil für einzelne Variablen nicht alle Werte vorliegen. Dies kann u.a. passieren, wenn Daten zusammengeführt werden, aber dieselbe [could not resolve link target: il_9310_git_4302] unterschiedlich definiert oder nicht erfasst wurde.
Es kann zu Messproblemen kommen, die die Zuverlässigkeit der Daten in Frage stellen.
Einzelne Daten liegen nicht direkt vor, sondern sind Schätzresultate oder Ergebnisse von Hochrechnungen bzw. Simulationen.
Wichtig ist bei einem guten wissenschaftlichen Arbeiten, dass auf die Unsicherheit in den Daten hingewiesen wird. Dafür kann z.B. zusätzlich zu den primär visualisierten Daten der durchschnittliche Wert oder die Streuung angegeben werden. Weitere Möglichkeiten sind der Einsatz von Fehlerbalken oder die zusätzliche Anzeige einzelner Datensätze, die zufällig ausgewählt wurden.