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Unter Datenanalyse<\/strong> versteht man die Erhebung unterschiedlicher Prozessdaten<\/strong> und deren Analyse unter Verwendung statistischer Methoden<\/strong>. Dabei kann die Analyse zur Steuerung, Planung, Kontrolle oder Durchf\u00fchrung von Strategien<\/strong> beitragen. Im Zuge der Digitalisierung und durch die Nutzung neuer Technologien steigt das Aufkommen der Daten (Big Data<\/strong>) und damit einhergehend die M\u00f6glichkeit, sich diese zu Nutze zu machen. Um aus den gesammelten Daten sinnvolle Schl\u00fcsse ziehen zu k\u00f6nnen, finden in der Praxis prim\u00e4r drei statistische Methoden<\/strong> Anwendung:<\/p>\r\n 1. Multivariate Datenanalyse:<\/strong><\/p>\r\n Bei dieser Methode der Datenanalyse werden mindestens zwei Indikatoren unabh\u00e4ngig voneinander erfasst<\/strong> und zugleich (simultan) \u00fcberpr\u00fcft. Korrelationen der Variablen untereinander werden indes bei der Auswertung und Analyse ber\u00fccksichtigt. Grundlegend kann die Betrachtung der multivariaten Datenanalyse je nach Ziel entweder strukturentdeckender (explorativ) oder -pr\u00fcfender (konfirmatorisch) Natur<\/strong> sein. Ziel der strukturentdeckenden Variante ist das Auffinden m\u00f6glicher Abh\u00e4ngigkeiten<\/strong>, um bisher unbekannte Erkenntnisse zu gewinnen. Bei der strukturpr\u00fcfenden hingegen, wird die Identifizierung vermuteter Zusammenh\u00e4nge zwischen den betrachteten Objekten \u00fcberpr\u00fcft.<\/p>\r\n 2. Quantitative Datenanalyse:<\/strong><\/p>\r\n Bei dieser Art der Datenanalyse zielt man auf quantitative Auspr\u00e4gungen<\/strong> ab. Hierbei liegt der Fokus auf messbaren Variablen. Die Quantifizierung soll als Grundlage statistischer Berechnungsmethoden<\/strong> dienen und rein auf Zahlen basierte logische Zusammenh\u00e4nge herstellen. Wichtige Kriterien f\u00fcr die G\u00fcte einer Analyse sind:<\/p>\r\n – Objektivit\u00e4t: <\/strong>Das Ergebnis ist unabh\u00e4ngig vom Betrachter 3. Qualitative Datenanalyse:<\/strong><\/p>\r\n In Fall der qualitativen Datenanalyse werden bewusst subjektive Ergebnisse abgebildet<\/strong> und auf die Ursache des Zustandekommens untersucht. Aufgrund der subjektiven Umgebung gelten die theoretischen Erkenntnisse nicht als repr\u00e4sentativ. Sie dienen vielmehr dazu, neue Fragestellungen aufzudecken<\/strong>, die als Basis empirisch begr\u00fcndeter Theorien herangezogen werden k\u00f6nnen.<\/p>\r\n <\/p>\r\n <\/p>\r\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-17878","lexicon-articles","type-lexicon-articles","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/epg.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/lexicon-articles\/17878","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/epg.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/lexicon-articles"}],"about":[{"href":"https:\/\/epg.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/lexicon-articles"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/epg.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17878"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
– Reliabilit\u00e4t: <\/strong>Das Messinstrument misst zuverl\u00e4ssig und genau
– Validit\u00e4t: <\/strong>Das Messinstrument misst das, was es messen soll<\/p>\r\n