#Qualitätssicherung während der Feldarbeit

Dieser Anwendungsfall zeigt auf, wie sich die Qualität der erhobenen Daten während der laufenden Feldphase sicherstellen lassen.

#Beispiel aus Nutzersicht

Von Beginn der Feldphase an müssen die erhobenen Daten auf Unregelmäßigkeiten hin überprüfen werden. Die vorläufigen Daten können dafür regelmäßig in Inspirient zur Berechnung einer Tabelle von Qualitätsindikatoren eingestellt werden, welche sich auch in bereits bestehende Datenströme zur Qualitätskontrolle einbinden lässt. Von besonderem Interesse sind hierbei die Metriken für Unregelmäßigkeits- und Betrugsindikatoren. Konkrete Hinweise auf nicht korrekt erhobene Daten können gezielt im Einzelfall überprüft werden; erstellte Auswertungen lassen sich zu Dokumentationszwecken abspeichern. Danach kann, falls notwendig, der Dialog mit den Interviewern der Feldeinheit gesucht werden.

#Vorgehensweise

Wesentliche Schritte bei der Umsetzung dieses Anwendungsfalles sind wie folgt:

1. Daten einstellen – Die Analyse beginnt mit dem Hochladen des Vorabdatensatzes, beispielsweise als SPSS-, Excel- oder CSV-Datei
2. Voreinstellung / Priorisierung – Da bei der Qualitätssicherung alle Dimensionen betrachtet werden sollen, ist die Auswahl einer gleichförmigen Priorisierung für eine unvoreingenommene Betrachtung empfehlenswert
3. Voreinstellung / Annotationen – Damit Qualitäts-Checks korrekt angewendet werden ist die korrekte Verwendung relevanter Annotationen zu überprüfen, insbesondere von SURVEY_DURATION und SURVEY_INTERVIEWER_ID
4. – nach Abschluss der autonomen Analyse erhält der Benutzer eine Benachrichtigung per E-Mail –
5. Report herunterladen – Im nun erstellten Qualitätsreport können relevante Metriken überprüft werden, um ggf. Rückschlüsse auf Unregelmäßigkeiten zu ziehen

Sollten die Daten in mehreren Teildatensätzen vorliegen, lassen sich diese wahlweise separat oder gemeinsam analysieren.

#Datenprüfung nach Abschluss der Feldarbeit

Dieser Anwendungsfall zeigt auf, wie sich die Datenqualität nach Abschluss der Feldphase überprüfen und dokumentieren lässt und wie dies die eigene Auswertung erleichtert.

#Beispiel aus Nutzersicht

Ein letztes Update zum aktuellen Umfragedatensatz ist eingetroffen, und es gilt nun, schnell die Datenqualität zu überprüfen, um letzte Defizite in der Datenerhebung noch vor der eigentlichen Auswertung zu korrigieren. Hierfür analysiert Inspirient den Datensatz und erstellt einen Report zu Datenqualität, aus dem sich Probleme wie unpassende Verteilung der Antworten über demographische Kohorten oder auch Straight-Lining direkt ableiten lassen. Hervorstechende Ausreißer lassen sich direkt in der Benutzeroberfläche überprüfen. Es ergibt sich ein guter Überblick, bzgl. der zu berücksichtigenden Datenqualitätsaspekte.

#Vorgehensweise

Wesentliche Schritte bei der Umsetzung dieses Anwendungsfalles sind wie folgt:

1. Daten einstellen – Die Analyse beginnt mit dem Hochladen des finalen Datensatzes
2. Voreinstellung / Priorisierung – Auch hier empfiehlt sich die Auswahl einer gleichförmigen Priorisierung zur unvoreingenommenen Qualitätsbetrachtung
   • Einzelne für die Auswertung irrelevante Dimensionen können mittels der niedrigsten Prioritätseinstellung ignoriert werden, um fokussierte Ergebnisse zu erhalten
3. Voreinstellung / Annotationen – Auch hier sollte die korrekte Verwendung relevanter Annotationen kurz überprüft werden, insbesondere von SURVEY_DURATION und SURVEY_INTERVIEWER_ID
4. – nach Abschluss der autonomen Analyse erhält der Benutzer eine Benachrichtigung per E-Mail –
5. Story lesen – Die erstellte Story zum Thema ‘Datenqualität’ enthält die Ergebnisse der durchgeführten Checks zur Qualität von Umfragedaten
6. Ergebnisse durchsehen – Auch mit einer erste Durchsicht der Ergebnisse lässt sich nun ein Überblick verschaffen, indem insbesondere auf Ergebnisse mit relevanten Mustern wie beispielsweise Ausreißern fokussiert wird

#Schnellauswertung

Dieser Anwendungsfall zeigt auf, wie für kurzfristige Kundenanfragen oder zur Beziehungspflege leichtgewichtig Vorab-Analysen erstellt werden können.

#Beispiel aus Nutzersicht

Zur Kundenpflege sollen einem Kunden kurzfristig Zwischenergebnisse der aktuell laufenden Umfrage zur Verfügung gestellt werden, insbesondere erste Charts und Tabellen. Der derzeit aktuelle Umfragedatensatz lässt sich mit Inspirient kurzfristig analysieren. Die Nutzerführung, insbesondere die empfohlenen Folien, ermöglicht es, schnell für den Kunden relevante Vorab-Ergebnisse zusammenzustellen. Die automatische visuelle Aufbereitung dieser Ergebnisse erlaubt es, die Ergebnisse direkt als PDF zu exportieren und per E-Mail an den Kunden zu schicken. Außerdem kann dem Kunden für seine eigenen Analysetätigkeiten leichtgewichtig erste Tabellen mit soziodemographischen Dimensionen zur Verfügung gestellt werden.

#Vorgehensweise

Wesentliche Schritte bei der Umsetzung dieses Anwendungsfalles sind wie folgt:

1. Daten einstellen – Auch diese Analyse beginnt mit dem Hochladen des jeweils aktuellen Datensatzes
2. Voreinstellung / Priorisierung – Bei der Priorisierung sollten insbesondere die Dimensionen hoch bewertet werden, für die ein starkes Interesse beim Kunden vermutet werden kann
3. Voreinstellung / Annotationen – Bei der Überprüfung der Annotationen sollte auf die korrekte Verwendung von DEMOGRAPHIC_VARIABLE, SURVEY_RESPONSE und ggf. AGGREGATION_WEIGHT geachtet werden
4. – nach Abschluss der autonomen Analyse erhält der Benutzer eine Benachrichtigung per E-Mail –
5. Report / Dateien herunterladen – Je nach Kundenbedürfnissen stehen nun zwei Dokumentarten zur Auswahl:
   • Stories erlauben es, dem Kunden einen schnellen visuellen Eindruck der Daten zu vermitteln
   • Kreuztabellen (‘Contigency tables’) ermöglichen dem Kunden einen Blick in die Details der Auswertung
6. Ergebnisse durchsehen – Ergänzend lassen sich weitere Ergebnisse aus den Analyseergebnissen auswählen, um sie dann als PDF oder PNG-Bild herunterzuladen und an den Kunden zu verschicken

#Intensive Analyse

Dieser Anwendungsfall zeigt auf, wie sich Inspirient nutzen lässt, um Umfragedaten im Detail auszuwerten, Erkenntnisse im Sinne des Kunden zu priorisieren und den eigenen Bericht vorzubereiten.

#Beispiel aus Nutzersicht

Sowohl während als auch nach der Feldphase ist der Fortschritt der Datenerhebung zu kontrollieren bzw. dokumentieren. Während der noch laufenden Feldphase ist es zu Steuerungszwecken wichtig, die Rücklaufquoten der Datenerhebung zu beobachten, um eine ausreichende Anzahl Interviews pro Kohortengruppe sicherzustellen. Nach der abgeschlossenen Feldphase muss der Rücklauf der Datenerhebung für den Kunden im Methodenbericht dokumentiert werden. In beiden Fällen hilft die automatisierte Auswertung des jeweiligen Standes der Umfrage durch Inspirient. Hierbei kommen auch multivariate Verfahren wie logistische Regressionen (OR, AME) zum Einsatz. Die graphische Ausgabe von Inspirient ermöglicht es darüber hinaus, schnell zu entscheiden, welche Themen im Kunden-Report im Detail darzustellen sind.

#Vorgehensweise

Wesentliche Schritte bei der Umsetzung dieses Anwendungsfalles sind wie folgt:

1. Daten einstellen – Auch diese Analyse beginnt mit dem Hochladen des Datensatzes
2. Voreinstellung / Priorisierung – Bei der Priorisierung sollte in diesem Anwendungsfall auf eine gewisse Breite geachtet werden, um später einen ausgewogenen Überblick über die Ergebnisse zu erhalten
3. Voreinstellung / Annotationen – Bei der Überprüfung der Annotationen sollte auf die korrekte Verwendung von DEMOGRAPHIC_VARIABLE, SURVEY_RESPONSE und ggf. AGGREGATION_WEIGHT geachtet werden
4. – nach Abschluss der autonomen Analyse erhält der Benutzer eine Benachrichtigung per E-Mail –
5. Ergebnisse durchsehen – Bei der Durchsicht sollten die Ergebnisse mittels der Tag Cloud mit unterschiedlichen Schwerpunkten betrachtet werden
   • Hierbei bieten sich insbesondere Tags zu Analysemethoden und Mustererkennung an
   • Interessante Ergebnisse lassen sich mittels positivem Feedback (‘Likes’) für eine spätere Betrachtung festhalten
6. Ergebnisse teilen – Die markierten Ergebnisse können mit Kollegen geteilt werden, um sich unkompliziert abzustimmen
   • Ebenso können Kollegen, mit denen die Analyse geteilt wurde, über ‘Likes’ weitere Ergebnisse hervorheben
7. Report herunterladen – Ausgewählte Ergebnisse lassen sich in dynamischen Reports zusammenfassen und herunterladen

#Wellenvergleiche

Dieser Anwendungsfall zeigt auf, wie sich mehrere separat erhobene Datensätze derselben langfristigen Studie intelligent miteinander kombinieren lassen.

#Beispiel aus Nutzersicht

Für eine langfristige Studie sind in regelmäßigen Abständen neu erhobene Daten zu analysieren. Dafür lassen sich bestehende und neue Datensätze derselben Studie per Inspirient auswerten, die dabei intelligent miteinander verbunden werden. In der Benutzeroberfläche lassen sich schnell erwähnenswerte Veränderungen seit der letzten Auswertung identifizieren. Konsolidiert zusammengefügte Datensätze lassen sich zu weiteren Analysen wiederum herunterladen.

#Vorgehensweise

Die Vorgehensweise bei der Umsetzung dieses Anwendungsfalles entspricht der intensiven Analyse. Allerdings werden hier mehrere Datensätze zur Analyse eingestellt, die einen längeren Zeitraum betrachten. Diese werden systemseitig zusammengeführt, sofern eine ausreichend große Übereinstimmung der Spalten gegeben ist.