SSOAR Logo
    • Deutsch
    • English
  • Deutsch 
    • Deutsch
    • English
  • Einloggen
SSOAR ▼
  • Home
  • Über SSOAR
  • Leitlinien
  • Veröffentlichen auf SSOAR
  • Kooperieren mit SSOAR
    • Kooperationsmodelle
    • Ablieferungswege und Formate
    • Projekte
  • Kooperationspartner
    • Informationen zu Kooperationspartnern
  • Informationen
    • Möglichkeiten für den Grünen Weg
    • Vergabe von Nutzungslizenzen
    • Informationsmaterial zum Download
  • Betriebskonzept
Browsen und suchen Dokument hinzufügen OAI-PMH-Schnittstelle
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Download PDF
Volltext herunterladen

(657.5 KB)

Zitationshinweis

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgenden Persistent Identifier (PID):
https://doi.org/10.21241/ssoar.96764

Export für Ihre Literaturverwaltung

Bibtex-Export
Endnote-Export

Statistiken anzeigen
Weiterempfehlen
  • Share via E-Mail E-Mail
  • Share via Facebook Facebook
  • Share via Bluesky Bluesky
  • Share via Reddit reddit
  • Share via Linkedin LinkedIn
  • Share via XING XING

Defining and Evaluating Data Quality for the Social Sciences: Position Paper

[Stellungnahme]

Birkenmaier, Lukas
Daikeler, Jessica
Fröhling, Leon
Gummer, Tobias
Lechner, Clemens
Lux, Vanessa
Schwalbach, Jan
Sen, Indira
Silber, Henning
Weiß, Bernd
Weller, Katrin
Wolf, Christof
Abel, Dennis
Breuer, Johannes
Dietze, Stefan
Dimitrov, Dimitar
Döring, Holger
Hebel, Anna
Hochman, Oshrat
Jünger, Stefan
Katsanidou, Alexia
Kohne, Julian
Kunz, Tanja
Mangold, Frank
Mathiak, Brigitte
Piepenburg, Joachim G.
Pollak, Reinhard
Quandt, Markus
Rammstedt, Beatrice
Roßmann, Joss
Schellhammer, Sebastian
Stroppe, Anne-Kathrin
Soldner, Felix
Stier, Sebastian
Wagner, Claudia
Watteler, Oliver
Weiß, Julia
Zapilko, Benjamin
Ziaja, Sebastian

Körperschaftlicher Herausgeber
GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften

Abstract

Die Autor*innen haben festgestellt, dass ein allgemeines Verständnis von Datenqualität für sozialwissenschaftliche Daten erforderlich ist. Bestehende Rahmenwerke bieten zwar wertvolle Orientierungshilfen für die Bewertung der Datenqualität, konzentrieren sich jedoch in der Regel auf bestimmte Dimens... mehr

Die Autor*innen haben festgestellt, dass ein allgemeines Verständnis von Datenqualität für sozialwissenschaftliche Daten erforderlich ist. Bestehende Rahmenwerke bieten zwar wertvolle Orientierungshilfen für die Bewertung der Datenqualität, konzentrieren sich jedoch in der Regel auf bestimmte Dimensionen oder Datentypen. Die Autor*innen sind der Meinung, dass diese Rahmenwerke zwar von entscheidender Bedeutung sind, dass aber eine umfassendere Perspektive auf die Datenqualität erforderlich ist, um die inhärente Mehrdimensionalität der Qualitätsaspekte in sozialwissenschaftlichen Daten vollständig zu erfassen. Daher bietet dieses Positionspapier einen einheitlichen Rahmen für die Bewertung der Datenqualitätsdimensionen sozialwissenschaftlicher Daten.... weniger


The authors have identified the need for a commonly shared understanding of data quality for social science data. While existing frameworks offer valuable guidance for assessing data quality, they tend to concentrate on specific dimensions or data types. The authors contend that while these framewor... mehr

The authors have identified the need for a commonly shared understanding of data quality for social science data. While existing frameworks offer valuable guidance for assessing data quality, they tend to concentrate on specific dimensions or data types. The authors contend that while these frameworks are crucial, a more comprehensive perspective on data quality is needed to fully capture the inherent multidimensional nature of quality aspects in social science data. Hence, this position paper provides a unfied framework for assessing data quality dimensions of social science data.... weniger

Thesaurusschlagwörter
Sozialwissenschaft; Sozialforschung; Datengewinnung; Datenaufbereitung; Daten; Analyse; Datenqualität; Integrität; Reliabilität

Klassifikation
Erhebungstechniken und Analysetechniken der Sozialwissenschaften

Sprache Dokument
Englisch

Publikationsjahr
2024

Erscheinungsort
Köln

Seitenangabe
32 S.

Schriftenreihe
GESIS Papers, 2024/06

ISSN
2364-3781

Status
Veröffentlichungsversion; begutachtet

Lizenz
Creative Commons - Namensnennung 4.0


GESIS LogoDFG LogoOpen Access Logo
Home  |  Impressum  |  Betriebskonzept  |  Datenschutzerklärung
© 2007 - 2025 Social Science Open Access Repository (SSOAR).
Based on DSpace, Copyright (c) 2002-2022, DuraSpace. All rights reserved.
 

 


GESIS LogoDFG LogoOpen Access Logo
Home  |  Impressum  |  Betriebskonzept  |  Datenschutzerklärung
© 2007 - 2025 Social Science Open Access Repository (SSOAR).
Based on DSpace, Copyright (c) 2002-2022, DuraSpace. All rights reserved.