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Datenreduktion

[s.a. Datenanalyse] Im Rahmen von empirischen Erhebungen (Marktforschung) fallen häufig Daten in sehr großem Umfang an. Da die Kapazität der menschlichen Informationsaufnahme begrenzt ist, nur wenige Daten simultan betrachtet und analysiert werden können, ist die Rohdatenmasse überschaubar zu machen. Hierfür sind systematische Verfahren der Datenreduktion erforderlich. Die Datenreduktion dient auch der Eliminierung von Datenredundanz und der Systematisierung.

Durch Komprimierung des Rohdatenmaterials auf wenige, überschaubare Größen entsteht zwar ein (möglichst geringer) objektiver Informationsverlust; der subjektive Informationsgehalt des Datenmaterials wird jedoch erhöht (vgl. Hammann/ Erichson, 2000, S. 249). Einfache Möglichkeiten der Datenreduktion sind die Bildung von Kennzahkn, z.B. Indexzahlen. Komplexe Verfahren der Datenreduktion sind die Faktorenanalyse und die Chsteranalyse.

In der Wirtschaftssoziologie: [1] auch: Datenverdichtung, Zusammenfassung grösserer Mengen von Daten in wenige Werte, die die Mengen charakterisieren sollen. Beispiele für Datenreduktion sind etwa die Masse der beschreibenden Statistik: Mittelwert, Varianz, Schiefe etc. Darüber hinaus kann eine Vielzahl von Modellen der Datenanalyse als Verfahren zur Datenreduktion aufgefasst werden: Korrelationsanalyse, Regressionsanalyse, Faktorenanalyse etc.

[2] Eine Datenreduktion oder Informationsreduktion findet sich auch in den Vorgängen der Wahrnehmung und Informationsverarbeitung von Menschen und anderen Organismen.

Das Ergebnis einer Datenerhebung liegt oft in Form einer unüberschaubaren Menge von Rohdaten vor, so dass es für das menschliche Gehirn überaus schwierig ist, darin Strukturen zu erkennen oder sich ein Gesamturteil zu bilden. Es bedarf deshalb der Anwendung systematischer Methoden, um eine Datenreduktion zu erzielen. Eine solche Datenkomprimierung ist stets mit einem objektiven Informationsverlust verbunden, dem jedoch ein subjektiver Informationsgewinn gegenübersteht. Schon durch die Anwendung der Tabellentechnik lässt sich das Datenmaterial oftmals anschaulich darstellen, wobei u.U. bereits Aggregationen erfolgt sind. Daneben kann eine weitere Komprimierung durch die Anwendung eindimensionaler oder mehrdimensionaler Datenreduktionsmethoden erfolgen. Zu den eindimensionalen zählen die Index- und die Kennzahlenrechnung sowie die Beschreibung des Datenmaterials durch Verteilungsparameter. Zu den mehrdimensionalen Datenreduktionsmethoden gehören die Faktorenanalyse und die Clusteranalyse. Diese Verfahren spielen auch bei der Analyse von Daten eine wichtige Rolle.   Literatur: Backhaus, K.IErichson, B./Flinke, W./ Weiber, R., Multivariate Analysemethoden, 6.  Aufl., Berlin u. a. 1990.

Siehe Datenaufbereitung

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