European Working Conditions Survey 2024: Bericht zur Datenvalidierung und -bearbeitung

Datenbearbeitung und -validierung sind ein sehr wichtiger Bestandteil des Datenerhebungs- und Überprüfungsprozesses, um die Genauigkeit, Konsistenz, Vergleichbarkeit und Zuverlässigkeit der Daten sicherzustellen.

Sie erkennen Fehler des Interviewers, korrigieren Inkonsistenzen und validieren Überspringmuster sowie beschäftigungsbezogene Logik (z. B. Arbeitsstatus, Arbeitszeiten, Einkommen). Die Reinigung harmonisiert Daten zwischen Ländern, Sprachen und Feldarbeitsstellen und stellt sicher, dass Standardklassifikationen (Beruf, Tätigkeitssektor, Bildung, Region) korrekt angewendet werden. Es identifiziert Ausreißer, prüft die demografische Plausibilität, bereitet Variablen für die Gewichtung vor und entfernt versehentliche Identifikatoren zur Einhaltung des Datenschutzes. Durch systematische Validierung und Dokumentation schützt die Datenbereinigung die Integrität der Wahrscheinlichkeitsstichprobe und ermöglicht eine sinnvolle landesweite Analyse des Arbeitsmarktes.

Die Validierung erfolgte vor, während und nach der Feldarbeit, einschließlich der Qualitätssicherung von Skripten, eingebetteter Logik und Wertüberprüfungen sowie Echtzeitüberwachung durch ein Feldarbeitsüberwachungstool. Eine beträchtliche Anzahl von Überprüfungen wurde in den Fragebogen integriert, die Routingfehler, inkonsistente Antworten, unglaubwürdige Werte und Ausreißer abdeckten. Die meisten Befragten riefen nur sehr wenige Warnsignale aus, wobei 98 % der persönlichen und 94 % der Online-Interviews weniger als vier Warnungen lieferten – ein Beleg für eine robuste Gesamtdatenqualität.

Auch die Einhaltung der Probenahme- und Kontaktprotokolle wurde bewertet. Eine relativ kleine Anzahl von Interviewern wurde zur Überprüfung markiert, wobei einige Interviews aufgrund von Rückcheckfehlern, Protokollverletzungen, unzureichender Codierung oder Qualitätsindikatoren nach der Feldarbeit gelöscht wurden.

Weitere Probleme waren Routing-Inkonsistenzen, Zeitstempelunregelmäßigkeiten und die Notwendigkeit, Datenverarbeitungspipelines zu überarbeiten.

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