Das theoriegeleitete Prüfverfahren zur Messung der Qualität von Datenfusionen. Ein Replikations-Test am Beispiel der Studie „Schützt politisches Wissen vor Populismus?" (Westle 2020)

Datenfusionen zielen darauf ab, durch die Kombination mehrerer Datenquellen vollständige Datensätze zu gewinnen. Im Mittelpunkt des Beitrags steht die Einführung eines Prüfverfahrens zur Qualitätsmessung von Datenfusionen. Dafür erfolgt zunächst eine kurze methodische Vorstellung der verwendeten Datenfusionsverfahren. Anschließend wird am Beispiel der Studie "Schützt politisches Wissen vor Populismus" non Westle (2020) eine Replikation der Hypothesenprüfung mit verschiedenen fusionierten Datensätzen vorgenommen. Die Ergebnisse können als Beleg für die Brauchbarkeit fusionierter Datensätze für komplexere Kausalanalysen gelten und zeigen die Tauglichkeit verschiedener Verfahren der Datenfusion im Vergleich.

Metadaten
Author:	Jörg Hagenah, Denise Sommer, Lea Hildebrand
URN:	urn:nbn:de:gbv:916-opus4-16592
Parent Title (German):	Working Paper
Publisher:	Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften Braunschweig/ Wolfenbüttel
Place of publication:	Salzgitter
Document Type:	Working Paper
Language:	German
Year of Completion:	2023
Date of first Publication:	2023/09/20
Publishing Institution:	Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften
Release Date:	2023/09/20
Tag:	Hypothesentests; Imputationsproblem; Replikation; Variablen Sequentielle Hot-Deck-Imputation
GND Keyword:	Datenfusionen; Messung; Prüfverfahren; Qualität; Replikations-Test
Issue:	1/23
Page Number:	14
Faculty:	Verkehr-Sport-Tourismus-Medien
DDC classes:	300 Sozialwissenschaften / 310 Allgemeine Statistiken
	500 Naturwissenschaften und Mathematik / 510 Mathematik
Licence (German):	Creative Commons - CC BY-NC-SA - Namensnennung - Nicht kommerziell - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International

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