{"id":976908,"date":"2024-01-24T14:00:00","date_gmt":"2024-01-24T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/datenverzerrungen-erkennen-und-reduzieren-in-umfragen-und-analysen\/"},"modified":"2024-08-19T06:34:05","modified_gmt":"2024-08-19T13:34:05","slug":"datenverzerrung-erkennen-und-reduzieren-in-umfragen-und-analysen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/datenverzerrung-erkennen-und-reduzieren-in-umfragen-und-analysen\/","title":{"rendered":"Datenverzerrung: Erkennen und Reduzieren in Umfragen und Analysen"},"content":{"rendered":"\n

Daten sind f\u00fcr Unternehmen jeder Gr\u00f6\u00dfe wichtig.\nUnternehmen nutzen Daten, um ihre Kunden besser zu verstehen, neue Produkte zu entwickeln und auf den Markt zu reagieren.\nDatenverzerrungen wirken sich auf die Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten aus. <\/p>\n\n\n\n

Um Daten fair zu nutzen, ist es wichtig, Datenverzerrungen zu verstehen.\nDas Erkennen und Vermeiden g\u00e4ngiger Arten von Datenverzerrungen ist ein wichtiger Schritt zur effektiven Nutzung von Daten.\nBeginnen wir also damit, zu lernen, was Datenverzerrungen sind. <\/p>\n\n\n\n\n\n

Was ist Datenverzerrung?<\/h2>\n\n\n\n

Datenverzerrung bezieht sich auf das Vorhandensein von systematischen Fehlern in einem Datensatz.\nSie k\u00f6nnen zu falschen oder unfairen Vorhersagen f\u00fchren, wenn diese Daten f\u00fcr Analysen, maschinelles Lernen oder Entscheidungsfindung verwendet werden.\nDaher ist es wichtig, sie rechtzeitig zu erkennen und zu vermeiden. <\/p>\n\n\n\n

Datenverzerrung \u00e4hnelt der menschlichen Voreingenommenheit, wie z.B. die Annahme von Dingen aufgrund des Geschlechts oder die Diskriminierung aufgrund der Ethnie. Maschinen greifen diese Vorurteile auf, weil sie aus den Daten lernen, haupts\u00e4chlich von Menschen. Diese Voreingenommenheit kann problematisch sein und zu Vorhersagen f\u00fchren, die nicht genau sind und in Bereichen wie Wissenschaft, Finanzen und Wirtschaft keinen Wert haben. <\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Datenverzerrungen bestehende soziale Ungleichheiten versch\u00e4rfen, was gesellschaftliche Probleme erschwert und die Bem\u00fchungen um mehr Gerechtigkeit und Integration verlangsamt.<\/p>\n\n\n\n

Verschiedene Arten von Datenverzerrungen<\/h2>\n\n\n\n

Datenverzerrungen k\u00f6nnen die Genauigkeit und Fairness einer Analyse, eines maschinellen Lernmodells und eines Entscheidungsprozesses erheblich beeintr\u00e4chtigen.\nDas Verst\u00e4ndnis der verschiedenen Arten von Datenverzerrungen ist unerl\u00e4sslich, um diese Verzerrungen in verschiedenen Datens\u00e4tzen zu erkennen, zu beseitigen und abzumildern. <\/p>\n\n\n\n

Hier sind einige der h\u00e4ufigsten Arten von Datenverzerrungen:<\/p>\n\n\n\n