Bevor eine fundierte Datenanalyse starten kann, ist die Datenaufbereitung unverzichtbar. Dieser Schritt legt den Grundstein für valide und zuverlässige Ergebnisse. Hier ein Überblick über wichtige Schritte in der Datenaufbereitung:

Überprüfung der Variablentypen: Zu Beginn sollte sichergestellt werden, dass die Variablen die richtigen Datentypen aufweisen (z. B. nominal, ordinal, metrisch), um Fehler bei der Analyse zu vermeiden.

Skalenbildung: Bei komplexen Fragebögen werden oft mehrere Items zu Skalen zusammengefasst. Die Bildung solcher Skalen ist notwendig, um zuverlässige Messungen komplexer Konstrukte zu ermöglichen. Hierzu wird beispielsweise der Mittelwert über Items derselben Skala gebildet.

•  Tutorial von Björn Walther

Rekodieren von Items: In einigen Fällen müssen Items umkodiert werden (z. B. bei negativ formulierten Fragen), damit sie in die Skalenbildung konsistent eingehen.

• Tutorial von Björn Walther

Umgang mit fehlenden Werten: Fehlende Werte können die Analysen verzerren. Daher sollten Strategien zur Behandlung fehlender Werte (z. B. Imputation, Ausschlussverfahren) festgelegt werden.

Identifikation und Behandlung von Ausreißern: Extreme Werte können Ergebnisse verfälschen. Sie sollten erkannt und je nach Analyseziel angepasst werden.