Bias bei der Datenerhebung mindern

Bias in Daten bewältigen

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Bias in der Datenerhebung erkennen

• Selection Bias, Historical Bias und Measurement Bias
• Diese zu verstehen schafft Awareness und hilft Fachleuten, sie proaktiv zu identifizieren und zu handeln

• Sensitivity Analysis prüft, wie Annahmen, Subgruppen oder Gewichtungen die Ergebnisse beeinflussen
• External Validation vergleicht Daten mit unabhängigen Quellen auf Konsistenz und Genauigkeit

Zufalls- und geschichtete Stichprobe

• Die passende Stichprobenmethode ist wichtig
• Random Sampling wählt Personen oder Datenpunkte zufällig aus der Population
• Stratified Sampling teilt die Population in Untergruppen und zieht daraus Stichproben

Subgruppen ausgewogen repräsentieren

• Oversampling erhöht gezielt die Repräsentation bestimmter Gruppen/Klassen, um die Verteilung zu balancieren
• Undersampling reduziert überrepräsentierte Gruppen für mehr Balance
• Weighting weist Beobachtungen je nach Bedeutung Gewichte zu und gleicht Ungleichgewichte aus

Datenaugmentierung

• Zur Bekämpfung von Historical Bias wird der Datensatz mit zusätzlichen Punkten angereichert
• Ziel: unterrepräsentierte Zeiträume oder Ereignisse abdecken
• Dazu gehören:
  • Lücken füllen
  • Perspektiven diversifizieren
  • Aktualisieren und Fehler korrigieren

Praktiken der Datenmessung

• Standardisierung von Messinstrumenten und Protokollen
• Schulung und Kalibrierung der Datensammler:innen
• Pilottests zur Prüfung von Genauigkeit und Konsistenz der Verfahren
• Regelmäßige Qualitätssicherung und Automatisierung zur weiteren Verbesserung

Kontinuierliches Monitoring und Anpassung

• Kontinuierliches Monitoring und Anpassen sind entscheidend, um neue Bias zu adressieren
• Regelmäßige Überprüfung von Datenqualitätsmetriken
• Bias-Bewertungen
• So lassen sich Verzerrungen sofort erkennen

Lass uns üben!

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