September 22, 2021

Case Study — Vergleich von klassischer und Redem-Bereinigung am Case Magenta Smart-City

In diesem Beitrag beleuchten wir die Effekte der Redem-Bereinigung auf die Interpretation der Ergebnisse der Magenta Smart City Studie.
Die Studie wurde von TripleM – Matzka Markt- und Meinungsforschung im Auftrag von Magenta Business durchgeführt und durch Redem bereinigt.

In einer Gegenüberstellung von konventioneller- und Redem-Bereinigung zeigen wir eindrucksvoll, die Auswirkungen der Bereinigung durch Redem auf die Interpretation der Daten. Speziell für Handlungsempfehlungen bei inhaltlich komplexeren Fragestellungen, zeigt sich eine große Wichtigkeit.

Befragungsdesign | Beschreibung der Untersuchung

Für die Bereinigung der Rohdaten der Magenta-Smart-City Studie wurde zuerst die konventionelle Bereinigung von Speedern, Straightlinern und auch die Kontrolle von offenen Angaben, manuell durch TripleM durchgeführt.

Im Anschluss wurden die konventionell bereinigten Daten, mithilfe des „Redem-Prediction-Score“, welcher oberflächliches Antwortverhalten durch projektive Kontrollfragen misst, analysiert und gewichtet.
Bei dieser Methode werden Befragte identifiziert, deren Antworten leichtfertig und ohne kognitiven Aufwand abgegeben wurden.
Gerade bei komplexeren und längeren Fragestellungen, kann dieser Effekt zu negativen Verzerrungen führen und durch eine konventionelle Bereinigung kaum korrigiert werden.

Die folgenden Auszüge der Smart City Studie zeigen den Effekt der Redem Bereinigung im Vergleich zur konventionellen Bereinigung.

Gewichtung – Wie wird die Sozialdemografie berücksichtigt

Die Sozialdemografie wird durch die Redem-Bereinigung kaum verändert.

Die Daten wurden soziodemografisch gewichtet und mit dem Redem-Gewichtungsfaktor kombiniert. Bei soziodemografischen Angaben, ist ein oberflächliches Antworten auch nicht zu erwarten.

Begriffsbekanntheit „Smart City“

Bei der Begriffsbekanntheit bringt die Redem-Bereinigung eine leichte Steigerung.

Auch hier war keine große Veränderung durch die Redem Bereinigung zu erwarten, da es sich um eine relativ einfache Fragestellung handelt.

Wichtigkeit, dass sich Gemeinde /Stadt zu Smart City entwickelt?

Die Wichtigkeit von Smart City für die eigene Gemeinde würde OHNE der  Redem-Bereinigung deutlich unterschätzt.

Ohne die Bereinigung durch Redem würde es zu einer ´differenzierten Interpretation der Daten kommen. Die Wichtigkeit steigt um über 10 Prozentpunkte, auf 75,9 Prozent an.
Diese Fragestellung ist ein wichtiges Element der gesamten Studie und für ein valides Ergebnis essenziell.

Durch die inhaltlich komplexere Fragestellung, ist der Effekt durch die Redem-Bereinigung sehr deutlich zu sehen.

Einschätzung von Smart City – Zustimmung zu Aussagen

Die Bereinigung durch Redem zeigt teilweise deutliche Unterschiede bei der Einschätzung von Smart City.

Auch dieses Beispiel zeigt, dass es gerade bei Fragestellungen, wo Befragte einen erhöhten kognitiven Aufwand betreiben müssen, ein oberflächliches Antwortverhalten sehr wahrscheinlich ist.

Qualitätssteigerung der Stichprobe

Die Redem-Bereinigung steigert den Qualitäts-Score (R-Score) der gesamten Stichprobe um 14 Skalenpunkte auf 81 Punkte.

Der Redem-Score (R-Score) misst die Datenqualität, mit einem Wert zwischen 0 und 100, vor- und nach der Bereinigung durch Redem.

Fazit

Bei der Magenta Smart-City Studie ist oberflächliches Antwortverhalten vor allem bei komplexeren Fragestellungen, mit erhöhtem kognitiven Aufwand aufgetreten.

Dieser Case unterstreicht damit die Wichtigkeit der Redem-Bereinigung und zeigt sehr gut, bei welchen Fragestellungen eine Verzerrung durch oberflächliches Antworten zu erwarten ist und welche Fragen weniger anfällig dafür sind.

Hier geht es zur Presseaussendung der Studie:
https://newsroom.magenta.at/2021/08/05/magenta-smart-city-studie/


Florian Kögl

Florian Kögl

Founder & CEO