Data opschonen: een belangrijke stap voor betrouwbare analyses

‍Wat is data opschonen?

Data opschonen, ook wel ‘data cleaning’ genoemd, is het proces waarbij onjuiste, onvolledige, dubbele of irrelevante gegevens uiteen dataset worden verwijderd of gecorrigeerd.¹ Dit is een belangrijke stap voordat je begint met analyseren. Fouten in de data kunnen niet altijd worden voorkomen tijdens het verzamelen, maar door goed op te schonen zorg je ervoor dat je analyse betrouwbaar en bruikbaar blijft.

Het belang van data opschonen

Ruwe onbewerkte data kan de resultaten van je onderzoek vertekenen, wat kan leiden tot verkeerde conclusies. Het is een stap die je moet nemen om te zorgen dat je data:

• Betrouwbaardere analyses oplevert: fouten en inconsistenties worden verwijderd, waardoor de kwaliteit van je conclusies verbetert. Doordat de data betrouwbaar is, kun je weloverwogen keuzes maken.²
• Verhoogde nauwkeurigheid biedt: data wordt correct en consistent verwerkt, wat de precisie van je analyses verhoogt.³
• Efficiënter werkt: met schone data verlopen analyses soepeler en sneller.²

Stappen voor data opschonen

Nu het belang van schone data duidelijk is, lichten we de stappen toe die nodig zijn om dit te bereiken. Door deze stappen te volgen, zorg je ervoor dat je data betrouwbaar en klaar voor analyse is.

1. Bepaal je uitsluitingscriteria

Niet alle verzamelde data is bruikbaar. Denk vooraf na over welke gegevens je meeneemt en welke je uitsluit. Dit kan bijvoorbeeld gaan om:

• Niet volledig ingevulde vragenlijsten.¹ Het is van belang om te bepalen vanaf welk punt een vragenlijst als een serieuze bijdrage kan worden beschouwd. Kijk hierbij naar hoe ver de vragenlijst is ingevuld en of de beschikbare antwoorden waardevol zijn. Soms kunnen deels ingevulde vragenlijsten nuttige inzichten bieden, terwijl in andere gevallen de data te beperkt is voor een betrouwbare interpretatie.
• Respondenten die de vragenlijst te snel hebben ingevuld.² Een ongewoon korte invultijd kan erop wijzen dat iemand de vragenlijst niet serieus heeft ingevuld. Dit kun je controleren door de gemiddelde invultijd te vergelijken met die van anderen.
• Selecteer alleen de relevante doelgroep.³ Niet alle verzamelde data is altijd bruikbaar. Soms richt je analyse zich op een specifieke groep, zoals respondenten uit een bepaalde afdeling of met een bepaalde functie. Door vooraf duidelijke uitsluitingscriteria te bepalen, zorg je ervoor dat alleen de relevante data wordt meegenomen en voorkom je verstoring in je resultaten.

2. Verwijder dubbele en overbodig gegevens

Dubbele gegevens zijn exact dezelfde gegevens die meerdere keren in je dataset voorkomen. Dubbele gegevens kunnen ervoor zorgen dat bepaalde antwoorden meer invloed hebben op je resultaten dan andere, wat de betrouwbaarheid van je analyse verstoort.

Overbodige gegevens zijn gegevens die geen relevante informatie bevatten voor de specifieke vraag die je probeert te beantwoorden. Het is belangrijk deze gegevens te verwijderen, zodat je analyse zich richt op de relevante en bruikbare informatie.

3. Omgaan met ontbrekende waarden

Missende data kan op verschillende manieren ontstaan, bijvoorbeeld door technische fouten of doordat een respondent een vraag heeft overgeslagen. Hoe je hiermee omgaat, hangt af van de situatie:

• Voor numerieke waarden kun je soms een standaardwaarde gebruiken, zoals '0' of het gemiddelde van de dataset. Een andere optie is om lege waarden te markeren, zodat deze in softwaretools niet worden meegeteld in de scores.
• Bij categorische data kun je een extra categorie toevoegen, zoals ‘Geen antwoord’ of ‘Onbekend’.

4. Zorg voor een consistente schrijfwijze

Inconsistenties in de data kunnen analyses verstoren. Controleer of waarden op een gelijke manier zijn genoteerd. Bijvoorbeeld:

• ‘Blauw’, ‘blw’ en ‘Blauwe’ zouden als één categorie moeten worden samengevoegd.
• Datumnotaties moeten overal hetzelfde format hebben.
• Ontbrekende waarden moeten consequent worden weergegeven, bijvoorbeeld als ‘n.v.t.’ of ‘-’.

5. Controleer en valideer de data

Na het opschonen is het belangrijk om te controleren of de dataset logisch en consistent is. Dit kun je doen door controles uit te voeren, zoals het opsporen van onrealistische waarden (bijvoorbeeld een leeftijd van 200 jaar).

Wees kritisch bij het opschonen van je data

Voor een betrouwbare data-analyse is het essentieel om met schone data te werken. Het opschonen helpt om onjuiste, incomplete of irrelevante gegevens te verwijderen, waardoor je resultaten betrouwbaarder worden.²

Maar het is belangrijk om hierin voorzichtig te zijn. Door te veel data te verwijderen, kun je onbedoeld belangrijke informatie kwijtraken. Het is dus belangrijk om kritisch te zijn: je wilt genoeg data behouden voor betrouwbare resultaten, maar tegelijkertijd moet je ervoor zorgen dat je alleen de gegevens behoudt die relevant en bruikbaar zijn.

Het draait dus om de juiste balans: schone data voor betrouwbaarheid, maar niet ten koste van bruikbare informatie.

Praktische tips

Om je data op de juiste manier op te schonen, geven we je graag enkele praktische tips die je kunnen helpen het proces zorgvuldig uit te voeren.

1. Verwijder nooit data definitief. Bewaar altijd een origineel bestand van je ruwe data, zodat je kunt terugkijken als je te veel hebt verwijderd of als je oude gegevens later alsnog nodig hebt. Dit zorgt ervoor dat je altijd toegang hebt tot je oorspronkelijke dataset.
2. Wees transparant over je keuzes.⁴ Houd bij welke uitsluitingscriteria je hebt gehanteerd en leg uit waarom je deze keuzes hebt gemaakt. Dit is belangrijk voor de transparantie en de eerlijke verwerking van je analyse.
3. Gebruik tools voor automatische opschoning van data.² Veel (software)tools voor data-analyse hebben speciale functionaliteiten voor het opschonen van data. Deze tools kunnen helpen met het identificeren van dubbele waarden of inconsistentie in je dataset. Met het gebruik van deze tools, kan je het opschonen versnellen en zorgt het dat je geen fouten maakt.

Conclusie

Goed opschonen van je data is belangrijk voor een betrouwbare analyse. Door fouten en inconsistenties aan te passen, verbeter je de kwaliteit van je onderzoek en voorkom je verkeerde conclusies. Neem de tijd om je dataset te controleren en op te schonen, dat levert uiteindelijk betere en bruikbaardere resultaten op.