Zusammenfassung
Ansprechperson
Beschreibung
Das Tutorial besteht aus drei Teilen: zuerst erfolgt eine Einführung in ein Datenqualitätskonzept für Forschungsdaten (Schmidt et al. 2021). Vorgestellt und besprochen werden Dimensionen der Datenqualität und deren Umsetzung in Datenqualitätsindikatoren. Im zweiten Teil werden Voraussetzungen für Metadaten besprochen, um umfassende Datenqualitätsassessments zu ermöglichen. Im dritten und längsten Block werden diese Grundlagen dann übertragen auf die Erstellung eigener Datenqualitätsreports mit Fokus auf das R dataquieR package (Richter et al. 2021). Neben der Nutzung von Demo-Daten besteht die Option, eigene Daten mitzubringen und auf diesen Reports zu erstellen.
Das Produkt im Einsatz
- Universitätsmedizin Greifswald
- Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Epidemiologie (IMISE), Universität Leipzig
Erfahrungsberichte
Unterstützung
Besondere Zugangsvoraussetzungen/ Fachkenntnisse: Grundlegende R-Kenntnisse
Mitzubringende Arbeitsmaterialien: Laptop (Intel CPU, at least 4 GByte of RAM and 4 cores), mit R >= 4.1, R-Studio installiert, Rtools (im Falle von Windows) installiert; Folgende R-Pakete werden verwendet und sollten installiert sein: dlookr, pointblank, dataquieR, ideally cloned gitlab repository