Der Open-Ended-Score bewertet die Freitextantworten der Befragten anhand von umfassenden Kriterien. Dafür werden verschiedene statistische Merkmale und ein Machine Learning Modell verwendet. Machine Learning Modell powerded by GPT-3 Mithilfe eines durch über 40.000 Datensätze trainierten ML-Modells auf Basis von GPT-3
Der Certainty-Score dient dazu um festzustellen, wie sicher sich Befragte in ihrer Antwort sind (Antwort-Gewissheit). Certainty-Score erkennt “unsichere” Antworten Mit dem Certainty-Score (CS) wird bewertet, wie sicher und überzeugt die Befragten von ihren Antworten sind. Der CS bewertet dabei, wie
Der Item-Battery-Score bewertet die Befragten nach ihrem Antwortverhalten innerhalb einer oder mehreren Item-Batterien. Antwortmuster wird analysiert Der IBS bewertet das Antwortmuster eines Befragten auf individueller Basis. Es wird dabei die prozentuelle Veränderung im Antwortverhalten bewertet. Teilnehmer, die keine bzw. eine
Der Time-Score bewertet jeden Befragungsteilnehmer anhand der vorhandenen Antwortzeit/en. Vergleich der Antwortzeit mit dem Median Die Bewertung erfolgt durch einen Vergleich der Antwortzeit eines Befragten, mit der Antwortzeit (Median) der anderen Befragten. Der TS bewertet die Befragten wie folgt: <
Der Information-Score misst den Informationsgehalt einer Antwort, indem analysiert wird, wie stark eine Antwortoption kollektiv unterschätzt wird. Er dient als zusätzliches Qualitätskriterium, ist aber kein Teil des Redem®-Score. Kollektive Antworten werden bewertet Ein wichtiges Kriterium des Information-Score ist, dass dieser
Der Social-Desirability-Score bewertet, ob Antwortoptionen kollektiv über- oder unterschätzt werden. Er dient, wie auch der Information-Score, als zusätzliches Qualitätskriterium, ist aber kein Teil des Redem®-Score. False Consensus Effekt Auch dem SDS liegt wie dem Certainty-Score (CS), der sogenannte False Consensus
Der Prediction-Score misst, wie gut Befragte die empirische Verteilung aller Antworten einschätzen (Prognosefähigkeit). Eine bessere Prognosefähigkeit deutet darauf hin, dass der Befragte weniger oberflächlich und mit einem höheren Aufmerksamkeitsgrad geantwortet hat. Dies gibt unter anderem Einblicke wie aufmerksam Befragte beim
In diesem Artikel geht es um den Redem®-Score (R-Score). Dieser stellt eine objektive Gesamtbewertung über die Antwortqualität jedes Befragten dar. Der Redem®-Score (kurz: R-Score) ist eine Zahl zwischen 0 – 100 und gibt einen Indikator, wie qualitativ hochwertig ein bestimmter
Es gibt verschiedene Wege, um Details zu den Qualitätskriterien anzuzeigen. In den Score-Tabs werden allgemeine und zu jedem Quality-Score spezifische Diagramme angezeigt. In den Quality-Score-Widgets auf der Rohdaten-Ansicht und im Übersichts-Tab der bereinigten Daten gibt es weitere Diagramme und Informationen
In dieser Ansicht sehen Sie die Visualisierung der Datenqualität nach Bereinigung der Datensätze. Dies sind diejenigen Datensätze, welche entweder nicht in einen der gewünschten Score-Bereiche fallen, oder die durch die Quotenbereinigung entfernt wurden. Datenfile Metadaten Wie auch im „Rohdaten“ Reiter,
