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Record LinkageRecord Linkage

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Record Linkage

• Methode

• Blockvariable

• Matchvariable

• Übereinstimmungsgewicht

• Verteilung der Übereinstimmungsgewichte

• Grenzen

• Beispiel

• Aufruf eines Record Linkage

• Manuelle Nachbearbeitung

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Voraussetzungen

Verfügbare Merkmale

Pseudonyme (19)

Name, Vorname, Geburtsname, früherer Name, Titel, Geburtstag

Klartexte (4)

Geburtsmonat, Geburtsjahr, Postleitzahl, Wohnort, Geschlecht

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Grundsätzliches Vorgehen (1) neue Meldung Datenbank

Meldungen bekannter Personen

Paare

neue Meldung

X

alle vorhandene Meldungen

Prüfung auf Identität

Bei 2.000 neuen Meldungen pro Tagund 1.000.000 bekannten Meldungen

mehr als 2.000.000.000 Prüfungen pro Tag

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Grundsätzliches Vorgehen (2) neue Meldung Datenbank

Meldungen bekannter Personen

Paare

neue Meldung

X

alle vorhandene Meldungen, die in bestimmten Merkmalen

mit der neuen Meldung übereinstimmen Blockvariable

Prüfung auf Identität

=

Berechnung des Übereinstimmungsgewichts

für jedes Meldungspaar

neue Meldung

bekannte Meldung 1 …. n

Vergleich bestimmter

Merkmalsausprägungen der neuen Meldung und der bekannten Meldung

Matchvariable

Entscheidung

identisch, nicht identisch, fraglich

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Grundsätzliches Vorgehen (3)

Blockvariable

Lauf 1 Name, Vorname, Geburtsdatum

Lauf 2 Name, Geschlecht, Wohnort

Lauf 3 Vorname, Geburtstag

Lauf 4 Vorname, Geburtsmonat

Lauf 5 Vorname, Geburtsjahr

Lauf 6 Geburtsdatum

Lauf 7 Geburtsdatum, Geschlecht

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Grundsätzliches Vorgehen (4)

Matchvariable

1. alle Teile des Namens

2. alle Teile des Vornamens

3. alle Teile des Geburtsnamens

4. Geburtstag

5. Geburtsmonat

6. Geburtsjahr

7. Geschlecht

8. Wohnort

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Grundsätzliches Vorgehen (5)

Übereinstimmungsgewicht

∑=

=n

iiGUEG

1

Das Übereinstimmungsgewicht ergibt sich als Summe der Übereinstimmungsgewichte für alle

Matchvariable i = 1 bis n

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Grundsätzliches Vorgehen (6)

Übereinstimmungsgewicht

Das Übereinstimmungsgewicht einer Matchvariable ergibt sich zu(ln(m/u))/ln(2)

wenn die Matchvariable der neuen Meldung mit der Matchvariablen der bekannten Meldung identisch ist

und zuln((1-m)/(1-u))/ln(2)

wenn die Matchvariable der neuen Meldung nicht mit der Matchvariablen der bekannten Meldung identisch ist

)2ln(

)ln(um

G =+ )2ln(

))1()1(ln(

um

G −−

=−

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Grundsätzliches Vorgehen (7)

Wahrscheinlichkeiten u und m

m = Wahrscheinlichkeit, dass identische

Merkmalsausprägungen vorliegen, wenn es sich um identische Personen handelt

u = Wahrscheinlichkeit, dass identische

Merkmalsausprägungen vorliegen, wenn es sich um unterschiedliche Personen handelt

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Grundsätzliches Vorgehen (8)

Wahrscheinlichkeiten u und m

Die Wahrscheinlichkeiten m können aus den vorliegenden Meldungen geschätzt werden:

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Grundsätzliches Vorgehen (9)

Wahrscheinlichkeiten u und m

Die Wahrscheinlichkeiten u können aus den vorliegenden Meldungen geschätzt werden:

Die Wahrscheinlichkeit u ergibt sich als Quotient der Häufigkeit der aktuellen Ausprägung dividiert

durch die Summe aller Ausprägungen

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Grundsätzliches Vorgehen (10)

Wahrscheinlichkeiten u und m

1 51.790 .086145524225

2 48.940 .081404942181

3 54.882 .091288639902

4 51.155 .085089289278

5 51.444 .085570000931

6 47.830 .079558610227

7 54.109 .090002860982

8 49.424 .082210009447

9 50.306 .083677094838

10 48.268 .080287162836

11 45.750 .076098817016

12 47.294 .078667048131

Häufigkeitsverteilung des Geburtsmonats Alle Wahrscheinlichkeiten u bewegen sich um den Wert

0.0833 (=1/12) herum.

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Grundsätzliches Vorgehen (11)

Wahrscheinlichkeiten u und m

Häufigkeitsverteilung der häufigsten Namen

.ekPU>LV\EjF+fS1AZJEx16 2.845 .004732336077

de7:Oe'GS'1$e4Sr//S/x16 2.584 .004298192064

6dfn)alcYbEka8e<rmDex16 1.719 .002859362290

,\$)VF3IE\#fJ<0:c'fbx16 1.566 .002604864076

5P9Mm3G.fr$aWkL+@##Xx16 1.428 .002375316667

o\/b)AfRD=H`uO?YQH#lx16 1.410 .002345375700

]7*R17.#IcRkN2n'RAa9x16 1.392 .002315434734

\tr2!'9f?/`NL(fEeZ"Hx16 1.389 .002310444573

:$G%F:B?3Kjq1Ou&isk5x16 1.308 .002175710224

n>_a*0GR>P7Q;aOO(u;nx16 1.245 .002070916842

^I'^Ge.Gq&f8j0\<</aTx16 1.222 .002032658940

#oo:9UB<Tq]9H)B`.nS+x16 1.139 .001894597817

A.cuS[U[#l5?!af#-,upx16 1.075 .001788141048

S&[]3JItj@4!j:j,f23sx16 1.064 .001769843791

?A#OnikpOQ=-J'LgO8CWx16 1.055 .001754873308

/&)ca0]j4/&+7[knS_DYx16 1.022 .001699981536

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Grundsätzliches Vorgehen (12)

Übereinstimmungsgewicht

Wenn die Ausprägung der neuen Meldung mit der Ausprägung der bekannten Meldung identisch ist, gilt

u < mDadurch ist G+ immer positiv

)2ln(

)ln(um

G =+ )2ln(

))1()1(ln(

um

G −−

=−

Wenn die Ausprägung der neuen Meldung mit der Ausprägung der bekannten Meldung nicht identisch ist, gilt

(1-u) > (1-m)Dadurch ist G- immer negativ

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Grundsätzliches Vorgehen (13)

Übereinstimmungsgewicht

Häufigkeitsverteilung des Übereinstimmungsgewichts

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

0 5 10 15 20 25 30 35 40

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Grundsätzliches Vorgehen (14)

Entscheidungsgrenzen

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Grundsätzliches Vorgehen (15)

Entscheidungsgrenzen

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Grundsätzliches Vorgehen (16)

Entscheidungsgrenzen

Record LinkageRecord Linkage

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Beispiel

Beispiel eines Record Linkage

Programm KRNWRoutine\Record Linkage – AufrufAuswahl der Meldestellen 223, 4695 und 6600Dauer ca. 1 Minute

Manuelle Nachbearbeitung

Programm KRNWRoutine\Record Linkage – Nachbearbeitung