--- title: "Jede Statistik in einem Angebot validieren" description: "Verfolgen Sie jede Zahl zu Population, Zeitraum, Nenner, Methode und Quelle und prüfen Sie Berechnung, Wortlaut, Freigabe und Aktualität." canonical: "https://zephior.com/de/insights/validate-proposal-statistics-before-submission" last-updated: 2026-09-02 --- # Jede Statistik in einem Angebot validieren > Verfolgen Sie jede Zahl zu Population, Zeitraum, Nenner, Methode und Quelle und prüfen Sie Berechnung, Wortlaut, Freigabe und Aktualität. Von [Tony Kim](https://zephior.com/de/authors/tony-kim). Veröffentlicht 2026-09-02; aktualisiert 2026-09-02. 11 Min. Lesezeit. ## Definition Die Validierung von Angebotsstatistiken kontrolliert, ob eine quantitative Aussage korrekt aus einer autorisierten Quelle stammt oder abgeleitet ist, dieselbe Population, Geografie, Periode, Unit und Measure beschreibt, notwendige Unsicherheit und Grenzen vermittelt sowie aktuell und für den Käufer freigegeben bleibt. Sie umfasst Fließtext, Tabellen, Charts, Captions, Case Studies, Summaries und Attachments. Validierung fragt sowohl nach korrekter Rechnung als auch danach, ob der resultierende Satz für den verwendeten Claim geeignet ist. ## Problem Zahlen gewinnen beim Wandern durch ein Angebot Autorität. Eine Prozentzahl verliert den Nenner. Eine Marktgröße stammt aus einem Search Snippet statt aus dem zitierten Bericht. „Um 20 Prozent reduziert“ wird zu „20 Prozentpunkten“. Der Median heißt plötzlich Durchschnitt. Ein Pilotresultat wird zur produktweiten Performance. Dieselbe Zahl ist in Text, Chart und Executive Summary dreifach gerundet. Eine freigegebene Client Metric wird nach Ende des Messzeitraums oder der Permission wiederverwendet. Jede Änderung wirkt klein, zusammen machen sie den Claim falsch, nicht reproduzierbar oder widersprüchlich. ## Perspektive Geben Sie jeder materiellen Zahl vor dem Polishing einen Claim Record. Bewahren Sie Originalaussage und Source Location und erfassen Sie Population, Sample, Geography, Period, Unit, Statistic, Numerator, Denominator, Exclusions, Method, Uncertainty und Permission. Reproduzieren Sie die Rechnung unabhängig und testen Sie die Angebotsgrammatik gegen die Messung. Halten Sie einen Approved Display Value und verbinden Sie jede Fundstelle. Eligibility, versprochene Performance, Safety, Compliance, Customer Outcomes und Contract Economics brauchen tiefere Prüfung. Trägt die Quelle den Satz nicht, wird der Satz enger oder die Zahl entfernt. ## Finden Sie die Zahlen, welche normales Proofreading übersieht Inventarisieren Sie mehr als Ziffern. Suchen Sie ausgeschriebene Zahlen, Percentages, Ratios, Ranges, Dates, Durations, Currencies, Units, Ranks und Sample Sizes. Schließen Sie quantifizierte Wörter wie „Hälfte“, „doppelt“, „Mehrheit“, „Top drei“, „fünffach“, „nahe null“ und „marktführend“ ein. Prüfen Sie Axes, Legends, Icons, Callouts, Alt Text, Footnotes und Filenames. Ein Chart kann ein Material Result tragen, das im Body fehlt. Eine Überschrift kann „30 Prozent schneller“ sagen, nachdem der Absatz auf 18 Prozent korrigiert wurde. Klassifizieren Sie Figure nach Herkunft und Folge. Published Third-party Statistics brauchen Authority, Date, Applicability und Citation. Internal Operating Metrics brauchen stabile Definition, Source System und Approved Extraction. Client Case-study Results brauchen Measurement Detail, Disclosure Permission und Context Limit. Derived Figures brauchen reproduzierbare Calculation. Estimates und Forecasts brauchen Assumptions und Uncertainty. Targets brauchen autorisiertes Future Commitment und Measurement Plan. Buyer-provided Values werden attribuiert und nicht stillschweigend zu Bidder Facts. Vergeben Sie eine Statistic ID für alle Vorkommen. Der Record enthält Source Wording, Approved Proposal Wording, Display Value, Full-precision Calculation, Owner, Approver, Expiry und alle Response Locations. So aktualisiert ein Executive Editor nicht nur Prose, während das alte Chart bleibt. Dies trennt auch ähnlich aussehende Werte wie Annual Transactions des ganzen Service und Eligible Transactions im Automation Scope. Gleiche Unit macht Quantities nicht austauschbar. **Statistikklassen und Primary Controls** | Klasse | Primary Question | Required Control | | --- | --- | --- | | External Publication | Trägt die Quelle diesen Use? | Primary Source, Date, Scope und Citation | | Internal Metric | Ist die Definition stabil und approved? | Query oder Report, Owner und Extraction Date | | Client Result | Darf es offengelegt und übertragen werden? | Permission, Method und Relevance Boundary | | Derived Value | Kann ein Reviewer es reproduzieren? | Inputs, Formula, Conversions und Rounding | | Estimate oder Forecast | Welche Annahmen und Unsicherheit? | Range, Scenario, Basis und Authority | | Target | Wer autorisierte das Commitment? | Baseline, Metric, Owner und Measurement Plan | | Buyer Value | Buyer Fact oder Bidder Assumption? | Exact Source und unveränderte Definition | ## Rekonstruieren Sie Population, Nenner, Methode und Zeitraum Öffnen Sie die vollständige Quelle an Table, Page, Query oder Approved Record. Erfassen Sie Measure, Eligible Population, Observed Sample, Geography, Baseline und Comparison Periods, Unit, Statistic, Numerator, Denominator, Missing-data Treatment und Exclusions. Halten Sie fest, ob das Resultat raw, seasonally adjusted, weighted, normalized oder modeled ist. Eine „Error Rate von 4 Prozent“ ist nicht interpretierbar, bevor klar ist, ob Documents, Fields, Transactions oder Audited Samples den Nenner bilden und mehrfache Errors je Item einzeln zählen. Prüfen Sie Time Semantics. Publication Date ist nicht Observation Period. Ein Bericht von 2026 kann Daten aus 2024 zeigen. Ein Twelve-month Total ist keine Monthly Run Rate, und die Annualization einer Peak Week braucht Seasonality Assumption. Prüfen Sie Geography und Entity. Die Leistung einer Regional Subsidiary repräsentiert nicht automatisch die Group. Prüfen Sie System Boundary. Eine Uptime kann Scheduled Maintenance, Third-party Services oder Customer-controlled Components ausschließen. Diese Definitionen begrenzen den Claim. Nutzen Sie die Quelle mit der stärksten Claim-Unterstützung. Search Result, Press Article oder Vendor Summary führen zur Evidenz, ersetzen aber keine verfügbare Primary Publication. Prüfen Sie Revisionen und Footnotes. Statistical Series können rebased, Case-study Figures superseded und Dashboard Logic rückwirkend angewandt sein. Das Office for National Statistics definiert Qualität mit übertragbaren Dimensionen: Relevance, Accuracy und Reliability, Timeliness, Clarity, Coherence und Comparability. Eine Zahl kann arithmetisch korrekt und für den Vergleich dennoch ungeeignet sein. - Erfassen Sie Observation Period getrennt vom Publication Date. - Nennen Sie Population, Sample, Geography, Entity und System Boundary. - Bewahren Sie Numerator, Denominator, Unit und Missing-data Rule. - Dokumentieren Sie Adjustment, Weighting, Exclusions und Uncertainty. - Prüfen Sie neuere Sources auf revidierten Wert oder Definition. ## Rechnen Sie den Wert nach und prüfen Sie jedes Wort darum Reproduzieren Sie jeden Derived Value aus kontrollierten Inputs. Prüfen Sie Signs, Units, Order of Operations, Filters, Grouping, Duplicates und Missing Values. Für eine Rate teilen Sie den richtigen Numerator durch den richtigen Denominator. Für Change berechnen Sie absolute und relative Form und wählen die genannte. Der Anstieg von 20 auf 25 Prozent sind 5 Prozentpunkte oder 25 Prozent relative Zunahme, nicht „5 Prozent Wachstum“. Bei Average nennen Sie Mean, Median oder anderes Measure. Bei Range klären Sie Observed Min/Max, Confidence Limits, Percentiles oder Scenarios. Bewahren Sie Full Precision im Calculation Record und genehmigen Sie eine Display Rule. Runden Sie bei Presentation einmal und nicht in jedem Zwischenschritt. Prüfen Sie, ob Comparison Values gleich gerundet wurden. Chart Labels und Narrative dürfen die Rechnung nicht scheinbar widersprechen lassen. Conversions brauchen Source Unit, Target Unit, Factor, Factor Date und Owner. Currency Conversion braucht zusätzlich Rate Basis und Date; die Validierung des Tender Price bleibt jedoch Teil der Commercial Pricing Control. Testen Sie Grammar. „Von Respondents“, „von allen Customers“ und „von Completed Cases“ benennen andere Populationen. „Bis zu“ beschreibt Bound und nicht Typical Result. „Average Saving“ kann fälschlich jeden Client einschließen. „Proven“ kann Observation zu stark machen. „Independent“ braucht unabhängige Source oder Method. „Benchmark“ braucht Comparison Population. Prüfen Sie die Claim-support Direction: Die Quelle muss den Satz tragen und nicht nur dasselbe Thema erwähnen. Skalieren Sie Assurance nach Konsequenz. Ein Analyst kann eine kontextuelle Market Statistic prüfen. Service Owner genehmigt Operational Performance. Named Client Result braucht Case-study Owner und Disclosure Authority. Safety, Regulatory, Financial-capacity oder Contractual Service-level Numbers können Specialist und Executive Review erfordern. Das neue AQuA Book trennt Verification der korrekten Ausführung von Validation für den Intended Use. Beides ist nötig, wenn der Evaluator sich auf das Resultat stützt. **Häufige Fehler im Zahlenwortlaut** | Source Fact | Unsafe Wording | Controlled Wording | | --- | --- | --- | | 20% auf 25% | Um 5% gestiegen | Um 5 Prozentpunkte gestiegen | | Median getesteter Cases | Durchschnitt aller Customers | Median der getesteten Cases | | Pilot in einer Region | Product-wide Performance | Im benannten Pilot Scope beobachtet | | Höchstes Observed Result | Kunden erreichen dieses Resultat | Resultat im zitierten Setting erreicht | | Modeled Scenario | Measured Saving | Unter genannten Annahmen geschätzt | | Survey Respondents | Alle Marktteilnehmer | Respondents der zitierten Survey | ## Bewahren Sie die freigegebene Bedeutung in Text, Chart und Datei Validieren Sie den Visual Claim und nicht nur die Zelle. Prüfen Sie Axis Origin und Scale, Intervals, Category Ordering, Area und Icon Proportionality, Labels, Color Meaning, Sample Size und Uncertainty. Eine Truncated Axis vergrößert kleine Unterschiede; eine 3D-Form lässt Area wie Quantity wirken; eine Cumulative Line kann als Period Rate gelesen werden. Die Caption nennt Measure, Population, Period und Source knapp. Vergleicht ein Chart andere Methods oder Periods, erklären Sie den Break. Geben Sie Citations, mit denen der Evaluator die Evidenz findet: Publisher oder Owner, Title oder Record, Publication oder Extraction Date, genaue Table, Page oder Section sowie Durable Link oder Attachment. Prüfen Sie Zugriff und Fundstelle. Eine Homepage ist keine Citation für eine bestimmte Statistic. Bei Confidential Evidence gelten Disclosure Rules; der Käufer erhält den autorisierten Weg, statt die Source in einem öffentlichen Appendix offenzulegen. Edition 3.0 des UK Code of Practice for Statistics betont Suitable Sources und Methods, Assured Production, Offenheit über Strengths, Limits und Uncertainty sowie klare Presentation. Proposal Teams werden durch Zitation nicht zu Official Statistics Producers. Die Prinzipien bilden einen nützlichen Release Check: Ist der Wert relevant, aus geeigneter Quelle, geprüft, ehrlich erklärt und schwer misszuverstehen? Cherry-picken Sie keine attraktive Period oder Subgroup und verbergen Sie kein wesentlich anderes Full Result. Frieren Sie Statistiken über ID ein und prüfen Sie jedes Vorkommen im final gerenderten Package. Suchen Sie erneut nach Executive Edits, Translation, Pagination und Chart Export. Prüfen Sie Accessibility Text und Linked Spreadsheet Cells. Erfassen Sie Approval Date, Approved Wording, Permitted Buyers oder Channels und Expiry oder Review Trigger. Ändert ein spätes Amendment Scope, Volume oder Dates, öffnen Sie betroffene Zahlen neu. Das Endergebnis ist kein Status „alles geprüft“, sondern reproduzierbare Claims, deren Bedeutung überall erhalten bleibt. - Prüfen Sie Chart Design auf übertriebene oder verdeckte Vergleiche. - Nutzen Sie Citations zur genauen Supporting Location. - Kommunizieren Sie materielle Uncertainty und Limits beim Claim. - Gleichen Sie wiederholte Werte nach Final Edits und Translation ab. - Öffnen Sie Approval bei geändertem Scope, Source, Permission oder Currentness. ## Nützliche Ergebnisse - Jede materielle Statistik verweist auf autorisierte Quelle und genaue Stelle. - Population, Zeitraum, Geografie, Einheit, Zähler und Nenner bleiben bei Bedarf sichtbar. - Abgeleitete Werte werden mit dokumentierter Assumption und Rundung nachgerechnet. - Wortlaut trennt Count, Rate, Prozent, Prozentpunkte, Average, Estimate und Target. - Alle Vorkommen verwenden denselben freigegebenen Wert und dieselbe Interpretation. - Client Permission, Confidentiality, Currentness und Approval werden vor Release geprüft. ## Ablauf 1. **Alle quantitativen Claims inventarisieren.** Durchsuchen Sie Text, Tabellen, Diagramme, Captions, Fußnoten, Summaries und Attachments nach Zahlen, Ranges, Rankings, Rates, quantifizierten Adjektiven und Labels. 2. **Den Claim Record rekonstruieren.** Erfassen Sie Source, Location, Population, Period, Geography, Unit, Method, Numerator, Denominator, Exclusions, Uncertainty, Owner und Disclosure Permission. 3. **Quelle und Berechnung verifizieren.** Öffnen Sie Primary Material, reproduzieren Sie Arithmetic und Transformation, prüfen Sie Version und Definition und klären Sie widersprechende Revisionen. 4. **Wortlaut und Darstellung validieren.** Prüfen Sie, ob Grammar, Rounding, Comparison, Chart Scale, Caption und Caveats genau das belegte Resultat vermitteln. 5. **Alle Vorkommen freigeben und einfrieren.** Routen Sie folgenreiche Zahlen zur richtigen Authority, verbinden Sie jeden Use mit dem Record und prüfen Sie die final gerenderten Files erneut. ## Wichtige Entscheidungen - Welche Quantity oder Relationship wurde gemessen, geschätzt oder gezielt? - Wer oder was gehört zu Population, Sample, Geography und Time Period? - Welche Numerator, Denominator, Unit, Statistic und Exclusions erzeugten das Resultat? - Ist der Proposal Value kopiert, konvertiert, aggregiert, annualisiert oder anders abgeleitet? - Belegt die zitierte Quelle den Satz auf diesem Niveau direkt? - Welche Uncertainty, Limitation oder Revision ist für die Interpretation materiell? - Besteht Authority zur Disclosure und zur Nennung der Herkunft? - Wo erscheint dieselbe Statistik sonst im Submission Package? ## Risiken - Eine Percentage kann sich von kleinem, selektiertem oder wechselndem Denominator lösen. - Relative Change kann mit Percentage-point Change verwechselt werden. - Average kann Mean, Median oder andere Statistic unklar lassen. - Pilot, Region oder Client Result kann auf alle Users oder Products erweitert werden. - External Source kann sekundär, revidiert, unzugänglich oder falsch zitiert sein. - Currency-, Time-, Volume- oder Distance-Conversion kann eine ungeprüfte Annahme einführen. - Chart Scale, Truncation oder fehlende Uncertainty können eine stärkere Aussage suggerieren. - Late Editing kann den Approved Value über Proposal Copies auseinanderziehen. ## Kennzahlen - materielle Statistiken mit vollständigem Claim Record - unabhängig nachgerechnete Figures - Statistiken mit Source Version und genauer Location - Claims mit Denominator, Period und Population - External Figures gegen Primary Publication geprüft - Client Metrics mit aktueller Disclosure Permission - doppelte Vorkommen mit Approved Value abgeglichen - vor Release korrigierte oder entfernte Figures ## Häufige Fragen ### Braucht jede Zahl dieselbe Review-Tiefe? Nein. Skalieren Sie nach Konsequenz und Komplexität. Eligibility, Safety, Compliance, Promised Performance, Client Outcomes und Contractual Commitments brauchen tiefere unabhängige und fachliche Assurance. ### Dürfen wir eine Statistic aus Search Result oder News zitieren? Nutzen Sie sie zum Finden der Originalquelle. Prüfen Sie Full Primary Publication, Definition, Period, Revision und Claim Support. Fehlt eine geeignete Source, verengen oder entfernen Sie die Aussage. ### Muss der Nenner in das Angebot? Ja, wenn Scale, Selection oder Interpretation die Bewertung ändern können. Im Claim Record bleibt er immer erhalten, auch wenn der Main Text aus Platzgründen nicht jedes Detail zeigt. ### Wie behandeln Übersetzungen Zahlen? Nutzen Sie dieselbe Approved Claim ID und Value und lokalisieren Sie Decimal, Thousands, Date und Unit Conventions sorgfältig. Prüfen Sie Population, Comparison und Uncertainty im übersetzten Satz. ## Primärquellen - [Code of Practice for Statistics, Edition 3.0](https://code.statisticsauthority.gov.uk/wp-content/uploads/2025/10/Code-of-Practice-for-Statistics-3.0.pdf), UK Statistics Authority - [Definition von Qualität in Official Statistics](https://www.ons.gov.uk/methodology/methodologytopicsandstatisticalconcepts/qualityinofficialstatistics/qualitydefined), Office for National Statistics - [AQuA Book zur Analytical Quality Assurance](https://www.gov.uk/guidance/the-aqua-book), UK Government Analysis Function - [Verification and Validation für das AQuA Book](https://www.gov.uk/government/publications/verification-and-validation-for-the-aqua-book), UK Defence Science and Technology Laboratory ## Weiterführende Artikel - [Welche interne Quelle gilt, wenn Angebotsnachweise abweichen?](https://zephior.com/de/insights/resolve-conflicting-internal-sources-for-a-proposal) - [Wann ist ein Nachweis für ein Angebot zu alt?](https://zephior.com/de/insights/decide-when-rfp-evidence-is-too-old) - [RFP-Antworten bis auf einzelne Claims zurückverfolgen](https://zephior.com/de/insights/build-claim-level-rfp-traceability) - [Kundenbeispiele nutzen, ohne den Kunden zu nennen](https://zephior.com/de/insights/use-customer-examples-without-naming-the-customer)