Citation: 2C_72/2017 E. 5.3

5.3. Mit ihrer dritten Rüge machen die Beschwerdeführerinnen geltend, dass die "Outlier-Bereinigung", d.h. die Nichtberücksichtigung von "Ausreissern" und Extremwerten von Datensätzen, nicht überprüfbar sei, insbesondere was die Anzahl der ausgeschlossenen Datensätze sowie deren Auswirkungen auf das Schlussresultat anbelangt. Fraglich sei, ob es überhaupt einer Bereinigung bedürfe. Der Staatsrat wendet dagegen ein, dass die Outlier-Bereinigung aufgrund standardisierter Vorgaben der benutzen Statistiksoftware erfolgt sei und lediglich 0.9% der Datensätze betreffe. Zudem würde sich der Einschluss der "Outliers" zu Ungunsten der Beschwerdeführerinnen auswirken. Die Outlier-Bereinigung gehört zu den Standardvorgaben bei softwaregesteuerten empirischen Datenerhebungen, weil sich sowohl bei der Datenerhebung als auch bei der Dateneingabe und der Datenaufbereitung Fehler einschleichen können. (vgl. ROBERT GRÜNWALD, Datenbereinigung SPSS: Wie Sie richtig mit Extremwerten, Ausreissern und "falschen" Daten umgehen, <https//novustat.com/statistik-blog/datenbereinigung-spss-extremwerte-ausreisser-falsche-daten-html> (besucht am 30. Januar 2020). Vorliegend erfolgte die Erfassung des Pflegebedarfs mittels Scanner und einem Strichcode-Leistungskatalog, wobei die Daten online übermittelt und automatisch ausgewertet wurden. Fehlerhebungen können bei diesem Verfahren grundsätzlich nicht ausgeschlossen werden, weshalb eine Outlier-Bereinigung grundsätzlich gerechtfertigt erscheint. Wenn dem BAG zwar zuzustimmen ist, dass eine höhere Transparenz bezüglich der Modalitäten der Outlier-Bereinigung und ihrer Auswirkungen auf das Endresultat wünschbar gewesen wäre, so ist angesichts der äusserst geringfügigen Anzahl ausgeschiedener Datensätzen ihre Bedeutung vernachlässigbar. Die Rüge erweist sich insofern als unbegründet.