An analysis of the field of higher education reveals a surprisingly large number of classification errors within the (US) National Taxonomy of Exempt Entities database. Of the nearly 4,000 non-profit entities coded within the universe of institutions of higher education, we estimate that approximately 60 per cent were incorrectly included (Type II errors). Institutions incorrectly excluded from the higher education universe (Type I errors) represent roughly 10 per cent of the institutions coded correctly. These errors result primarily from assigning codes on the basis of the names of organisations (for example, ‘College Park Towers’ is classified as a college, when it is in fact a housing complex for senior citizens) and from trying too hard to assign codes in ambiguous situations. The consequences can be significant for the users of these data, and we recommend raising bright warning flags while simultaneously enlisting the help of the entire non-profit sector in improving the classification coding process.

Une analyse du domaine de l’enseignement supérieur révèle un nombre étonnamment élevé d’erreurs dans la base de données NTEE (National Taxonomy of Exempt Entities). Sur près de 4000 organismes à but non lucratif, nous estimons qu’environ 60% ont été inclus à tort (erreurs du type II). Les organismes qui ont été exclus à tort (erreurs du type I) représentent environ 10% du nombre des institutions qui ont été classées correctement. Les erreurs sont essentiellement dues à une codification de ces organismes selon leur titre (par exemple: ‘College Park Towers’ est classé comme collège d’enseignement supérieur alors qu’il s’agit d’une résidence pour personnes agées) et au fait du vouloir à tout prix attribuer un code à des cas ambigus. Les conséquences peuvent en être graves pour les utilisateurs. Nous recommandons donc de faire preuve de la plus extrême vigilance et d’impliquer tout le secteur associatif dans un travail visant à améliorer le système de classification et de codification.

Eine Untersuchung im Bereich ‘Höheres Bildungswesen’ zeigt eine erstaunlich hohe Anzahl von Klassifikationsfehlem innerhalb der Datenbank der National Taxonomy of Exempt Entities. Von den annähernd 4,000 der dort kodierten Institutionen sind nach unserer Einschätzung 60% fehlerhaft eingeordnet (Typ II-Fehler). Ungefähr 10% der richtig zugewiesenen Institutionen stellen Organisationen dar, die irrtümlich ausdem Feld des ‘Höheren Bildungswesens’ ausgeschlossen wurden (Typ I-Fehler). Diese Fehler entstehen hauptsächlich aus der Zuordnung von Codes auf der Grundlage des Namens einer Organisation (z.B. wird ‘College Park Towers’ als College geführt, während es sich dabei in Wirklichkeit um eine Wohnanlage für Senioren handelt) sowie aus dem Bemühen, für zweideutige Situationen eindeutige Codes zu finden. Die Konsequenzen fiir Benutzer dieser Daten sind gravierend; wir mahnen zur Vorsicht beim Gebrauch der Datenbank und weisen auf eine notwendige Verbesserung des Klassifikations- und Codierungsprozesses hin.

Un análisis del campo de la enseñanza superior muestra un sorprendente gran número de errores de clasificación dentro de la base de datos de las Entitades Exentas de Taxonomía Nacional. De las casi 4.000 entidadessin fines lucrativos registradas dentro del universo de las instituciones de enseñanza superior, estimamos que aproximadamente el 60% estaban incluidas erróneamente (tipo de errores II). Y las instituciones que equivocadamenta estaban excluídas del universo de enseñanza superior, estimamos que aproximadamente el 10% de las instituciones codificadas correctamenta. Estos errores surgen principalmente por asignar códigos basados en los nombres de las organizaciones (por ejemplo: ‘Colegio Park Tower’ está clasificado como colegio aunque en realidad es una institución para la tercera edad), y por tratar de asignar códigos en situaciones ambiguas. Las consecuencias pueden ser muy graves para quienes usan estos datos, y por eso aconsejamos tener mucho cuidado además de enlistar la ayuda de todo el sector sin intereses lucrativos para poder mejorar el proceso de códigos y de clasificación.