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empirische Sozialforschung (Fach) / Auwahlverfahren (Lektion)
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- Grundgesamtheit Menge der Objekte, für welche die Aussagen einer Studie gelten sollen
- Erhebungseinheiten aus der Grundgesamtheit Vollerhebung: Erhebung aller Elemente der GG Vollständige Erhebung der Zielpopulation, keine Verzerrung durch Stichprobe Teilerhebung (Stichprobe): ein Teil der GG schneller/günstiger, oftmals Rückschlüsse auf GG, weniger fehleranfällig, Vollerhebung manchmal nicht möglich
- Avisierte Grundgesamtheit: Menge aller Teile, über die Aussage angestrebt wird
- Auswahlgesamtheit: alle Objekte mit prinzipieller Auswahlchance
- Inferenzpopulation: Grundgesamtheit, über die tatsächliche Aussage möglich
- overcoverage: Einschluss von Elementen, die nicht zur GG gehören
- undercoverage: auslassen von Elementen, die ursprünglich zur GG gehörten
- einfache Zufallsstichprobe Auswahlwahrscheinlichkeit für alle identisch und größer null einstufiger Auswahlprozess praktische Stichprobenziehung: Losverfahren, Erzeugung von Zufallszahlen
- geschichtete Zufallsstichprobe einfache Zufallsstichprobe innerhalb Bevölkerungsschichten, entsprechend der Forschungsfrage definiert proportionale Schichtung: Umfang Zufallsstichprobe ist gleich dem Anteil der Schichten in GG disproportionaler Umfang: Umfang entspricht nicht dem Anteil + präzisere Schätzung bei Schichtungseffekt, Schichten verwendbar als unabhängige Stichproben - Festsetzung Schichtungsmerkmale vor eigentlicher Ziehung, Vorwissen notwendig
- Klumpenstichprobe: Ziehung Zufallsstichprobe von Makroeinheiten (Schulen, Organisationen, Haushalte= cluster), alle Personen werden befragt + Anwendung auch wenn keine Liste der GG aber eine Liste übergeordneter Einheiten erstellt werden kann - Klumpeneffekt - Genauigkeitsverlust der Schätzung
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- mehrstufige Auswahlverfahren Reihe nacheinander durchgeführter Zufallsstichproben -> Hierarchische Einteilung der GG bei: kein zentrales aber dezentrales Register an Elementen vorhanden verringert Präzision der Schätzung aufgrund der größeren Homogenität innerhalb der Klumpen Ziehungswahrscheinlichkeit bei mehrstufiger Auswahl ungleich/gleich ADM-Design: 1.Auswahl der Primäreinheit 2.Auswahl des Haushalts (Ermittlung Größe, Auswahl aus Tabelle) 3. Auswahl der Personen
- Gabler-Häder-Verfahren: bei Zufallsauswahl von Telefonnummern 1. Bildung von Intervallen theoretisch möglicher Telefonnummern innerhalb eines Ortsnetzes 2. Prüfung, mit Hilfe eines Telefonnummernverzeichnisses, ob Intervalle mindestens eine gültige Telefonnummer enthalten 3. Ziehung aus denjenigen Intervalle, für die diese Prüfung positiv ausfällt
- bewusste Auswahl - extreme Fälle erfolgt nach überprüfbaren Kriterien Problem: Re-definition der Grundgesamtheit Anwendungsmöglichkeit: spezielle (kleine) Populationen (z.B. Elitenforschung)
- Auswahl typischer Fälle: Problem: erfordert Vorwissen bzw. bestimmt Ergebnis
- Auswahl nach Konzentrationsprinzip: • Auswahl von Fällen, die dominant für die Verteilung des interessierenden Merkmals sind • nur geeignet bei speziellen Fragestellungen • erfordert Vorwissen
- Auswahl mittels Schneeballverfahren Grundidee: Fragebögen werden an einige Untersuchungspersonen verteilt, welche die Fragebögen ihrerseits an weitere Untersuchungs- personen verteilen oder weitere Ansprechpartner nennen Problem: keine Zufallsstichprobe
- Auswahl mittels Quota-Verfahren: Stichprobe soll hinsichtlich ihrer Merkmale der GG entsprechen Quotenplan: wieviele Personen mit diesen Merkmalen sollen kontrolliert werden Beschränkung auf Merkmale wie Alter, Geschlecht, Beruf +kostengünstige Stichprobenziehung, Quotenmerkmale korrellieren mit anderen wichtigen Merkmalen - keine Anwendung der Inferenzstatistik, evlt systematische Verzerrung durch Interviewer
- willkürliche Auswahl: Auswahl erfolgt lediglich nach Ermessen des Auswählenden; daher keine Zufallsauswahl und keine Möglichkeit der statistischen Inferenz Problem: für wissenschaftliche Zwecke nicht sinnvoll einsetzbar
- Total survey error setzt sich zusammen aus: • Zufallsfehler der Stichprobe (sampling error) • systematischen Verzerrungen (sampling bias) aufgrund des Verfahrens der Stichprobenauswahl (z.B. Probleme mit Random Route-Verfahren) • nonsampling bias: systematische Verzerrungen aufgrund von a) Messfehlern (bspw. begrenzte Reliabiltät von Items) b) Fehlerquellen im Interview (bspw. Filterfehler) c) Diskrepanz zwischen Ziel- und Surveypopulation (coverage) d) Befragungsausfall (item- & unit-nonresponse)
- Zwei Typen von nonresponse 1. unit-nonresponse (keine Daten für gesamte Untersuchungseinheit) 2. item-nonresponse (fehlende Daten für einzelne Variablen der Untersuchungseinheit)