Nonresponse in Bevölkerungsumfragen ?- Österreich-Ergebnisse einer Simulationsstudie im Rahmen des EU-Projekts DACSEIS
Das EU-Projekt DACSEIS beschäftigt sich mit der Datenqualität in komplexen Bevölkerungsstichproben. In einer Simulationsstudie wurden aus einer zu diesem Zweck aus Daten eines österreichischen Mikrozensuses (AMC) erzeugten Pseudo-Grundgesamtheit Stichproben entnommen. Das Ziehen der Stichproben erfo...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Austrian Statistical Society
2016-04-01
|
| Series: | Austrian Journal of Statistics |
| Online Access: | http://www.ajs.or.at/index.php/ajs/article/view/417 |
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|---|---|
| author | Andreas Quatember |
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| description | Das EU-Projekt DACSEIS beschäftigt sich mit der Datenqualität in komplexen Bevölkerungsstichproben. In einer Simulationsstudie wurden aus einer zu diesem Zweck aus Daten eines österreichischen Mikrozensuses (AMC) erzeugten Pseudo-Grundgesamtheit Stichproben entnommen. Das Ziehen der Stichproben erfolgte nach einem den wichtigsten Bausteinen des komplexen Stichprobendesigns des AMC bis 2003 nachgebildeten Stichprobenverfahren. In diesen Stichproben wurde nach einem vorgegebenen Mechanismus Nonresponse unterschiedlichen Ausmaßes erzeugt.
Die Ergebnisse zeigen, dass der AMC-Schätzer (ohne iteratives proportionales Anpassen) für Anzahlen beim verwendeten Stichprobenverfahren ungenauer ist als er bei uneingeschränkter Zufallsauswahl wäre und dass eine qualitativ gute direkte Varianzschätzung bei vollem Response möglich ist. Die Ausgewichtung des Nonresponses erzeugt verzerrte Schätzer, deren Varianz sich ebenfalls direkt schätzen lässt. Die Verwendung adäquater Hilfsinformationen für verschiedene Imputationstechniken (Single und Multiple Imputation) ermöglicht die ,,Entzerrung. der Schätzer. Die beste Varianzsch ätzung für die ,,imputierten Schätzer. erfolgt innerhalb der getesteten Varianzschätzmethoden bei Single Imputation mittels geeigneter Bootstrapverfahren bzw. durch die implizite Schätzung bei Multipler Imputation. |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1026-597X |
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| publishDate | 2016-04-01 |
| publisher | Austrian Statistical Society |
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| spelling | doaj.art-217167df22b04c23b3f6d8fba8b9eccc2022-12-21T17:24:11ZengAustrian Statistical SocietyAustrian Journal of Statistics1026-597X2016-04-0134310.17713/ajs.v34i3.417Nonresponse in Bevölkerungsumfragen ?- Österreich-Ergebnisse einer Simulationsstudie im Rahmen des EU-Projekts DACSEISAndreas Quatember0Johannes Kepler Universität LinzDas EU-Projekt DACSEIS beschäftigt sich mit der Datenqualität in komplexen Bevölkerungsstichproben. In einer Simulationsstudie wurden aus einer zu diesem Zweck aus Daten eines österreichischen Mikrozensuses (AMC) erzeugten Pseudo-Grundgesamtheit Stichproben entnommen. Das Ziehen der Stichproben erfolgte nach einem den wichtigsten Bausteinen des komplexen Stichprobendesigns des AMC bis 2003 nachgebildeten Stichprobenverfahren. In diesen Stichproben wurde nach einem vorgegebenen Mechanismus Nonresponse unterschiedlichen Ausmaßes erzeugt. Die Ergebnisse zeigen, dass der AMC-Schätzer (ohne iteratives proportionales Anpassen) für Anzahlen beim verwendeten Stichprobenverfahren ungenauer ist als er bei uneingeschränkter Zufallsauswahl wäre und dass eine qualitativ gute direkte Varianzschätzung bei vollem Response möglich ist. Die Ausgewichtung des Nonresponses erzeugt verzerrte Schätzer, deren Varianz sich ebenfalls direkt schätzen lässt. Die Verwendung adäquater Hilfsinformationen für verschiedene Imputationstechniken (Single und Multiple Imputation) ermöglicht die ,,Entzerrung. der Schätzer. Die beste Varianzsch ätzung für die ,,imputierten Schätzer. erfolgt innerhalb der getesteten Varianzschätzmethoden bei Single Imputation mittels geeigneter Bootstrapverfahren bzw. durch die implizite Schätzung bei Multipler Imputation.http://www.ajs.or.at/index.php/ajs/article/view/417 |
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