ALLBUS-Bibliographie 25. Fassung, Stand - SSOAR

256 ALLBUS-Bibliographie (25. Fassung)
Gabler, Siegfried und Häder, Sabine, (1997). Überlegungen zu einem Stichprobendesign
für Telefonumfragen in Deutschland. ZUMA-Nachrichten, 41: 7-18.
Abstract: "Die Struktur der Telefonnummern in deutschen Gemeinden ist sehr kompliziert
und Umfrageforschern im wesentlichen unbekannt. Zusätzlich erweist es sich
bei der Stichprobenziehung für Telefonumfragen als Problem, dass nach Angaben
der Telekom circa 20 Prozent der Telefonnummern nicht in den jeweils aktuellen
Telefonbüchern verzeichnet sind. Deshalb führen die meisten Stichprobendesigns für
Telefonumfragen nicht zu Auswahlen mit gleichen Inklusionswarscheinlichkeiten für
alle Telefonhaushalte. Im Folgenden Beitrag stellen wir einen Stichprobenplan vor,
der ein auf die Verhältnisse in Deutschland angewendetes Random-Digit-Dialing-
Verfahren darstellt, bei dem aber - unter Beibehaltung des Vorteils gleicher
Auswahlwarscheinlichkeiten - die Kosten gegenüber einer reinen Zufallszifferanwahl
deutlich reduziert sind." Der ALLBUS 1994 und 1996 wird als Beispiel eines bestimmten
Verfahrens zur Gemeindeauswahl genannt
Aufgenommen: 15. Fassung, Oktober 1998
Gabler, Siegfried und Häder, Sabine, (1998). A Conditional Minimax Estimator for
Treating Nonresponse. ZUMA-Nachrichten Spezial: Nonresponse in Survey Research,
4: 335-349.
Abstract: "Losses due to nonresponse may lead to systematic biases in the samples
which result in biased estimates. A usual way to compensate for this bias is the adjustment
of the net sample to known population data. We choose another approach. If
auxiliary information is available for each individual of the gross sample we adjust
the net sample to the gross sample. The advantage is - in contrast to the usual poststratification
- that each element of the net sample may get an 'own' weight. For the
construction of these weights the conditional minimax principle is applied. It determines
optimal weights conditional on the selected net sample which minimizes the
maximal loss under the assumption that a certain variance of the unknown population
values in the gross sample is finite. The effects of our weighting procedure are shown
for data of the German General Social Survey (ALLBUS) 1996."
Aufgenommen: 16. Fassung, Juni 2000
Gabler, Siegfried und Häder, Sabine, (1999). Representative Weights and Imputation
for the 1997 German ISSP: An Application of the Conditional Minimax Principle.
ZUMA: Mannheim.
Abstract: "Social Surveys are confronted with the fact that some of the respondents
do not answer all questions. If the number of such missing values is small listwise
deletion is an ordinary way to cancel such observations. Besides, the application of