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ALLBUS-Bibliographie 25. Fassung, Stand - SSOAR

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GESIS Technical Report 2011|06 93<br />

mode of contact, contact outcome) and some information about the target individuals<br />

(e.g. sex, age, housing) is available. Our main dependent variables are the likelihood<br />

of being contacted and the likelihood to cooperate in <strong>ALLBUS</strong> (both based on information<br />

from the contact protocols). We do not employ an interpenetrated design<br />

to measure interviewer effects, instead, we introduce – in a multi-level model – some<br />

control variables to account for assignment area differences between interviewers.".<br />

Aufgenommen: 20. <strong>Fassung</strong>, Februar 2005<br />

Blohm, Michael, (2006). Datenqualität durch Stichprobenverfahren bei der Allgemeinen<br />

Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften-<strong>ALLBUS</strong>. S. 37- 61, in:<br />

Faulbaum, Frank und Wolf, Christof (Hrsg.), Stichprobenqualität in Bevölkerungsumfragen.<br />

Tagungsbericht 12. Bonn: Informationszentrum Sozialwissenschaften.<br />

Abstract: "In dem vorliegenden Beitrag wird überprüft, ob der <strong>ALLBUS</strong> durch die<br />

Wahl des Registerstichprobenverfahrens seinem Qualitätsanspruch gerecht wird.<br />

Hierzu werden die <strong>ALLBUS</strong> Nettostichproben ab 1992 mit Stichproben anderer sozialwissenschaftlicher<br />

Studien und dem Mikrozensus verglichen. Dabei steht die<br />

Frage nach den Zusammenhang zwischen verwendeten Stichprobenverfahren, Ausschöpfungsquote<br />

und Datenqualität im Vordergrund."<br />

Aufgenommen: 21. <strong>Fassung</strong>, Dezember 2006<br />

Blohm, Michael, (2006). Data Quality in Nationwide (German) Social Survey. European<br />

Conference on Quality in Survey Statistics: Cardiff.<br />

Abstract: "For random probability sampling the use of an appropriate sampling design<br />

and a high response rate should ensure high data quality. The following paper<br />

investigates the associations between sampling design and data quality on the one<br />

hand and response rates and data quality on the other.<br />

To answer the first question, different German surveys are studied, which were conducted<br />

using different (random) sampling designs. The sampling designs differ in the<br />

leeway interviewers have in practice to select the target persons. (Theoretically, in all<br />

random sampling designs, the interviewers should have no leeway for this selection<br />

when working according to the rules; but in random route designs interviewers select<br />

the household and/or the target by themselves, whereas in samples containing the<br />

names and addresses of individuals the interviewers have no choice). To get a<br />

benchmark for data quality the nation-wide surveys (<strong>ALLBUS</strong>) are compared with<br />

the German Microcensus. It can be shown, that data quality in sampling designs containing<br />

the names of individuals is higher than in other sampling designs where interviewers<br />

select the target person and or the target householdby themselves.<br />

In a second step, the association between response rates and data quality is investigated<br />

over the course of the fielding period. The surveys on the basis of samples with<br />

named individuals at different points in time during the fielding period were com-

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