Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Ringvorlesung „Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung I“ Dresden, 8. und 15. Dezember 2009

Der Inhalt der nächsten Vorlesungen: Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Der Inhalt der nächsten Vorlesungen: Auswahlverfahren: Stichproben I und II Untersuchungsformen und –techniken im Überblick Skalierung und Skalierungsverfahren Herkömmliche und kognitive Durchführung von PRE-Test-Strategien Theorien der Befragung TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Begriffe und theoretische Grundlagen Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Stichproben I: Begriffe und theoretische Grundlagen Literatur Häder, Michael (2009): Empirische Sozialforschung. Eine Einführung. 2. Auflage, VS Verlag für Sozialwissenschaften, S. 143-188. TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

USA 1936: - Wahlstudie mit 10.000.000 Probestimmzetteln Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung USA 1936: - Wahlstudie mit 10.000.000 Probestimmzetteln - Quelle: Telefonverzeichnis und Liste der Kfz-Besitzer, davon 2.400.000 Rücklauf - Ergebnis: 19%-Punkte daneben Probleme: 1) geringer Rücklauf 2) falscher Auswahlrahmen (Frame) Aber: Quotenstichprobe mit n=1.500 stimmte, Roosevelt gewann die Wahl  GALLUP Merke (1): Kleinere Stichproben können besser sein als große, n alleine sagt nichts über die Qualität der Stichprobe. TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Begriffe Stichprobe: Auswahl von Elementen der Grundgesamtheit, n Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Begriffe Stichprobe: Auswahl von Elementen der Grundgesamtheit, n Erhebungseinheit: Elemente, auf die sich die Auswahl beziehen kann Stichprobenumfang: Zahl der ausgewählten Elemente Grundgesamtheit: Alle Elemente, über die eine Aussage getroffen werden soll; Menge, die auf Grund einer bestimmten Eigenschaft für den Forscher von Interesse ist; N Totalerhebung: Alle Elemente der Grundgesamtheit werden in die Erhebung einbezogen Frame: Auswahlrahmen, Ziehungsgrundlage (z.B. Listen, Zettelkasten usw.; Voraussetzungen beachten!) Undercoverage: Nicht alle Elemente der Grundgesamtheit sind im Frame vertreten Overcoverage: Elemente der Grundgesamtheit sind im Frame mehrfach vertreten TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Stichprobe oder Totalerhebung? Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Stichprobe oder Totalerhebung? Volkszählung 1987: mehr als 1.000.000.000 DM = (relativ) teuer Blutuntersuchungen, Weinproben…  Grundgesamtheit würde zerstört Beispiel: Bürgerbefragung zum Haushalt einer Stadt, ein (fehlgeschlagener) Versuch einer Totalerhebung Verteilung der Fragebögen über Stadtverteiler, auch als download und per Telefon bestellbar Von 27.100 Bögen kamen nur 2.096 zurück Probleme: Geringer Rücklauf der Bögen (7,7% von allen), geringe Akzeptanz begrenzte Mittel beim Veranstalter keine ausreichende Kontrolle der Rekrutierung Ergebnis: völlig sinnlose Daten (www.neustadt-weinstrasse.de/burgerhaushalt/Download/download.html) Oft bieten Stichproben die einzige Alternative. TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Stichprobe von n=100 Elementen (Kugeln) wird gezogen Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Weshalb kann man annehmen, dass man aufgrund einer Auswahl nur relativ weniger Elemente Aussagen (Prognosen) über die Grundgesamtheit treffen kann? Überlegung: Urne mit N=1.000 Elementen der Grundgesamtheit (Kugeln); 100 weiße und 900 schwarze Stichprobe von n=100 Elementen (Kugeln) wird gezogen Mögliche Ergebnisse: Alle gezogenen Kugeln sind weiß Oder: 99 Kugeln sind weiß, 1 ist schwarz Oder: alle Kugeln sind schwarz Oder: … Merke (2): Das Ziehen von Stichproben liefert unsichere Ergebnisse. Wiederholung der Ziehung: ändert prinzipiell nichts Merke (3): Das Ziehen von Stichproben liefert stets unsichere Ergebnisse. TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Mögliche Ergebnisvarianten beim viermaligen Wurf einer Münze Variante Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Mögliche Ergebnisvarianten beim viermaligen Wurf einer Münze Variante Wurf 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 K = Kopf Z = Zahl 1 K K K K K K K K Z Z Z Z Z Z Z Z 2 K K K K Z Z Z Z K K K K Z Z Z Z 3 K K Z Z K K Z Z K K Z Z K K Z Z 4 K Z K Z K Z K Z K Z K Z K Z K Z Wahrscheinlichkeit für ein kein-, ein-, zwei, drei- und viermaliges Auftreten des Ereignisses „Zahl“ (Z) beim viermaligen Wurf einer Münze Ereignis Häufigkeit Quotient Prozentwert Z (0) 1 x 1 / 16 6.25 Z (1) 4 x 4 / 16 25.00 Z (2) 6 x 6 / 16 37.50 Z (3) 4 x 4 / 16 25.00 Z (4) 1 x 1 / 16 6.25 Z (0): das Ereignis „Zahl“ tritt nicht ein, Z (1): das Ereignis „Zahl“ tritt ein Mal ein ... TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Ergebnisse des viermaligen Münzwurfs und Normalverteilungskurve Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Ergebnisse des viermaligen Münzwurfs und Normalverteilungskurve TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

 Gilt nur für Zufallsstichproben Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Merke (4): Man weiß immer noch nicht, was passiert (s.o.), aber man kann nun die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ereignisse berechnen.  Gilt nur für Zufallsstichproben TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Der Stichprobenfehler e (error) Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Der Stichprobenfehler e (error) Überlegung: Grundgesamtheit (N=1.000 Kugeln) mit bestimmten Parametern (= Farbe einer Kugel) mit einer bestimmten Häufigkeit (10% aller Kugeln sind weiß) Man kann nicht erwarten, dass bei einer beliebigen Ziehung exakt zehn Prozent aller gezogenen Kugeln weiß sind! Mal werden mehr und mal weniger Kugeln dieser Farbe gezogen werden. Merke (5): Die Differenz zwischen der Ausprägung eines Parameters in der Grundgesamtheit und dessen Ausprägung in der Stichprobe wird als Stichprobenfehler bezeichnet. TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Das Konfidenz- bzw. Vertrauensintervall Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Das Konfidenz- bzw. Vertrauensintervall Der Stichprobenfehler ist – bei Zufallsstichproben und bei ausreichend vielen Wiederholungen – normalverteilt! Das bedeutet: 95% der Werte liegen im Bereich von ± 1,96 Standardabweichungen, diesen Bereich nennt man das 95%-Kofidenzintervall. Bei 100 gezogenen Stichproben liegt in 95 Fällen der gefundene Wert im Bereich von ± 1,96 Standardabweichungen, dementsprechend in 5 Fällen außerhalb dieses Bereiches. Lässt sich ein solches Konfidenzintervall angeben, so sprechen wir auch von repräsentativen Stichproben. TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Berechnung des Vertrauensintervalls: Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Berechnung des Vertrauensintervalls: I1,2 = p ± zw √ p (1-p) / n Mit: I1,2: Vertrauensintervall p: Der Schätzwert aus der Stichprobe (hier z.B. 0.5 bzw. 50 Prozent) zw: Die Grenzen der Normalverteilung (bei 95 Prozent: 1.96; bei 99 Prozent: 2.58) n: Stichprobengröße (hier 1.000). I1,2 = 0,5 ± 1,96 √ 0,5 (1 – 0,5) / 1.000 = 0,5 ± 1,96 * 0,0158 = 0,5 ± 0,031 Interpretation: 50% der 1.000 Befragten Wahlberechtigten gaben z.B. an, mit der Regierung zufrieden zu sein. Der wirkliche Wert liegt danach (mit einer Wahrscheinlichkeit von 95%) zwischen 46,9% und 53,1%. TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Bestimmung der Stichprobengröße Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Bestimmung der Stichprobengröße Beispiel: Stichprobenuntersuchung, Grundgesamtheit 33.000 Studierende der TU Dresden, Problem: Zufriedenheit mit dem Mensaessen. 1) Sicherheit bestimmen, hier: Wir wollen uns um maximal 3 Prozent irren. 2) Vermutung, p = 50 Prozent sind mit dem Mensaessen zufrieden, deshalb konservative Schätzung vornehmen 3) Größe der Grundgesamtheit berücksichtigen 4) Konsultation entsprechender Tabellen TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Bestimmung der Stichprobengröße Minimaler Stichprobenumfang für gegebenen absoluten Stichprobenfehler e, bei Irrtumswahrscheinlichkeit  = 0.05 für Anteile p = 0.05 und p = 0.08 (oder p = 0.02) (nach Borg 2003: 188) TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

p = 50 Prozent p = 80 Prozent (oder 20 Prozent) Bestimmung der Stichprobengröße Minimaler Stichprobenumfang für gegebenen absoluten Stichprobenfehler e, bei Irrtumswahrscheinlichkeit  = 0.05 für Anteile p = 0.05 und p = 0.08 (oder p = 0.02) (nach Borg 2003:188) Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung p = 50 Prozent p = 80 Prozent (oder 20 Prozent) N e = 0.03 e = 0.05 N e = 0.03 e = 0.05 168 132 200 155 110 234 168 300 208 135 291 196 400 252 152 340 217 500 289 165 440 254 750 357 185 1.000 516 278 1.000 406 197 3.000 787 341 3.000 556 227 7.500 934 365 7.500 626 238 10.000 964 370 10.000 639 240 50.000 1.045 381 50.000 674 245 100.000 1.056 383 100.000 678 245 TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Wechsel der Sichtweise: Wo liegt das Vertrauensintervall bei verschiedenen Stichprobengrößen? = Frage nach der Repräsentativität   Anteilwerte in der Stichprobe (in Prozent) n = ... 1 / 99 5 / 95 10 / 90 15 / 8 20 / 80 25 / 75 30 / 70 35 / 65 40 / 60 50 100 - - - 7.3 8.2 8.8 9.4 9.7 10.0 10.2 300 - - 3.5 4.2 4.7 5.0 5.3 5.6 5.7 5.8 500 - 2.0 2.7 3.2 3.6 3.9 4.1 4.3 4.4 4.5 700 - 1.7 2.3 2.7 3.0 3.3 3.5 3.6 3.7 3.8 1.000 - 1.4 1.9 2.3 2.5 2.7 2.9 3.0 3.1 3.2 1.300 - 1.2 1.7 2.0 2.2 2.4 2.6 2.7 2.7 2.8 1.500 - 1.1 1.6 1.9 2.1 2.2 2.4 2.5 2.5 2.6 1.700 .5 1.1 1.5 1.7 1.9 2.1 2.2 2.3 2.4 2.4 2.000 .4 1.0 1.3 1.6 1.8 1.9 2.1 2.1 2.2 2.2 2.500 .4 .9 1.2 1.4 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.0 3.000 .4 .8 1.1 1.3 1.5 1.6 1.7 1.7 1.8 1.8 5.000 .3 .6 .9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.4 1.4 10.000 .2 .4 .6 .7 .8 .9 .9 1.0 1.0 1.0 Quelle: ADM 1999:150 TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Weitere Literatur (Auswahl): ADM, Arbeitskreis Deutscher Markt- und Sozialforschungsinstitute e.V. (1999) (Hrsg.): Stichproben-Verfahren in der Umfrageforschung. Eine Darstellung für die Praxis. Opladen: Leske + Budrich. Albers, Ines (1997): Einwohnermelderegister-Stichproben in der Praxis. Ein Erfahrungsbericht. In: Gabler, Siegfried /Hoffmeyer-Zlotnik, Jürgen H.P. (Hrsg.): Stichproben in der Umfragepraxis. Opladen: Westdeutscher Verlag, S. 117-126. Borg, Ingwer (2003): Führungsinstrument Mitarbeiterbefragung. Theorien, Tools und Praxiserfahrungen. Göttingen Bern: Hogrefe. Gabler, Siegfried/ Hoffmeyer-Zlotnik, Jürgen H.P./ Krebs, Dagmar (Hrsg.) (1994): Gewichtung in der Umfragepraxis. Opladen: Westdeutscher Verlag. Gabler, Siegfried/ Häder, Sabine (2002) (Hrsg.): Telefonstichproben. Methodische Innovationen und Anwendungen in Deutschland. Münster New York München: Waxmann. Koch, Achim (1995): Gefälschte Interviews: Ergebnisse der Interviewerkontrolle beim ALLBUS 1994. In: ZUMA-Nachrichten Heft 36, S. 89-105. Koch, Achim (2002): 20 Jahre Feldarbeit im ALLBUS: Ein Blick in die Blackbox. In: ZUMA-Nachrichten Heft 51, S. 9-37. TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Stichproben in der Praxis II: Übersicht und Beispiele TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Wahrscheinlichkeitsauswahl (= Zufallsauswahl = Random Sample): Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Wahrscheinlichkeitsauswahl (= Zufallsauswahl = Random Sample): Jedes Element hat eine angebare und von Null verschiedene Wahrscheinlichkeit in die Stichprobe aufgenommen zu werden. 2. Bewusste Auswahl (Quoten-Verfahren, typische Fälle) 3. Willkürliche Auswahl (Stichprobenziehung wird nicht kontrolliert) Merke (6): Wenn Parameter der Grundgesamtheit zu schätzen sind, kommt eine willkürliche Auswahl nicht in Frage. TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Arten von Wahrscheinlichkeitsauswahlen Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Arten von Wahrscheinlichkeitsauswahlen Einfache Zufallsauswahl: Einstufige Auswahl, alle Elemente haben die gleiche Chance, Voraussetzung: Liste mit allen Elementen (Frame), Zugang - Realisierung? Mehrstufige Zufallsauswahl: Auswahl über mehrere Ebenen Klumpenstichprobe: z.B. Schulklassen, Spezialfall einer mehrstufigen Auswahl (PISA-Studie) Geschichtete Zufallsauswahl: Auswahl erfolgt zufällig nach bestimmten Kriterien Frage: Kann eine Auswahl von 100 Personen (aus ca. 64.000.000) repräsentativ sein? TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Stichprobestrategien in der Umfragepraxis: ADM-Designs Philosophische Fakultät Institut für Soziologie, Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung Stichprobestrategien in der Umfragepraxis: ADM-Designs Klumpenstichproben Registerstichproben Telefonstichproben Stichproben für interkulturelle Studien Acess-Panels Stichproben bei Beobachtungen und Inhaltsanalysen Stichproben für Befragungen im Internet Quotenstichproben Berücksichtung spezieller Populationen Probleme: Non-Response Postalische Befragungen ? Gewichtungen TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

1. Schritt: Auswahl einer Fläche Das mehrstufige und geschichtete ADM-Design für persönlich-mündliche Befragungen 1. Schritt: Auswahl einer Fläche Basis: flächendeckend vorliegende Geocodierung des Straßennetzes der Bundesrepublik TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Für jede Fläche gibt es: - BRD: 53.000 Flächen, Sampling Points (kleine Gemeinden / Stadtteile / aus Straßenabschnitten gebildete Flächen) - Verwendung kleinster administrativer Flächeneinheiten bis auf Baublockebene Straßenverzeichnisse der Gemeinden und generiertes Straßenverzeichnis aus dem Tel.-Adressbestand und Straßenabschnittskoordinaten aus dem NavTech-Bestand (http://www.worldofppc.com/HWTests/navtech.htm) Für jede Fläche gibt es: - Definition der Straßen und Straßenabschnitte zur Abgrenzung Geokoordinaten - Anzahl der Einwohner (oder der Wahlberechtigten) und (wo vorhanden) Zahl der Haushalte aus der amtlichen Statistiken Sind Flächen für Sampling-Points zu groß, werden sie auf Basis der Telefoneinträge über Geokoordinaten aufgeteilt Sind Flächen für Sampling-Points zu klein, werden sie auf Basis der Geokoordinaten zusammen gelegt Kriterien: räumliche Nähe und Einwohnerzahl TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Politische Gemeindegrößenklasse in der BRD Anzahl HH pro Point, 31.12.2001   bis unter 2.000 - 5.000 - 20.000- 50.000- 100.000- 500.000+ Gesamt 2.000 4.999 19.999 49.999 99.999 499.999 Einwohner Anzahl Sample- Points 4.146 5.078 13.244 9.641 4.655 8.636 7.495 52.895 Maximum Anz. HH 1.143 1.243 1.325 1.349 1.345 1.388 1.592 1.592 Mittel- wert 592 649 684 695 718 770 829 713 Minimum Anz. HH 50 230 70 65 82 49 54 49 TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

- dazu Informationen über die Bevölkerung aus dem MZ 2. Schritt: zufällige Auswahl von Haushalten in den Sample-Points, Bestimmung von Zielhaushalten über Startadressen - Random Route mit Startadresse, Adressenauflistungsblatt, Begehungsvorschriften, Ziehung des HH bei einer vorgegebenen Anzahl von Kontaktversuchen - Qualität: 1) Adressvorlauf, 2) Vorgabe des Brutto, 3) Vorgabe des Netto - dazu Informationen über die Bevölkerung aus dem MZ - 210 (West) und 48 (Ost) Sample Points entsprechen einem „Netz“ = 1.000 Interviews TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

3. Schritt: Zufällige Auswahl der Zielperson innerhalb der Haushalte Auflistung aller Haushaltsmitglieder Zufallsauswahl (Schwedenschlüssel = Kish-Table oder Geburtstagsmethode o.ä.) TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Beispiel: Im Haushalt leben 4 Personen im Befragungsalter: Der 49jährige Vater, die 46jährige Mutter sowie ein 19jähriger und ein 16jähriger Sohn   Personen im Befragungsalter: ab 14 Jahren Männlich: 1) 49 2) 19 3) 16 4) -- Weiblich: 5) 46 6) -- 7) -- -- Zufallszahlen (aufgedruckt): 8 6 3 2 5 1 4 7 TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Fehlerquellen / Probleme beim ADM-Design Zunächst: Bei ordnungsgemäßer Handhabung gelingt eine fehlerfreie Zufallsauswahl Aber: Leicht erreichbare Personen sind überrepräsentiert (wichtig: Zahl der Kontaktversuche) Non-Response Klumpung  Design Effekte Spielraum für die Interviewer (Honorartätigkeit) ist sehr groß Möglichkeiten für Kontrollen sind beschränkt (Postkartenmethode) Unterschiedliche Inklusionswahrscheinlichkeiten (je nach HH-Größe) Ständige Überarbeitung / Aktualisierung durch den ADM TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

- Auswahl der Zielpersonen aus den Melderegistern Alternative: Einwohnermeldeamtstichproben (Beispiel ALLBUS 1994, 1996, 2000ff.) 1. Schritt: Auswahl von Gemeinden (geschichtet nach Bundesländern, Regierungsbezirken und Kreisen) – fungieren als Sample-Points 111 Sample-Points im Westen (in 103 Gemeinden) und 51 Sample-Points im Osten (= 45 Gemeinden) = 1 Netz = 1.000 Interviews 2. Schritt: - Auswahl der Zielpersonen aus den Melderegistern - Je 52 Adressen (+ 28 für neutrale Ausfälle) ziehen - Zusätzlich: Informationen über Alter, Geschlecht, Nationalität – wichtig für die Kontrolle der Interviewer - sehr teuer, sehr großer Aufwand – nur bei öffentlichem Interesse - Spielraum für die Interviewer eingeschränkt TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Quotenauswahl (Bewusste Auswahl) Wird preisgünstiger angeboten (- 25%) Feldarbeit geht schneller (- 40%) Es wird nach vorgegebenen Regeln gezogen, nicht zufällig Vorwissen über die Grundgesamtheit und den zu erhebenden Sachverhalt sind nötig Zumeist kombinierte Quoten (Alter, Geschlecht und Bildung) Stichproben gelten dann als „repräsentativ“(???) Bei geringem Entscheidungsspielraum für die Interviewer ergibt sich eine Annäherung an die Zufallsauswahl, Korrelation der Quotenmerkmale mit den interessierenden Merkmalen wird vorausgesetzt Sehr umstritten (Normalverteilung des Stichprobenfehlers nur bei Zufallsauswahlen) Probleme (u.a.): - Interviewer suchen sich Freunde und Bekannte sowie gut erreichbare Personen - Fälschungen leichter möglich, weil Kontrolle noch schwieriger TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Zur Kontroverse Quota vs. Random Interviewereinstufung: Der /die Befragte ist nach meinem Eindruck Quote Random - Mir persönlich sympathisch 78% 79% - Mittel sympathisch 10% 11% - Eher unsympathisch 12% 10% Falls das Interview in der Wohnung des Befragten stattfand: Wo wohnte der Befragte? Keller 1% 1% Erdgeschoss 35% 34% 1. OG 26% 26% 2. OG 13% 8% 3. OG 5% 4% 4. OG 2% 3% 5. OG oder höher 1% 2% Dachwohnung, Mansarde 1% 1% Ganzes Haus 16% 21% Quelle: Schneller (1997:14f.) TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Netto-Random, Brutto-Random, Adressvorlauf, Register vs. Mikrozensus Untersuchung 18-24J. 25-34J. 35-44J. 45-59J. 60+J. ledig verh. gesch. erw. ALLBUS 1992 (Netto) -1.6 -0.5 +3.9 +3.9 -5.7 -3.8 +10.0 -0.6 -5.5 SoWiBus 1995 (Brutto) -1.8 -1.2 +1.3 +0.9 +0.8 -2.6 +5.3 -1.4 -1.3 ALLBUS 1994 (Register) -0.9 -1.5 +1.1 +1.8 -0.7 -3.0 +3.4 +0.4 -1.0 Leben Ostdeutl. 1996 (Adressvorlauf) -3.2 -3.8 +1.9 +1.4 +3.7 -2.4 +3.7 -1.0 -0.3 Quelle Häder (1997:55) TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Das Non-Response-Problem – ALLBUS 2006 (Registerstichprobe) West Ost Bruttostichprobe 6.419 2.884 Neutrale Ausfälle, darunter: 704 264 falsche Adresse, ZP verstorben oder verzogen u.ä. Systematische Ausfälle Netto-Stichprobe ( = 100 %) 5.715 2.620 Im HH niemand angetroffen 4.2% 3.5% ZP nicht angetroffen 2.4% 2.4% ZP nicht befragungsfähig 2.9% 3.3% ZP verweigert telefonisch bei Infratest-Projektleitung 0.5% 1.0% ZP nicht bereit (Zeitgründe) 4.6% 4.3% ZP nicht bereit (generell) 41.4% 41.2% ZP spricht nicht deutsch 2.1% 0.4% Adresse nicht abschließend bearbeitet 0.5% 0.6% Interview als (Teil-)Fälschung identifiziert 1.3% 0.7% Ausfälle insgesamt 59.8% 57.2% Auswertbare Interviews Response Rate 40.2% 42.8% TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Ausschöpfung, Feldzeit und Preise in Bevölkerungsumfragen Studie Ausschöpfung Feldzeit Fallpreis Stichprobenverfahren ALLBUS 2000 49.1% 28 Wochen 250 DM Register 1996 54.2% 18 Wochen 180 DM Register Wohlfahrtssurvey 1998 56.1% 8 Wochen 125 DM ADM Sozialwissenschaften Bus 1997 68.6% 4 Wochen 115 DM ADM Quelle: Koch (2002:33) TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Per RDD, RLD und Telefonbuch Telefonstichproben Per RDD, RLD und Telefonbuch Probleme: Nichteingetragene Personen Nicht vergebene Nummern, Fax- und Geschäftsanschlüsse, Anrufbeantworter, Mehrfachanschlüsse ( höhere Inklusionswahrscheinlichkeiten), Gatekeeper usw. Handys keine Ankündigungsschreiben, Incentives Lösung: Erstellung von 100er Blöcken mit mindestens einer eingetragenen Nummer, zufällige Generierung von Nummernfolgen in diesen Blöcken Aber (positiv!): geringe Klumpung TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

CATI (= Steuerung durch Computer) Terminverwaltung, Verwaltung der Anrufzeiten Personenauswahl in der kritischen Phase des Interviews zumeist mittels Geburtstagsmethode Positive Wirkung von Ankündigungsschreiben nur bei Telefonbuchauswahl Möglichkeit des Rückrufs Supervisor gewährleistet permanente Kontrolle Hinzuspielen von Hintergrundvariablen Vgl. ADM Richtlinien für Telefonische Befragungen: http://www.adm-ev.de/pdf/R04_D.pdf TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Stichproben für Access-Panels und Stichproben im Internet Selbstrekrutierung (Incentives-Jäger, Schnäppchenjäger, Profibefragte oder Heavy User) Zufallsstichprobe (mittels Screenings) (ADM: der einzig richtige Weg !!!) Beachte Ziel der Befragung! Bestimmung der Grundgesamtheit kann zum Problem werden. - Für Befragungen der Allgemeinbevölkerung (noch) ungeeignet. - Für bestimmte Populationen (Studenten, Firmenmitarbeiter usw.) aber als Alternative denkbar TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Elemente (z.B. Personen) erhalten unterschiedliche Bedeutungen Gewichtungen Elemente (z.B. Personen) erhalten unterschiedliche Bedeutungen Ohne Gewichtung: jeder ist 1 Einfache Umsetzung (SPSS) Gewichtungsmethoden: - Designgewichtung (z.B. Haushaltsgröße, Ausgleich des Oversamplings beim ALLBUS im Osten) - Redressment (Zellgewichtung) nach bekannter Struktur (Mikrozensus) - Nach der Recallfrage zur letzten Wahlentscheidung Gewichtungsfaktor (west) = n / nw * Nw / N n Stichprobenumfang nw Stichprobenumfang west Nw Anteil west im Mikrozensus N Stichprobenumfang Mikrozensus TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Stichproben für spezielle Populationen Schneeballverfahren (z.B. Homosexuelle, Drogenkonsumenten, Experten usw. = relativ kleine und/oder schwer erreichbare Personengruppen) ein Teilnehmer (Element) gibt an seinen Bekanntenkreis die Fragebögen weiter Netzwerk wird vorausgesetzt Kein Auswahlrahmen Verallgemeinerbarkeit ??? Capture-Recapture-Verfahren (z.B. Benutzer von Spielautomaten) - Zufällige Erhebung eines Panels - Wiederholungen der Erhebung Ermittlung identischer Personen Schätzung des Umfangs der Zielpopulation TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Der European Social Survey Stets Zufallsauswahlen Stichproben für kulturell vergleichende Studien  Jedes Land verfügt über unterschiedliche Voraussetzungen (Frames) für die Ziehung von Stichproben Der European Social Survey Stets Zufallsauswahlen Gesamte Population abdecken Hohe Response-Rate sichern Systematische Ausfälle nicht ersetzen Auftretende Design-Effekte gering halten Gleiche minimale effektive Stichprobengröße realisieren www.europeansocialsurvey.org TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I

Weitere Literatur (Überblick): Biernacki, Patrick/ Waldorf, Dan (1981): Snowball sampling: Problems and techniques of chain referral sampling. In: Sociological Methods and Research (10), S. 141-163. Bosnjak, Michael (2001): Teilnahmeverhalten bei Web-Befragungen. Nonresponse und Selbstselektion. In: Theobald, Axel/ Dreyer, Marcus/ Starsetzki, Thomas (Hrsg.): Online-Marktforschung. Wiesbaden: Gabler, S. 79-95. Gabler, Siegfried (1992): Schneeballverfahren und verwandte Stichprobendesigns. In: ZUMA-Nachrichten Heft 31, S. 47-69. Groves, Robert M./ Fowler, Floyd J.Jr./ Couper, Mick P./ Lepkowski, James M./ Singer, Eleanor/ Tourangeau, Roger (2004): Survey Methodology. New Jersey: Wiley Hoboken. Heckel, Christiane (2003): online gewonnene Stichproben – Möglichkeiten und Grenzen. In: ADM Arbeitskreis Deutscher Markt- und Sozialforschungsinstitute e.V., Arbeitsgemeinschaft Sozialwissenschaftlicher Institute e.V. (ASI) und Statistisches Bundesamt, Wiesbaden (Hrsg.): Online-Erhebungen 5. Wissenschaftliche Tagung. Sozialwissenschaftlicher Tagungsband 7. Bonn, S. 83-94 TU Dresden, 19.09.2018 Stichproben I