Titel [deutsch]: Sampling
Titel [englisch]: Sampling
Beschreibung
Das Seminar "Sampling" baut auf dem "Grundkurs Survey Methodology" auf. Mit Blick auf den Total Survey Error betrachten wir vor allem die Fehlerquellen der "representation"-Seite und orientieren uns dabei an drei Leitfragen: (1) Wie wählen wir "Objekte" (in unserem Fall häufig Personen oder Haushalte) aus? (2) Wer reagiert auf unsere Anfrage -- und wer nicht? (3) Wie verallgemeinern wir Erkenntnisse aus der Stichprobe auf eine Grundgesamtheit?
Die Seminarthemen umfassen u.a. die klassischen Auswahlverfahren, Gewichtung und Varianzschätzung, Umgang mit fehlenden Werten, nichtprobabilistische Stichproben und Populationen, für die es keinen brauchbaren Auswahlrahmen gibt.
Das Seminar folgt weitgehend dem Lehrbuch von Lohr (2022). Weiteren Hinweise (Software, Datensätze, vertiefende
Literatur) finden Sie in den Begleitmaterialien der einzelnen Sitzungen.
Die Inhalte werden theoretisch und praktisch vermittelt, d.h. die statistischen Verfahren werden nicht nur
abstrakt vorgestellt, sondern auch an simulierten und realen Daten in R selbst umgesetzt. Vorkenntnisse in R sind hilfreich.
Lernziele
Nach erfolgreicher Teilnahme können Sie
- die theoretischen Grundlagen der wichtigsten Stichprobendesigns (einfache Zufallsauswahl,
Schichtung, Klumpen- und mehrstufige Auswahl, ungleiche Auswahlwahrscheinlichkeiten)
erläutern und gegeneinander abwägen;
- ein Stichprobendesign in R abbilden und korrekt auswerten;
- Gewichte in ihre Bestandteile zerlegen -- Design, Nonresponse, Kalibrierung -- und selbst
konstruieren;
- Standardfehler und Konfidenzintervalle für komplexe Designs schätzen, analytisch wie durch
Replikationsverfahren;
- fehlende Werte einordnen und die gängigen Imputationsverfahren beurteilen;
- die Reichweite nichtprobabilistischer Stichproben und der Verfahren für schwer
erreichbare Populationen realistisch einschätzen;
- den Methodenbericht einer publizierten Studie lesen, das dort verwendete Design
rekonstruieren und seine Grenzen beurteilen. |
