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Survey Statistics

Im Bereich Survey Statistics werden unterschiedliche Aspekte der Qualität von Erhebungen erforscht. Das Stichprobendesign, insbesondere Stichprobenumfang und –zusammensetzung wirken sich unmittelbar auf die Repräsentativität der Studienergebnisse aus. Nichtteilnahme (unit nonresponse) und das Auslassen einzelner Fragen einer Befragung (item nonresponse) stellen weitere Herausforderungen an die Datenqualität dar. Die mit der Ziehung von Zufallsstichproben verbunden Problemstellungen und Lösungen sind daher Fokus der Forschungsaktivitäten im Bereich Survey Statistics. Diese werden auch in einigen drittmittelgeförderten Projekten erforscht.

Unsere Forschungsschwerpunkte im Bereich Survey Statistics

  • Ziehungsverfahren für komplexe Stichprobendesigns
  • Nonresponse (bias) Analyse
  • Gewichtungsverfahren für Umfrageerhebungen
  • Imputation fehlender Werte
  • Varianzschätzung unter komplexen Stichprobendesigns und Imputation fehlender Werte
  • Anwendung von Machine Learning-Verfahren in der Erhebungsstatistik

Erfahren Sie mehr über unsere Beratungsangebote und Serviceleistungen:

  • Bluemke, Matthias. 2017. "Methodology." Anzahl: 4.
  • König, Christian, Jette Schröder, and Erich Wiegand, ed. 2017. Big Data: Chancen, Risiken, Entwicklungstendenzen. Schriftenreihe der ASI - Arbeitsgemeinschat Sozialwissenschaftlicher Institute.
  • Massing, Natascha, and Silke L. Schneider. 2017. "Symposium VII: The social context of skills: Improving the PIAAC Background Questionnaire." PIAAC Research Conference, 2017-04-05.
  • Massing, Natascha, and Silke L. Schneider. 2017. "Education & Training - What is being Measured and What Needs to be Improved." PIAAC Research Conference, 2017-04-05.
  • Schneider, Silke L.. 2017. "Poster on Quality of the Educational Attainment Measures in OECD’s PIAAC Study." RC28 Spring Meeting 2017 - Social Inequality and Mobility Revisited – Challenges Through Recent Demographic Change, 2017-03-30.