Bruch, C., & Felderer, B. (2022). Prior Choice for the Variance Parameter in the Multilevel Regression and Poststratification Approach for Highly Selective Data. A Monte Carlo Simulation Study. Austrian Journal of Statistics, 51(4), 76–95. https://doi.org/10.17713/ajs.v51i4.1361
Die Multilevel Regression and Poststratifikationsmethode (MrP) wird häufig verwendet, um Schätzungen, die auf (nicht-probabilistischen) Befragungen basieren, zu verbessern. Für dieses Bayesianische Verfahren müssen Verteilungen für Varianzparameter geeignet festgelegt werden, wofür in der Literatur keine einheitliche Empfehlungen bestehen. Insbesondere für Befragungen mit hoch-selektiver Teilnahme stellt die Wahl der Verteilung eine große Herausforderung dar.
Im Rahmen dieser Studie wurde eine Monte Carlo Simulation durchgeführt, um den Effekt verschiedener Verteilungen auf den (Monte Carlo) Bias der Schätzung basierend auf Stichproben mit hochselektivem Inklusionsmechanismus zu evaluieren.