Ein Plädoyer für Qualität und Aktualität

Mit Beginn der Corona-Pandemie fand die Wissenschaft in bisher unbekanntem Maße Gehör in der Öffentlichkeit: In den Medien sprachen Virologen, Infektiologen, klinische Epidemiologen über die medizinischen Auswirkungen und Möglichkeiten der Eindämmung. Auch Psychologen wurden gehört, die etwa die Auswirkungen des Lockdowns auf Kinder oder Senioren thematisierten. Weniger präsent waren hingegen die empirischen Sozialforscher. Zwar wurden massenhaft Studien zitiert, die Befindlichkeiten in der Bevölkerung zum Thema hatten. Nicht im Fokus standen dabei die stichprobentheoretischen Voraussetzungen, sodass oft sehr frei von selektiv erhobenen Ergebnissen auf die Gesamtheit der Bevölkerung geschlossen wurde.
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Selektivität – von MCAR, MAR, NMAR und MARC

Jede Erhebung hat Datenlücken. Zum einen fehlen Datensätze vollständig (Unit-Nonresponse). Zum anderen fehlen Angaben zu einzelnen Merkmalen (Item-Nonresponse). Unit-Nonresponse-Fälle haben in den vergangenen Jahren zugenommen – sei es wegen geringer werdender Erreichbarkeit, sei es aufgrund von sinkender Teilnahmebereitschaft. Welche Auswirkungen haben diese Datenlücken und wie ist damit umzugehen? Letztlich geht es um die Generalisierbarkeit der
Ergebnisse, also um Aussagen, die über die Stichprobe hinaus für die zugrunde liegende Population Gültigkeit besitzen sollen.

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