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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Irreführung, Intervalle, Trump und Brexit

Mit dem Brexit und der Trump-Wahl geriet die empirische Umfrageforschung in die Kritik. Schließlich hat keine Prognose im Vorfeld die beiden Ergebnisse sicher vorhergesagt. Kann den Forschern überhaupt getraut werden? Ein detaillierter Blick auf die forschungstheoretischen Grundlagen der empirischen Forschung gibt hier eine klare Antwort.

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