Design Effects

Beschreibung

Der Designeffekt gewinnt in multinationalen Stichprobenerhebungen wie dem European Social Survey (ESS) zunehmend an Bedeutung. Im Rahmen einer eine ex ante Harmonisierung des effektiven Stichprobenumfangs kommen einerseits modellbasierte Verfahren zur Prognose eines erwarteten Designeffekts zum Einsatz. Bei der ex post Schätzung des Designeffekts bieten sich zudem auch designbasierte Verfahren an. Die vorliegende Arbeit stellt den design- und modellbasierten Schätzansatz gegenüber und bewertet deren Güte und Eignung im praktischen Einsatz. Diese Bewertung erfolgt zum einen auf Basis einer umfassenden Monte-Carlo Simulationsstudie, zum anderen werden Daten aus dem ESS benutzt. The design effect is receiving increased attention in multi-national sample survey projects like the European Social Survey (ESS). On the one hand, model-based methods are applied for the prediction of expected design effects in order to ex ante harmonize the effective sample size of different samples. On the other hand, also design-based estimators can be used for the ex post estimation of design effects from sample data. This thesis compares the design-based and the model-based approach to design effects and evaluates their quality and applicability in real-world situations. This evaluation is based on a large-scale Monte-Carlo simulation study and on data from selected countries of the ESS.
Der Designeffekt gewinnt in multinationalen Stichprobenerhebungen wie dem European Social Survey (ESS) zunehmend an Bedeutung. Im Rahmen einer eine ex ante Harmonisierung des effektiven Stichprobenumfangs kommen einerseits modellbasierte Verfahren zur Prognose eines erwarteten Designeffekts zum Einsatz. Bei der ex post Schätzung des Designeffekts bieten sich zudem auch designbasierte Verfahren an. Die vorliegende Arbeit stellt den design- und modellbasierten Schätzansatz gegenüber und bewertet deren Güte und Eignung im praktischen Einsatz. Diese Bewertung erfolgt zum einen auf Basis einer umfassenden Monte-Carlo Simulationsstudie, zum anderen werden Daten aus dem ESS benutzt. The design effect is receiving increased attention in multi-national sample survey projects like the European Social Survey (ESS). On the one hand, model-based methods are applied for the prediction of expected design effects in order to ex ante harmonize the effective sample size of different samples. On the other hand, also design-based estimators can be used for the ex post estimation of design effects from sample data. This thesis compares the design-based and the model-based approach to design effects and evaluates their quality and applicability in real-world situations. This evaluation is based on a large-scale Monte-Carlo simulation study and on data from selected countries of the ESS.

Autor*in

Matthias Ganninger

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