Bamberg - Nürnberg

Optimierung von Design und Hochrechnung bei Betriebsbefragungen

Otto-Friedrich-Universität Bamberg (D), Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) Nürnberg (D)

Projektleitung

Prof. Dr. Susanne Rässler (Bamberg)
Dr. Hans Kiesl (Nürnberg)

Projektlaufzeit

2008 - 2010

Forschungsvorhaben

Betriebsbefragungen weisen im Vergleich zu Personen- oder Haushaltsstichproben ganz spezifische Charakteristika auf. So besteht eine Schwierigkeit darin, eine aktuelle Auswahlgrundlage vorzuhalten; andere Probleme liegen in den stark asymmetrischen Verteilungen vieler Variablen, die vor allem dem Gegenüber von vielen kleinen und sehr wenigen ganz großen Betrieben geschuldet sind. Die Wissenschaft ist gleichwohl auf methodisch fundierte Betriebsbefragungen angewiesen, weil diese für viele wichtige Analysen zu betrieblichen Strukturen, aktuellen Situationen und Stimmungslagen die einzige Quelle darstellen.

Mit dem vorgeschlagenen Projekt untersuchen wir zum einen, welche Auswirkungen unterschiedliche Hochrechnungs- und Varianzschätzverfahren auf Ergebnisse von Betriebsbefragungen haben, und geben Empfehlungen für zukünftige Erhebungen. Mit Hilfe der reichhaltigen administrativen Daten der Bundesagentur für Arbeit werden Nonresponse-Analysen das Antwortverhalten der Betriebe und die Auswirkungen von so genannten Ausreißern untersuchen. Darauf aufbauend entwickeln wir neue Imputationstechniken für Betriebsbefragungen und erforschen die Möglichkeit eines Fragebogensplits, der den Erhebungsaufwand für die Betriebe deutlich reduzieren könnte.

Kontakt

Prof. Dr. Susanne Rässler
Otto-Friedrich-Universität Bamberg
Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie
Feldkirchenstr. 21
D-96045 Bamberg
Tel.: (0951) 863 2530
susanne.raessler[at]
uni-bamberg.de


Dr. Hans Kiesl
Hochschule Regensburg
Fakultät Informatik und Mathematik
Prüfeninger Straße 58
D-93049 Regensburg
Tel.: (0941) 943 1275
Fax: (0941) 943 1426
hans.kiesl[at]hs-regensburg.de

Universität Bamberg

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Universität Darmstadt - Institut für Soziologie, Projekt; Experimental Mobile Phone Panel

Universität Mannheim - MEA, Projekt: Respondent Incentives, Interviewer Training, and Survey Participation

ETH Zürich – Professur für Soziologie, Projekt: Asking Sensitive Questions

Universität Trier – Fachbereich VWL, Projekt: Response Propensities in Access Panel Based Surveys

Uni Duisburg-Essen - IfS, Projekt: Use of Population Data Bases with Double Sampling for Choice-Based Sample Surveys and Time-to-Event Analysis

University of Utrecht - Department of Methodology and Statistics, Projekt: Access Panel and Internet Survey

Universität Hamburg - Fachbereich Psychologie, Projekt: Multiple Imputation of Complex Data Sets

Universität Bremen - EMPAS, Projekte: Access Panel and Internet Survey, Coordination

Universität Konstanz - Fachbereich Geschichte und Soziologie, Projekt: The Factorial Survey as Method for Measuring Attitudes

Universität Leipzig - Institut für Soziologie, Projekt: Asking Sensitive Questions

GESIS Mannheim, Projekte: Identification of Falsification in Survey Data, Enhancing the Validity of Intercultural Comparative Surveys

Uni Bielefeld - Fakultät für Soziologie, Projekte: Multiple Imputation of Complex Data Sets, The Factorial Survey as Method for Measuring Attitudes

Universität Giessen - ZEU, Projekt: Identification of Falsification in Survey Data

Universität Mainz - Institut für Soziologie, Projekt: Asking Sensitive Questions

Universität Bremen - BIPS, Projekt: Use of Population Data Bases with Double Sampling for Choice-Based Sample Surveys and Time-to-Event Analysis

FU Berlin - Institut für Statistik und Ökonometrie, Projekt: Response Propensities in Access Panel Based Surveys

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