Mechanismen, Auswirkungen und Korrekturmöglichkeiten von fehlenden Daten
- Die Dissertation untersucht anhand des Fallbeispiels der Einkommenserfassung in sozialwissenschaftlichen Befragungen die Mechanismen, Auswirkungen und Korrekturmöglichkeiten von fehlenden Daten. Als Grund für das Fehlen von Antwortangaben lässt sich fehlendes Wissen der Befragten mit einer fehlenden Antwortbereitschaft kontrastieren. Beide Gründe haben differenzierbare Mechanismen und Folgen für das Bild der durch diese Datenbasis ermittelte Einkommensverteilung in der Stichprobe als Surrogat für die interessierende Grundgesamtheit. Die Arbeit bettet diese Problematik in ein theoretisches Grundgerüst ein und identifiziert zunächst systematische Gründe für das Fehlen von Antworten aufgrund von Nichtwissen gegenüber Verweigerung. Das Ausmaß einer möglichen Verzerrung wird durch die Anwendung von verschiedenen Imputationsmethoden und die Betrachtung einer Vielzahl von Verteilungsparameter sowie Armuts- und Ungleichheitsindikatoren bilanziert.
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| Author: | Sebastian PehleORCiDGND |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:hbz:294-105266 |
| DOI: | https://doi.org/10.13154/294-10526 |
| Referee: | Notburga OttGND, Jörg-Peter SchräplerGND |
| Document Type: | Doctoral Thesis |
| Language: | German |
| Date of Publication (online): | 2023/05/23 |
| Date of first Publication: | 2023/05/23 |
| Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
| Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Sozialwissenschaft |
| Date of final exam: | 2022/06/15 |
| Creating Corporation: | Fakultät für Sozialwissenschaft |
| GND-Keyword: | Umfrage; Fehlende Daten; Imputationstechnik; Einkommensverteilung; Konzentrationsmessung |
| Dewey Decimal Classification: | Sozialwissenschaften / Statistik |
| faculties: | Fakultät für Sozialwissenschaft |
| Licence (German): |  Creative Commons - CC BY-NC-ND 4.0 - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International |
