Nutzung von Propensity Scores für Nonresponse Adjustment unter Berücksichtigung von Messfehlern in den Kovariaten

Fragestellung/Ziel: 

In dem hier geplanten Projekt wird untersucht wie sich Messfehler in Kovariaten auf die Nutzung von Propensity Scores bei Nonresponse Adjustment auswirken. Konkret wird (1) mit Hilfe von Simulationenuntersucht welche Konsequenzen Messfehler haben, (2) anhand bestehender Daten untersucht welche Struktur und welches Ausmaß die Messfehler in Kovariaten aufweisen, und (3) abgeschätzt welche Auswirkungen diese Messfehler auf bestehende Nonrespone Adjusmentshaben. Schließlich werden (4) neue Methoden entwickelt, die alternative verwendet werden können.

Arbeitsstand: 

Das als Teil der Vorbereitung des DFG-Antrags gemeinsam mit Kollegen des PEW Research Centers verfasste Übersichtspapier mit dem Titel „Theory and Practice in Nonprobability Surveys: Parallels Between Causal Inference and Survey Inference“ ist mittlerweile in einem Sonderheft der Public Opinion Quarterly erschienen. Daraus folgende Simulationsstudien befinden sich weiterhin in Vorbereitung. Die Datenerhebung in Zusammenarbeit mit dem Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) und dem U.S. Census Bureau wird aktuell fortgesetzt. Ziel ist es, ausreichend Material für die Untersuchung der differentiellen Messfehler zu gewinnen. Erste Ergebnisse dieser Studie sind zur Veröffentlichung angenommen worden und werden 2018 in einem Sammelband erscheinen. Im Mai 2017 wurde bei der DFG ein Förderantrag für ein Teilprojekt eingereicht, um die Möglichkeit der Messung von Antwortunsicherheiten zu untersuchen. Die Entscheidung wird in Kürze erwartet.

Fact sheet

Finanzierung: 
MZES
Laufzeit: 
2015 bis 2018
Status: 
in Vorbereitung

Veröffentlichungen