Modulare Fragenbogendesigns für sozialwissenschaftliche Umfragen: Der Beitrag statistischer Modellierung mittels Imputationsverfahren

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professorin Annelies Blom, Ph.D.; Dr. Christian Bruch; Professor Dr. Christof Wolf
• Fachliche Zuordnung: Empirische Sozialforschung
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 407454818

Umfragen haben sich zu einer unverzichtbaren Informationsquelle für soziale und politische Sachverhalte in modernen Gesellschaften entwickelt. Analysen basierend auf solchen Erhebungen finden häufig Eingang in politische Entscheidungen. Deshalb müssen die Daten aus sozialwissenschaftlichen Erhebungen valide und zuverlässig sein und es werden immer umfangreichere Datensätze mit immer komplexeren Datenstrukturen benötigt.Gemeinsam mit sinkenden Teilnahmeraten und einem steigenden Bedarf an Feldarbeit führen höhere Erwartungen an die Datenqualität jedoch zu immer höheren Kosten. Als Konsequenz dieser Entwicklung versuchen Institute, welche für die Implementierung der Umfrage verantwortlich sind, neue Wege zu finden, um eine adäquate Datenerhebung kostengünstiger zu gestalten. Dies hat in den vergangenen Jahren zu einem rasanten Anstieg von Online-Erhebungen geführt, welche Kosteneinsparungen gegenüber traditionellen Datenerhebungen wie Face-to-Face Interviews versprechen. Online-Erhebungen sind jedoch bezüglich der maximalen Fragenbogenlänge begrenzt, insbesondere im Vergleich zu Face-to-Face Interviews. Aus diesem Grund sind sie bisher nicht in der Lage diese Erhebungsformen zu ersetzen. Es werden Methoden benötigt, die eine Komprimierung langer Fragebögen in kürzere Formate für Online-Erhebungen ermöglichen. Solche Methoden sind modulare Fragenbogendesigns, bei welchen die Befragten nicht mehr alle Fragen eines Fragenbogens beantworten. Stattdessen bekommen sie nur einen Teil des vollständigen Fragebogens und es müssen Ansätze gefunden werden um die daraus resultierenden fehlenden Werte zuverlässig und effizient zu imputieren. Dies ist das Hauptziel des Projektes. Insbesondere wird untersucht, ob modulare Fragebogendesigns und die Imputation, welche zu kürzeren Online-Erhebungen führen, eine Alternative zu aufwendigen Face-to-Face-Erhebungen in sozialwissenschaftlichen Erhebungen darstellen. Neben der Kostenreduzierung kann die Verwendung modularer Fragenbogendesigns viele weitere Potentiale durch die verkürzte Fragenbogenlänge besitzen, wie zum Beispiel die Erhöhung der Datenqualität durch Vermeidung von Langeweile und Müdigkeit beim Befragten. Diese Ansätze sind jedoch im Rahmen sozialwissenschaftlicher Erhebungen noch unzureichend erforscht und bedürfen einer umfassenden Untersuchung.Um der Hauptzielsetzung des Projektes zu folgen, wird in drei Schritten vorgegangen. Im ersten Schritt werden Strategien zur Bildung von Modulen entwickelt. Diese basieren auf Kriterien, welche für Erhebungen in den Sozialwissenschaften von großer Bedeutung sind. Im zweiten Schritt werden diese Strategien gemeinsam mit den Imputationsmethoden auf Basis einer Simulationsstudie bewertet. Im dritten Schritt werden Datensätze, welche nach einem modularen Fragebogendesign erhoben wurden, hinsichtlich ihrer Qualität und Kostenersparnis analysiert. In diesem Schritt wird auch eine Bewertung und Entwicklung von Imputationsmethoden anhand dieser Daten vorgenommen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Island, Niederlande, Schweiz, USA
• Kooperationspartnerinnen / Kooperationspartner: Dr. Michèle Ernst Stähli; Guðbjörg Andrea Jónsdóttir, Ph.D.; Professor Dr. Peter Lugtig; Professor Dr. Ruud Luijkx; Andy Peytchev, Ph.D.