Datenqualität in Stichprobenerhebungen

Dieses Buch beschäftigt sich mit den praktischen Fragestellungen statistischer Erhebungen (= Surveys) wie sie sich etwa in der empirischen akademischen Forschung, der offiziellen Statistik oder der kommerziellen Markt- und Meinungsforschung stellen: Wodurch unterscheiden sich verschiedene Stichprobendesigns? Wie sind sie praktisch umzusetzen (z. B. mit der Statistik-Freeware R )? Wie lassen sich die Daten- und die Ergebnisqualität beeinflussen? Wie kompensiert man Nonresponse, Ausreißer und fehlende Werte? Wie können nichtzufällige Stichprobenverfahren und Big Data-Analysen im Zusammenhang mit den Aufgaben der Survey-Statistik funktionieren? Die Vermittlung des Methodenverständnisses wird unterstützt durch eine verständnisorientierte Veranschaulichung der Grundideen. Diese Anschaulichkeit wird durch einfache und daher gut nachvollziehbare Beispiele unterstützt. Zu jedem Kapitel gibt es Übungsaufgaben, deren Bearbeitung mit der kostenlosen Statistik-Software R angeleitet wird. Eine dafür benötigte Übungspopulation sowie exemplarische Lösungen zu diesen Aufgaben sind online abrufbar. Für die vorliegende 4. Auflage wurde das Buch überarbeitet und anwendungsorientiert erweitert – insbesondere um ein Kapitel zum Umgang mit Ausreißern und fehlenden Werten.