6. Populationsbeschreibende Untersuchungsformen Flashcards

1
Q

Merkmalsträger - Stichprobe und Population

A

Personen, Firmen, Objekte

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2
Q

Grundgesamtheit, Populationen - Stichprobe und Population

A

Mengen im mathematischen Sinn

sind nur als solche Definiert, wenn sie räumlich, zeitlich und sachlich abgegerenzt sind

Definition und Abgrenzung sind vom Verwertungs- Erkenntnisinteresse der empirischen Untersuchung abhängig, ist das deutlich werden Merkmalsträger festgelegt

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3
Q

Populationsbeschreibende Untersuchungen - Stichprobe und Population

A

dienen der Deskription einer Gesamtmenge ausgewählter Untersuchungsobjekte auf der Grundlage von Stichprobenergebnissen

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4
Q

Target population - Stichprobe und Population

A

angestrebte Grundgesamtheit

hierfür sollen die Aussagen der Untersuchung gelten

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5
Q

Frame population - Stichprobe und Population

A

Erhebungsgrundgesamtheit

diejenige Grundgesamtheit, die faktisch erhoben wird

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6
Q

Auswahlgrundgesamtheit - Stichprobe und Population

A

Erhebungsgrundgesamtheit (frame population, diejenige GG die faktisch erhoben wird) bei Teilerhebungen

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7
Q

Vollerhebung - Stichprobe und Population

A

alle Merkmalsträger einer GG werden einbezogen

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8
Q

Teilerhebung - Stichprobe und Population

A

auch Stichprobenerhebung bezieht sich nur auf eine Auswahl

im Grenzfall (extrem homogene Stichprobe) umfasst eine Teilerhebung nur einen Merkmalsträger (Einzelfallstudie)

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9
Q

sind große Stichproben grundsätzlich “gut”? - Stichprobe und Population

A

Nein, müssen…

…konstante Ziehungsbedingungen (kein Over- oder Undersampling, kein Nonresponse)

…ihre konstante Größe halten (ohne Dropout)

…dürfen nicht dazu dienen, mangelnde Reliabilität des Messinstrumentes zu kompensieren

exploratorische Faktorenanalyse:

Itemzahl pro faktor 3-5

Itemqualität (Kommunalität <.60 n=60) (Kommunalität = .50 n=100-200) (Kommunalität <.50 n<300) (min. Kommunalität n=500 bis 1000)

Itemverteilungen (schiefe einzelner Items, multimodale Verteilungen, Ausreißer, Extremwerte)

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10
Q

Große Stichproben sind nötig bei… - Stichprobe und Population

A

…heterogenen Merkmale

…kleinen Effekten

…differenzierter Merkmalsbetrachtung in Abhängigkeit von Moderatoren, Kovariaten

…geforderter Repräsentativität (echte Zufallsstichprobe)

…Verwendung bestimmter verteilungsgebundender Verfahren

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11
Q

kleine Stichproben ausreichend bei… - Stichprobe und Population

A

…homogenen Merkmalen

großen Effekten

…einheitlicher Merkmalsbetrachtung

…Aussagen über wohl definierte Teilstichproben

…Verwendung verteilungsfreier (nicht-parametrischer) oder verteilungssimulierender Verfahren (Bootstrapping)

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12
Q

Probabilistische Stichproben - Stichprobenarten

A

zufallsgesteuerte Auswahlverfahren (selten perfekt erfüllt, Dropout):

Einfache Zufallsstichprobe

Monte-Carlo-Verfahren

Systematische Zufallsauswahl

Geschichtete Zufallsstichprobe

Mehrstufige Zufallsstichprobe

Klumpenstichprobe

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13
Q

Nicht-probabilistische Stichproben - Stichprobenarten

A

Ad-Hoc-Stichprobe (willkürliche Auswahl

Theoretische Stichprobe (bewusste Auswahl): Auswahl typischer Fälle, Auswahl nach dem Konzentrationsprinzip

Quotenstichprobe

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14
Q

Repräsentativität - Zufallsstichprobe und Konzept der Repräsentativität

A

merkmalsspezifisch räpresentative Stichprobe: gezogenen Elemente gleichen in vielen Merkmalen bzw. Merkmalskombinationen der GG (kovariierende Merkmale können noch reinspielen z.B. in Omnibusuntersuchungen)

globale Repräsentativität: Stichprobe entspricht in allen MErkmalen der GG

lokale Repräsentativität: Stichprobe entspricht nur spezifischen Merkmalen

genaue Abbildung der GG ist auch in Zufallsstichprobe nicht möglich. Noch wenige bei Verkleinerung der n. Toleranzgrenze nicht definiert.

Nur Zufallsstichproben erlauben aber schätzungen mit Fehlergrenzen, Parametern, Verteilungen

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15
Q

Einfache Zufallsstichprobe, simple random sample

A

für jedes Element der GG ist die Wahrscheinlichkeit bekannt in die Auswahl zu kommen

diese Wahrscheinlichkeit hier 1/N

Stichprobenraum: Sollen n Objekte in der Stichprobe sein, lassen sich C verschiedene Stichproben ziehen

Nicht immer empfehlenswert:

Elemente der GG sind nicht identifizierbar

Elemente geographisch weiträumig verteilt gestreut

komplexe Stichproben präziser

Intressante Untergruppen

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16
Q

Zufallsstichprobe und Inferenzstatistik

A

Inferenzverfahren lassen sich auch bei nicht zufälligen Stichproben durchführen:

an Fragen der Ergebnisinterpretation (bezüglich der Rekonstruktion einer Population) gekoppelt

theoretisch kann man sich eine Population aufgrund der Stichprobe ausdenken

populationsbeschreibende Untersuchung nur sinnvoll, wenn Merkmale der Poupulation vorher definiert wurden und dann sTichprobe gezogen wird

17
Q

Punktschätzer - Punkt- und Intervallschätzung

A

Mittelwert, Standardfehler

18
Q

Intervallschätzer - Punkt- und Intervallschätzer

A

Konfidenzintervall

19
Q

Likelihood - Punkt- und Intervallschätzer

A

es wird induktiv von einem Stichprobenergebnis auf die Plausibilität verschiedener Populationsparameter geschlossen

Summe der Likelihoods kann Werte über 1 ergeben

20
Q

Wahrscheinlichkeit - Punkt- und Intervallschätzungen

A

wird deduktiv aus einer Population das Auftreten einander ausschließender Stichprobenergebnisse bestimmt

Die Summe der Wahrscheinlichkeiten beträgt 1

21
Q

optimaler Stichprobenumfang

A

wichtig in populationsbeschreibenden Untersuchungen, kann nur mit Zusatzinformationen bestimmt werden

höheres n (unter konstanten Bedingungen) genauere Parameterschätzungen. Zugewinn nimmt proportional ab.

Optimal, wänn parameterschätzungen präzise sind

22
Q

Probabilistische Stichprobentechniken

A

Wenn Informationen über zusätzliche Merkmale vorliegen und deren Verteilung bekannt ist

merkmalsspezifische Repräsentativität lässt sich steigern

Geschichtete Stichprobe (stratified sample)

Klumpenstichprobe (Clustre sample)

Mehrfach geschichtete/gestufte Stichprobe (multi-stage sample)

23
Q

Geschichtete Stichprobe (stratified sample)

A

Unterteilung in Schichtungsmerkmale (biographisch, soziodemographisch von Personen)

daraus werden Zufallsstichproben genommen

realtive Größe der Schicht zur Population wird gewichtet

Größe der Subpopulation muss bekannt sein, wenn nicht geschätzt (ex post-facto- Stratifizierung)

Vorteil: wenn Teilstichproben homogener als Gesamtstichprobe

Im Gegensatz zu Clusterstichprobe: einzelne Schichten homogen aber untereinander unterschiedlich

24
Q

Klumpenstichprobe (cluster sample)

A

Teilpopulationen (Cluster) in Population bekannt, zufällige Auswahl von Gruppen vollständig erhoben

Auswahlsatz: Steigerung der Präzision der Parameterschätzung = Wahrscheinlichkeit mit der ein Cluster der Population in der Stichprobe ist

Nur, wenn Cluster gleich groß: Cluster ähnlich, vom Merkmal aber heterogen (im Gegensatz zu geschichteten)

darum möglichst viele kleine Cluster sonst großer standardfehler

Variationskoeffizent (V<0.2)

25
Q

Mehrstufige Stichprobe (multi-stage sample)

A

Nach Clustered sample, wenn Cluster sich nicht vollständig erheben lassen

Zweistufig: erste Ziehungsstufe per Zufall die Cluster, zweite Ziehungsstufe Personen innerhalb der Cluster

viele Cluster besser siehe Cluster sample

Cluster- und geschichtete Stichproben sind Spezialfälle innerhalb der mehrstufigen Modelle

Mehrstufige Stichproben ziehen Zufallsstichproben aus Primär-, Sekundär-, etc. Einheiten und auf der letzten Ebene die Objekte

26
Q

Wiederholte Stichprobenuntersuchungen

A

Panel-Stichproben: Parameterschätzungen lassen sich präzisieren

Wiederholte Befragen zu gleichen oder anderen Themen

Nachteil von Panels: Paneleffekte (zunehmende Sicherheit und Routine) können durch Austausch und Rotationspläne oder Panelkontrollstudien (Vergleich alter gegen neue Panelmitglieder) kontrolliert werden

27
Q

kombinierte Stichprobenpläne

A

alle Arten der Stichproben lassen sich kombinieren

Konsequenzen hinsichtlich einer Anpassung ei der Parameterschätzung

28
Q

Zufällige Auswahl- Nicht-probabilistische Auswahlverfahren

A

nicht gleich willkürlicher Auswahl

a. GG aus der die auswahl erfolgt ist definiert
b. welcher Merkmalsträger reinkommt ist nicht vom Forscher abhängig sonder zufällig
c. Wahrscheinlichkeiten in Auswahl zu gelangen für Merkmalsträger bekannt

29
Q

Gelegenheitsstichprobe - nicht-probabilistsche Verfahren

A

willkürliche Auswahl

für wissenschaftliche Zwecke unbrauchbar

30
Q

bewusste Auswahl - nicht-probabilistische Verfahren

A

gezielt vorgenommenne Auswahl anhand der vorgegebenen Kriterien

GG und Verfahren angebbar und kontrollierbar

Spezialfall: typische Fälle

Wissen wie die typischen Fälle mit den Merkmalen in der Population verteilt sind

Merkmalsausprägungen müssen bei den Merkmalsträgern festzustellen sein, sonst kann keine gezielte Auswahl vorgenommen werden

31
Q

Auswahl nach dem Konzentrationsprinzip (cut-off sampling) - nicht-probabilistische Verfahren

A

Merkmalsträger die die Verteilung dominieren werden konzentriert beobachtet

Grenzmerkmal muss festgelegt sein

32
Q

Quoten-Auswahl (quota-sampling) nicht-probabilistische Verfahren

A

entspricht Schichtung nur willkürlich

Auswahl nach Quotenmerkmalen (leicht erkenn- und erfragbar und eng mit Erhebungsmerkmalen korreliert).

Verteilung der GG muss bekannt sein

Alter, Geschlecht, Familienstand, Konfession, Wohnort, Berufstätigkeit

Quotenstichprobe verkleinertes Abbild der GG. Nur für Quotenmerkmale

einfache Quotenstichproben: Quoten unabhängig voneinander vorgegeben

kombinierte Quotenstichproben: verwenden mehrdimensionale Verteilungen von Merkmalskombinationen (kritisch: Inferenzschlüsse unzulässig, weil nicht zufällig, Erhebungsgrundgesamtheit kann kleiner als GG sein, Daten der Quoten nicht aktuell)