Siegfried Gabler

Ein neues Stichprobendesign fUr telefonische Umfragen in Deutschland

Inzwischen werden in der deutschen Markt- und Meinungsforschung viele Interviews telefonisch durchgefuhrt. Bei den Instituten, die zum Arbeitskreis Deutscher Markt- und Sozialforschungsinstitute (ADM) gehoren, waren es 1997 beispielsweise 40% aller Interviews1 (vgl. Beitrag von Wiegand in diesem Band). Haufig besteht die Grundgesamtheit fur diese Umfragen in der Menge aller Privathaushalte bzw. den in Privathaushalten lebenden Personen. In der Vergangenheit wurden entsprechende Stichproben mehrheitlich als Auswahlen aus den Telefonbuchern gewonnen. Seit 1992 hat sich aber der Anteil der nicht in das Telefonbuch eingetragenen Haushalte bundesweit auf etwa 20% erhoht. Da sich die in das Telefonbuch eingetragenen von den nichteingetragenen Haushalten systematisch unterscheiden (vgl. u.a. Beitrage von Follmer und Smid sowie Meier und Ignaczak in diesem Band; Hader 1996) und nichteingetragene Haushalte keine positive Auswahlchance haben, stellt das Telefonbuch mittlerweile keinen adaquaten Auswahlrahmen fur derartige Befragungen mehr dar.

Die Kombination von Mobilfunk- und Festnetzstichproben in Deutschland

Es gibt in Deutschland und anderen Landern mehr und mehr Haushalte, die keinen Festnetzanschluss mehr haben und nur noch per Handy erreichbar sind. Dies stellt die Umfrageforschung vor eine neue Herausforderung, da solche Haushalte bei bisher ublichen Telefonerhebungen nicht ausgewahlt werden konnen. In einem DFG-Projekt wurde diesem Problem nachgegangen. Wesentliche Ergebnisse des Projektes aus stichprobentheoretischer und -praktischer Sicht werden hier vorgestellt.

Testing Criterion Correlations With Scale Component Measurement Errors Using Latent Variable Modeling

A latent variable modeling method for testing criterion correlations with measurement error terms in multicomponent measuring instruments is outlined. The approach is based on an application of the Benjamini–Hochberg multiple testing procedure and can be used when assumptions of validity estimation related procedures need to be examined. The method also allows studying the extent to which criterion validity coefficients might be due to the relationship between a presumed underlying latent construct evaluated by a psychometric scale and a criterion variable, or could be a consequence of the relation between measurement error in the overall scale score and the criterion. The discussed procedure is widely applicable with popular latent variable modeling software, and is illustrated using a numerical example.

Maximal Reliability and Composite Reliability: Examining Their Difference for Multicomponent Measuring Instruments Using Latent Variable Modeling

A latent variable modeling method for examining the difference between maximal reliability and composite reliability for homogenous multicomponent measuring instruments is outlined. The procedure allows point and interval estimation of the discrepancy between the reliability coefficients associated with the optimal linear combination and with the popular unit-weighted sum of the scale components. The approach permits a researcher to make an informed choice if needed between the maximal reliability and composite reliability coefficients and concepts in an empirical setting as indexes of quality of measurement with an instrument under consideration. The discussed method is illustrated using numerical data.

Weighting for Unequal Inclusion Probabilities and Nonresponse in Dual Frame Telephone Surveys

There are two main reasons for using weights in sample surveys. The first is the need to account for unequal inclusion probabilities which may result from various processes such as disproportional selection of units within strata. In telephone surveys, inclusion probabilities vary for example because of differential amounts of telephone numbers people have or differential numbers of persons in the household belonging to the target population. Therefore, design weights have to be calculated and applied during data analysis. In section 11.2 of this chapter, we describe how this may be handled in combined landline and mobile phone surveys.

Probleme bei der Anwendung von RLD-Verfahren

Das zentrale Problem bei der Stichprobenziehung fur Telefonumfragen besteht gegenwartig in der methodisch korrekten Reaktion auf den in den letzten Jahren stark gestiegenen Anteil der Nichteintrage in die Telefonbucher in Deutschland. Dies zeigt sich auch an der Schwerpunktsetzung mehrerer Beitrage in diesem Band (vgl. z.B. Beitrage von Meier und Ignaczak; Rosch; Follmer und Smid; Hader und Gabler).

Wirkung von Gewichtungen bei Face-to-Face- und Telefonstichproben

Sowohl bei der Beurteilung der Qualitat personlich-mundlicher, schriftlicher als auch telefonischer Umfragen sind die realisierten Ausschopfungsquoten zu einem zentralen Thema in der empirischen Sozialforschung geworden. In vielen Studien liegt der Anteil derjenigen, die zwar fur die Befragung ausgewahlt wurden, zu einer Teilnahme jedoch nicht bereit oder nicht in der Lage sind bzw. nicht angetroffen werden, zwischen 35 und 50 Prozent (vgl. Porst 1996). Diese Ausfalle fuhren haufig zu systematischen Verzerrungen in der Stichprobe, so das der Nonresponse die Qualitat der erhobenen Daten (ihre „Reprasentativitat“) beeintrachtigt.

Improved Estimation of Maximal Reliability for Unidimensional Multicomponent Measuring Instruments in Repeated Measure Studies

In repeated measure studies with unidimensional scales, measurement invariance, and specificity stability over time, the specificity variance in each instrument component can be identified. This article describes for that setting an improved point and interval estimation procedure for the maximal reliability coefficient associated with a given set of homogeneous measures. The method is developed within the framework of latent variable modeling and can also be readily used in longitudinal studies for improved point and interval estimation of individual measure reliability and scale reliability at each assessment occasion. The procedure is based on empirically testable conditions and is illustrated with an example.

Evaluation of Maximal Reliability for Unidimensional Measuring Instruments With Correlated Errors

A latent variable modeling method for studying maximal reliability of unidimensional multicomponent measuring instruments with correlated errors is outlined. In the presence of correlation between 2 residual terms, the procedure allows one to point and interval estimate the reliability of the linear combination of the scale components that possesses the highest possible reliability coefficient. The approach is readily applicable with popular latent variable modeling software and also provides an alternative scoring rule to the widely used overall sum score for homogeneous psychometric scales. The discussed method is illustrated with a numerical example.

Maximal Criterion Validity and Scale Criterion Validity: A Latent Variable Modeling Approach for Examining Their Difference

This article studies the difference between the criterion validity coefficient of the widely used overall scale score for a unidimensional multicomponent measuring instrument and the maximal criterion validity coefficient that is achievable with a linear combination of its components. A necessary and sufficient condition of their identity is presented in the case of measurement errors being uncorrelated among themselves and with a used criterion. An upper bound of the difference in these validity coefficients is provided, indicating that it cannot exceed the discrepancy between the maximal reliability and composite reliability indexes. A readily applicable latent variable modeling procedure is discussed that can be used for point and interval estimation of the difference between the maximal and scale criterion validity coefficients. The outlined method is illustrated with a numerical example.