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https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-49729-3
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A conditional minimax estimator for treating nonresponse
Ein bedingter Minimax-Schätzer zur Behandlung von Antwortverweigerung
[conference paper]
Corporate Editor
Zentrum für Umfragen, Methoden und Analysen -ZUMA-
Abstract Ausfälle auf Grund von Antwortverweigerung können in Stichproben zu systematischen Verzerrungen führen, die wiederum verzerrte Schätzungen verursachen. Gewöhnlich wird dieser Bias durch die Korrektur der Netto-Stichprobe mit Hilfe bekannter Bevölkerungsdaten behoben. Hier wird ein anderer Ansatz vor... view more
Ausfälle auf Grund von Antwortverweigerung können in Stichproben zu systematischen Verzerrungen führen, die wiederum verzerrte Schätzungen verursachen. Gewöhnlich wird dieser Bias durch die Korrektur der Netto-Stichprobe mit Hilfe bekannter Bevölkerungsdaten behoben. Hier wird ein anderer Ansatz vorgeschlagen. Wenn für jedes Individuum aus der Brutto-Stichprobe weitere Informationen vorliegen, wird die Netto-Stichprobe an die Brutto-Stichprobe angepasst. Gegenüber dem üblichen Verfahren hat diese Methode den Vorteil, dass jedes Element der Netto-Stichprobe ein eigenes Gewicht bekommen kann. Zur Konstruktion dieser Gewichte wird auf das bedingte Minimax-Prinzip zurückgegriffen. Dabei werden die optimalen Gewichte unter Berücksichtigung der ausgewählten Netto-Stichprobe bestimmt, was den maximalen Verlust unter der Annahme minimiert, dass eine bestimmte Varianz der unbekannten Bevölkerungswerte in der Brutto-Stichprobe endlich ist. Die Auswirkungen dieses Gewichtungsverfahrens werden am Beispiel der deutschen ALLBUS 1996 dargestellt. (ICEÜbers)... view less
"Losses due to nonresponse may lead to systematic biases in the samples which result in biased estimates. A usual way to compensate for this bias is the adjustment of the net sample to known population data. We choose another approach. If auxiliary information is available for each individual of the... view more
"Losses due to nonresponse may lead to systematic biases in the samples which result in biased estimates. A usual way to compensate for this bias is the adjustment of the net sample to known population data. We choose another approach. If auxiliary information is available for each individual of the gross sample we adjust the net sample to the gross sample. The advantage is - in contrast to the usual post-stratification - that each element of the net sample may get an 'own' weight. For the construction of these weights the conditional minimax principle is applied It determines optimal weights conditional an the selected net sample which minimizes the maximal loss under the assumption that a certain variance of the unknown population values in the gross sample is finite. The effects of our weighting procedure are shown for data of the German General Social Survey (ALLBUS) 1996." (author's abstract)... view less
Keywords
response behavior; sample; sampling error; statistical method; weighting; ALLBUS
Classification
Methods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methods
Method
empirical; quantitative empirical; basic research; development of methods
Free Keywords
BLU estimator; conditional minimax; nonresponse; parameter space; representative estimator
Collection Title
Nonresponse in survey research : proceedings of the Eighth International Workshop on Household Survey Nonresponse, 24-16 September 1997
Editor
Koch, Achim; Porst, Rolf
Conference
8. International Workshop on Household Survey Nonresponse. Mannheim, 1997
Document language
English
Publication Year
1998
City
Mannheim
Page/Pages
p. 335-349
Series
ZUMA-Nachrichten Spezial, 4
ISBN
3-924220-15-8
Status
Published Version; reviewed
Licence
Deposit Licence - No Redistribution, No Modifications