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@book{ Schimpl-Neimanns2021,
 title = {Ausfallkorrektur und Designgewichtung im Mikrozensuspanel 2012-2015},
 author = {Schimpl-Neimanns, Bernhard},
 year = {2021},
 series = {GESIS Papers},
 pages = {39},
 volume = {2021/14},
 address = {Köln},
 publisher = {GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften},
 issn = {2364-3781},
 doi = {https://doi.org/10.21241/ssoar.75410},
 abstract = {Seit dem Mikrozensus Scientific Use File von 2012 können die jährlichen Daten zu einem Rotationspanel zusammengeführt werden. Gemäß dem Prinzip der Flächenstichprobe werden fortziehende Personen nicht weiter befragt. Das methodische Kernproblem besteht darin, ob der daraus resultierende Ausfall zu verzerrten Ergebnissen führt. Wenn dieser Ausfall mit Hilfe von Designgewichten korrigiert werden soll, fehlen derzeit einige Informationen in den Daten; unter anderem die Unterscheidung der Ausfallgründe Fortzug und Sterbefall. In diesem Bericht werden die fehlenden Informationen zu Sterbefällen ersatzweise modellgestützt imputiert. Anschließend wird beispielhaft gezeigt, wie damit Längsschnittgewichte erstellt werden können. Des Weiteren werden die Auswirkungen fehlender Informationen zu Sterbefällen untersucht. Falls die Längsschnittpopulationen nicht sachgerecht Sterbefälle enthalten, sind die Längsschnittgewichte höher als bei korrektem Vorgehen und führen zu einer Kompensation Verstorbener. Vor diesem Hintergrund wird eine bessere Datenbereitstellung vorgeschlagen.Since the Scientific Use File of 2012, the annual data can be merged into a rotation panel. In accordance with the principle of area sampling, residential movers are not followed. The core methodological problem is whether the resulting dropout leads to biased results. If this dropout is to be corrected by means of design weights, some information is currently missing from the data; among other things, the differentiation of the reasons for dropout - spatial mobility and death. In this report, the missing information on deaths is imputed using a model-based procedure. It is then shown by way of examples how longitudinal weights can be created. Furthermore, effects of missing information on deaths are examined. If the longitudinal populations contain deaths incorrectly, the longitudinal weights are higher than with the correct procedure and lead to compensation of deceased persons. Against this background, better data provision is proposed.},
 keywords = {microcensus; sample; longitudinal study; Mikrozensus; weighting; Längsschnittuntersuchung; panel; Datenqualität; Panel; data quality; Stichprobe; Gewichtung; survey research; Umfrageforschung}}