Surveying Panel Participants' Network Members - Fragen zur Erfassung egozentrierter Netzwerkgrößen: Kognitiver Online-Pretest

Lenzner, Timo; Hadler, Patricia

[working paper]

dc.contributor.author	Lenzner, Timo	de
dc.contributor.author	Hadler, Patricia	de
dc.date.accessioned	2025-01-24T12:33:39Z
dc.date.available	2025-01-24T12:33:39Z
dc.date.issued	2025	de
dc.identifier.uri	https://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/99363
dc.description.abstract	In dem Projekt "Surveying Panel Participants' Network Members" wird eine Methode entwickelt, die die Erhebung egozentrierter Netzwerke (ECN) und Respondent-Driven Sampling (RDS) kombiniert. Diese Methode wird in das German Social Cohesion Panel (SCP), einem groß angelegten sozialwissenschaftlichen Survey, implementiert. Der beobachtbare Netzwerkumfang wird über anfängliche Egos und Alteri hinaus erweitert, indem RDS-Referenzketten und ECN-Module für Befragte in allen Rekrutierungsphasen implementiert werden. Das Projekt verfolgt drei Hauptziele: erstens Innovation in der Erhebungspraxis durch die Bereitstellung technologischer und methodischer Lösungen für die Kombination von ECN und RDS in groß angelegten Panelerhebungen; zweitens die Bewertung und Verringerung methodischer Verzerrungen durch die Entwicklung von Lösungen für die Erkennung und Abschwächung von Mess-, Auswahl- und Nonresponse-Verzerrungen; und drittens einen Beitrag zu dem bestehenden Wissen über die Homogenität sozialer Netzwerke in Deutschland durch umfangreiche Netzwerkanalysen. Zur Vorbereitung des Projekts sollten vier neu entwickelte bzw. adaptierte Fragen zur Erfassung von egozentrierten Netzwerken in einem kognitiven Online-Pretest auf ihre Verständlichkeit hin untersucht werden.	de
dc.language	de	de
dc.subject.ddc	Sozialwissenschaften, Soziologie	de
dc.subject.ddc	Social sciences, sociology, anthropology	en
dc.title	Surveying Panel Participants' Network Members - Fragen zur Erfassung egozentrierter Netzwerkgrößen: Kognitiver Online-Pretest	de
dc.description.review	begutachtet	de
dc.description.review	reviewed	en
dc.source.volume	2025/01	de
dc.publisher.country	DEU	de
dc.publisher.city	Mannheim	de
dc.source.series	GESIS-Projektbericht
dc.subject.classoz	Erhebungstechniken und Analysetechniken der Sozialwissenschaften	de
dc.subject.classoz	Methods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methods	en
dc.subject.thesoz	Erhebungsmethode	de
dc.subject.thesoz	data collection method	en
dc.subject.thesoz	Netzwerkanalyse	de
dc.subject.thesoz	network analysis	en
dc.subject.thesoz	Umfrageforschung	de
dc.subject.thesoz	survey research	en
dc.subject.thesoz	Panel	de
dc.subject.thesoz	panel	en
dc.subject.thesoz	Fragebogen	de
dc.subject.thesoz	questionnaire	en
dc.subject.thesoz	Pretest	de
dc.subject.thesoz	pretest	en
dc.identifier.urn	urn:nbn:de:0168-ssoar-99363-0
dc.rights.licence	Creative Commons - Namensnennung 4.0	de
dc.rights.licence	Creative Commons - Attribution 4.0	en
ssoar.contributor.institution	GESIS	de
internal.status	formal und inhaltlich fertig erschlossen	de
internal.identifier.thesoz	10037921
internal.identifier.thesoz	10053147
internal.identifier.thesoz	10040714
internal.identifier.thesoz	10054018
internal.identifier.thesoz	10037914
internal.identifier.thesoz	10060165
dc.type.stock	monograph	de
dc.type.document	Arbeitspapier	de
dc.type.document	working paper	en
dc.source.pageinfo	33	de
internal.identifier.classoz	10105
internal.identifier.document	3
dc.contributor.corporateeditor	GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften
internal.identifier.corporateeditor	133
internal.identifier.ddc	300
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.17173/pretest144	de
dc.description.pubstatus	Veröffentlichungsversion	de
dc.description.pubstatus	Published Version	en
internal.identifier.licence	16
internal.identifier.pubstatus	1
internal.identifier.review	2
internal.identifier.series	1392
ssoar.wgl.collection	true	de
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Name:: ssoar-2025-lenzner_et_al-Surve ...
Size:: 555.4Kb
Format:: PDF

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Erhebungstechniken und Analysetechniken der Sozialwissenschaften
Methods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methods

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