Wie validieren und kalibrieren Sie Umfragegewichte mit externen Daten?

2 Wie validiere ich Umfragegewichtungen?

Eine Möglichkeit, Umfragegewichtungen zu validieren, ist die Verwendung der Poststratifizierung, bei der die Gewichtungen so angepasst werden, dass die gewichteten Stichprobensummen mit den Gesamtsummen der Grundgesamtheit für bestimmte Variablen übereinstimmen. Sie können z. B. nach Alter, Geschlecht und Region poststratifizieren, indem Sie Volkszählungsdaten als externe Quelle verwenden. Dazu müssen Sie das Verhältnis der Gesamtbevölkerung zur gewichteten Stichprobensumme für jede Zelle nach der Stratifizierung berechnen und die ursprüngliche Gewichtung mit diesem Verhältnis multiplizieren. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre gewichtete Stichprobe die Populationsstruktur für diese Variablen widerspiegelt.

3 Was sind die Vorteile der Poststratifizierung?

Die Poststratifizierung kann die Varianz der Schätzungen sowie die potenzielle Verzerrung aufgrund von Nichtbeantwortung oder Unterdeckung reduzieren. Indem Sie die gewichtete Stichprobe an der Grundgesamtheit ausrichten, können Sie die Genauigkeit und Genauigkeit Ihrer Schätzungen erhöhen. Die Nachstratifizierung kann auch die Repräsentativität Ihrer Stichprobe verbessern, insbesondere wenn Sie eine kleine oder unausgewogene Stichprobe haben. Die Poststratifizierung hat jedoch auch einige Einschränkungen, wie z. B. die Anforderung zuverlässiger externer Daten, die Einführung neuer Fehlerquellen und die Nichtkorrektur von Messfehlern.

4 Wie kalibriert man Umfragegewichte?

Eine weitere Möglichkeit, Vermessungsgewichtungen zu validieren und zu kalibrieren, ist die Verwendung der Kalibrierung, bei der es sich um eine Technik handelt, bei der die Gewichtungen so angepasst werden, dass sie einige Einschränkungen auf der Grundlage externer Daten erfüllen. Sie können z. B. nach Einkommen, Bildung oder politischer Zugehörigkeit kalibrieren, indem Sie andere Umfragen oder Verwaltungsdaten als externe Quelle verwenden. Dazu müssen Sie den optimalen Satz von Gewichten finden, der die Abweichung von den ursprünglichen Gewichten minimiert und gleichzeitig die Kalibrierungsgleichungen erfüllt. Dies kann mit iterativen Algorithmen oder Optimierungsmethoden geschehen.

5 Was sind die Vorteile der Kalibrierung?

Die Kalibrierung kann auch die Varianz und Verzerrung der Schätzungen sowie die potenziellen Auswirkungen von Nichtbeantwortung oder Unterdeckung reduzieren. Indem Sie die Einschränkungen auf der Grundlage externer Daten auferlegen, können Sie sicherstellen, dass Ihre gewichteten Schätzungen mit den Merkmalen der Grundgesamtheit für diese Variablen konsistent sind. Die Kalibrierung kann auch mehrere Kalibrierungsvariablen, komplexe Vermessungsentwürfe und nichtlineare Beziehungen verarbeiten. Die Kalibrierung hat jedoch auch einige Nachteile, wie z. B. die Anforderung gültiger und relevanter externer Daten, die Einführung neuer Fehlerquellen und die Nichtkorrektur von Messfehlern.

7 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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