Diese Seminararbeit untersucht die Einflüsse von Interviewerinnen auf die Datenqualität der AUTNES 2013 Studie zur Nationalratswahl in Österreich. Mittels Mehrebenenmodellen und statistischer Analysen werden Interviewerinneneffekte auf Non-Response- und Messfehler sowie politisches Wissen evaluiert. Ergebnisse zeigen signifikante Effekte von Geschlecht, Bildung und unsichtbaren Faktoren wie Erscheinungsbild, mit Implikationen für standardisierte Schulungen.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Erklärung von Interviewer-Effekten auf Unit-Non-Response-Fehler
- 2.1. Coverage Fehler
- 2.2. Unit Non-Response Error
- 3. Erklärung von Interviewer*inneneffekten auf Messfehler
- 3.1. Hautfarbe & Ethnie
- 3.2. Geschlecht
- 3.3. Alter
- 3.4. Erfahrung
- 3.5. Äußeres Erscheinungsbild
- 3.6. Verhaltensweisen und Fähigkeiten
- 3.7. Interviewer*inneneffekte auf Paradaten
- 4. Erklärung von Interviewer*inneneffekten auf die Datenverarbeitung
- 5. Methodologie
- 5.1. Einleitung
- 5.2. Forschungsfragen
- 5.3. Parameterschätzmethode
- 5.4. Prüfung Multilevel Modeling Notwendigkeit
- 5.5. Statistische Modellierung
- 5.5.1. Abhängige Variablen
- 5.5.2. Unabhängige Variablen
- 5.5.3. Aufbau des Level-1-Modells:
- 5.5.4. Aufbau des Level-2-Modells:
- 6. Ergebnisdiskussion
- 6.1. Varianzanteile zwischen Interviewer*innen (ICC)
- 6.2. Effekte der Befragtenmerkmale
- 6.3. Effekte der Interviewer*innenmerkmale
- 6.4. Limitationen und Implikationen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit untersucht den Einfluss von Interviewer*inneneffekten auf die Qualität von Forschungsdaten im Kontext der Austrian National Election Study (AUTNES) 2013. Ziel ist es, den Anteil der Varianz in den Antworten ("weiß nicht" oder "kenne die Person nicht") zu quantifizieren, der auf systematische Unterschiede zwischen den Interviewer*innen zurückzuführen ist und welche Interviewer*innenmerkmale diese Varianz erklären.
- Interviewer*inneneffekte auf Unit-Non-Response-Fehler
- Interviewer*inneneffekte auf Messfehler
- Der Einfluss von Interviewer*innenmerkmalen (Alter, Geschlecht, Bildung etc.) auf das Antwortverhalten
- Methodische Anwendung von Mehrebenenmodellen zur Analyse von Interviewer*inneneffekten
- Limitationen und Implikationen der Ergebnisse für die Survey-Forschung
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Arbeit untersucht Interviewer*inneneffekte auf die Beantwortung von Fragen zu politischem Wissen in der Autnes 2013 Studie. Der Fokus liegt auf der Häufigkeit von "weiß nicht"-Antworten und der Anwendung von Mehrebenenmodellen zur Analyse dieser Effekte. Die Einleitung skizziert die Forschungsfrage und den methodischen Ansatz.
2. Erklärung von Interviewer-Effekten auf Unit-Non-Response-Fehler: Dieses Kapitel beleuchtet die Auswirkungen von Interviewer*innen auf Unit-Non-Response-Fehler, sowohl Coverage-Fehler (systematische Abweichungen in der Stichprobenziehung) als auch Unit-Non-Response-Error (Ausfälle bei der Datenerhebung). Es werden unterschiedliche Einflussfaktoren wie Arbeitserfahrung, soziodemografische Merkmale der Interviewer*innen und deren persönliche Einstellungen und Verhaltensweisen diskutiert. Der Einfluss des Briefings auf die Datenqualität wird ebenfalls behandelt.
3. Erklärung von Interviewer*inneneffekten auf Messfehler: Hier werden Interviewer*innenmerkmale und deren Einfluss auf Messfehler untersucht. Es werden die Effekte von Hautfarbe & Ethnie, Geschlecht, Alter, Erfahrung, äußerem Erscheinungsbild, Verhaltensweisen und Fähigkeiten der Interviewer*innen auf das Antwortverhalten der Befragten analysiert. Besonders wird der Einfluss auf die Erfassung von Paradaten (Metadaten während der Befragung) hervorgehoben.
4. Erklärung von Interviewer*inneneffekten auf die Datenverarbeitung: Dieses Kapitel befasst sich mit den Fehlern, die während der Datenverarbeitung durch die Interviewer*innen entstehen können, wie z.B. bei der Dateneingabe und Codierung offener Antworten. Es wird betont, dass diese Fehler besonders unter Zeitdruck oder hoher Arbeitsbelastung zunehmen.
5. Methodologie: Dieses Kapitel beschreibt den methodischen Ansatz der Arbeit, inklusive der Forschungsfragen, der Parameterschätzmethode (Restricted Maximum Likelihood - REML), der Prüfung der Notwendigkeit von Multilevel-Modeling mittels des Intraklassenkorrelationskoeffizienten (ICC), des Aufbaus der Level-1- und Level-2-Modelle, sowie der verwendeten Software und Daten (AUTNES 2013, Stata).
Schlüsselwörter
Interviewer*inneneffekte, Unit-Non-Response-Fehler, Messfehler, Mehrebenenmodellierung, politisches Wissen, AUTNES 2013, Intraklassenkorrelationskoeffizient (ICC), Odds Ratios, Datenqualität, Survey-Forschung.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Fokus dieser Seminararbeit über Interviewer*inneneffekte in der AUTNES 2013 Studie?
Die Seminararbeit untersucht den Einfluss von Interviewer*inneneffekten auf die Qualität von Forschungsdaten im Kontext der Austrian National Election Study (AUTNES) 2013. Ziel ist es, den Anteil der Varianz in den Antworten ("weiß nicht" oder "kenne die Person nicht") zu quantifizieren, der auf systematische Unterschiede zwischen den Interviewer*innen zurückzuführen ist und welche Interviewer*innenmerkmale diese Varianz erklären.
Welche Hauptthemen werden in der Seminararbeit behandelt?
Die wichtigsten Themen umfassen Interviewer*inneneffekte auf Unit-Non-Response-Fehler und Messfehler, den Einfluss von Interviewer*innenmerkmalen (Alter, Geschlecht, Bildung etc.) auf das Antwortverhalten, die methodische Anwendung von Mehrebenenmodellen zur Analyse von Interviewer*inneneffekten sowie Limitationen und Implikationen der Ergebnisse für die Survey-Forschung.
Was wird im Kapitel "Erklärung von Interviewer-Effekten auf Unit-Non-Response-Fehler" behandelt?
Dieses Kapitel beleuchtet die Auswirkungen von Interviewer*innen auf Unit-Non-Response-Fehler, sowohl Coverage-Fehler als auch Unit-Non-Response-Error. Es werden unterschiedliche Einflussfaktoren wie Arbeitserfahrung, soziodemografische Merkmale der Interviewer*innen und deren persönliche Einstellungen und Verhaltensweisen diskutiert. Der Einfluss des Briefings auf die Datenqualität wird ebenfalls behandelt.
Was wird im Kapitel "Erklärung von Interviewer*inneneffekten auf Messfehler" untersucht?
Hier werden Interviewer*innenmerkmale und deren Einfluss auf Messfehler untersucht. Es werden die Effekte von Hautfarbe & Ethnie, Geschlecht, Alter, Erfahrung, äußerem Erscheinungsbild, Verhaltensweisen und Fähigkeiten der Interviewer*innen auf das Antwortverhalten der Befragten analysiert. Besonders wird der Einfluss auf die Erfassung von Paradaten (Metadaten während der Befragung) hervorgehoben.
Worauf konzentriert sich das Kapitel zur Datenverarbeitung?
Dieses Kapitel befasst sich mit den Fehlern, die während der Datenverarbeitung durch die Interviewer*innen entstehen können, wie z.B. bei der Dateneingabe und Codierung offener Antworten. Es wird betont, dass diese Fehler besonders unter Zeitdruck oder hoher Arbeitsbelastung zunehmen.
Welche Methodologie wird in der Arbeit angewendet?
Die Arbeit verwendet Mehrebenenmodelle, um die Interviewer*inneneffekte zu analysieren. Die Parameterschätzmethode ist Restricted Maximum Likelihood (REML). Die Notwendigkeit von Multilevel-Modeling wird mittels des Intraklassenkorrelationskoeffizienten (ICC) geprüft. Die verwendeten Daten stammen aus der AUTNES 2013 Studie, und die Analyse erfolgt mit Stata.
Welche Schlüsselwörter sind mit dieser Seminararbeit verbunden?
Die wichtigsten Schlüsselwörter sind Interviewer*inneneffekte, Unit-Non-Response-Fehler, Messfehler, Mehrebenenmodellierung, politisches Wissen, AUTNES 2013, Intraklassenkorrelationskoeffizient (ICC), Odds Ratios, Datenqualität und Survey-Forschung.
Was wird in der Einleitung der Arbeit behandelt?
Die Einleitung untersucht Interviewer*inneneffekte auf die Beantwortung von Fragen zu politischem Wissen in der Autnes 2013 Studie. Der Fokus liegt auf der Häufigkeit von "weiß nicht"-Antworten und der Anwendung von Mehrebenenmodellen zur Analyse dieser Effekte. Die Einleitung skizziert die Forschungsfrage und den methodischen Ansatz.
Was beinhaltet die Ergebnisdiskussion?
Die Ergebnisdiskussion umfasst die Varianzanteile zwischen Interviewer*innen (ICC), die Effekte der Befragtenmerkmale und Interviewer*innenmerkmale, sowie die Limitationen und Implikationen der Ergebnisse.
- Citar trabajo
- Christian Dörr (Autor), 2025, "Kleider machen Leute… und den*die Interviewer*in" in der Autnes 2013 Studie, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1619409
