Die Qualität von Daten
Die Qualität und Vergleichbarkeit von Umfragedaten kann auf etliche Arten eingeschränkt sein. Wir entwickeln statistische Methoden zur Qualitätsprüfung und diskutieren Möglichkeiten, trotz (oder gerade wegen) Qualitätsunterschieden inhaltlich valide Schlüsse zu ziehen.
Schwerpunkte und Methoden
Zur Beurteilung der Güte von Umfragedaten sowie zu ihrer angemessenen Skalierung verwenden wir multivariate statistische Verfahren für kategoriale Daten, insbesondere die multiple Korrespondenzanalyse, die kategoriale Hauptkomponentenanalyse und verwandte Verfahren, z.T. aber auch andere Verfahren, wie die logistische Regressionsanalyse. Wir entwickeln datenbasierte Methoden, um substantielle und methoden-induzierte Variation in Umfragedaten zu unterscheiden, zu visualisieren und vergleichend zu betrachten.
Gesammelte Erkenntnisse zum Komplex der Erfassung von Datenqualität hat Jörg Blasius zusammen mit Victor Thiessen (Dalhousie University, Halifax, Kanada) 2012 bei Sage (London) als Monographie unter dem Titel „Assessing the Quality of Survey Data“ veröffentlicht. Im Oktober 2018 hat Alice Barth mit dem Thema „Antwortqualitäten – Zur Frage der Vergleichbarkeit von Einstellungsmessungen in standardisierten Befragungen“ hier am Institut kumuliert promoviert.
Augenblicklich liegt ein Arbeitsschwerpunkt auf Fälschungen von Umfragedaten (sowohl durch die Interviewer/-innen als auch durch Mitarbeiter/-innen der Institute) und wie diese mit Hilfe von statistischen Verfahren entdeckt werden können.
Publikationen
Blasius, Jörg und Victor Thiessen (2012). Assessing the Quality of Survey Data. London: Sage
Barth, Alice (2018). Antwortqualitäten - Zur Frage der Vergleichbarkeit von Einstellungsmessungen in standardisierten Befragungen. Kumulierte Dissertation, Bonn.
Blasius, Jörg und Victor Thiessen. 2001. Methodological Artifacts in Measures of Political Efficacy and Trust: A Multiple Correspondence Analysis. In: Political Analysis, 9, S. 1-20.
Blasius, Jörg und Victor Thiessen. 2001. The Use of Neutral Responses in Survey Questions. An Application of Multiple Correspondence Analysis. In: Journal of Official Statistics,17, S. 351-367.
Blasius, Jörg und Victor Thiessen. 2006. Assessing Data Quality and Construct Comparability in Cross-National Surveys. In: European Sociological Review, 22, S. 229-242.
Blasius, Jörg und Victor Thiessen. 2015. Should we Trust Survey Data? Assessing Response Simplification and Data Fabrication. In: Social Science Research, 52, S. 479-493.
Barth, Alice. 2016. The Changing Nature of Attitude Constructs - An Application of Multiple Correspondence Analysis on Gender Role Attitudes. In: Quality & Quantity, 50(4), S.1507-1523.
Blasius, Jörg, Nenadić, Oleg und Victor Thiessen. 2017. The Dirty Data Index – Assessing the Quality of Survey Data in International Comparison. In: Italian Journal of Applied Statistics, 29, S. 137-152.
Barth, Alice und Andreas Schmitz. 2018. Response Quality and Ideological Dispositions. An Integrative Approach using Geometric and Classifying Techniques. In: Quality & Quantity 52(1), S. 175-194.
Blasius, Jörg. Fabrication of Interview Data. 2018. In: Quality Assurance in Education, 26, S. 213-226.
Barth, Alice und Andreas Schmitz. 2021. Interviewers' and respondents' joint production of response quality: A multilevel negative-binomial regression approach. In: methods, data, analysis 15(1), S. 43-76. doi: 10.12758/mda.2020.08
Blasius, Jörg und Victor Thiessen. 2021. Perceived Corruption, Trust and Interviewer Behavior in 26 European Countries. In: Sociological Methods & Research, 50, S. 740-777, plus Online Appendix.
Schmitz, Andreas, and Jan Riebling. 2022. "Data quality of digital process data: A generalized framework and simulation/post-hoc-identification strategy." Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie 74 (Suppl 1): 407–430.
Schmitz, Andreas, and Julian Hamann. 2022. "The Nexus between Methods and Power in Sociological Research." The American Sociologist 53 (3): 415–436.
Blasius, Jörg und Victor Thiessen. 1998. Using Multiple Correspondence Analysis to Distinguish between Substantive and Non-Substantive Responses. In: Jörg Blasius und Michael Greenacre (eds.), Visualization of Categorical Data. San Diego: Academic Press, S. 239-252.
Blasius, Jörg und Victor Thiessen. 2006. A Three-Step Approach to Assessing the Behaviour of Survey Items in Cross-National Research. In: Michael Greenacre and Jörg Blasius (eds.), Multiple Correspondence Analysis and Related Methods. Boca Raton, Florida: Chapman & Hall, S. 433-453.
Blasius, Jörg und Victor Thiessen. 2009. Facts and Artifacts in Cross-National Research: The Case of Political Efficacy and Trust. In: Max Haller, Roger Jowell und Tom W. Smith (eds.), The International Social Survey Programme, 1985-2009. Charting the Globe. London: Routledge, S. 147-169.
Blasius, Jörg und Jürgen Friedrichs. 2012. Faked Interviews. In: Samuel Salzborn, Eldad Davidov und Jost Reinecke (Hrsg.), Methods, Theories, and Empirical Applications in the Social Sciences. Festschrift für Peter Schmidt. Wiesbaden: Springer VS, S. 49-56.
Blasius, Jörg und Victor Thiessen. 2013. Detecting poorly conducted Interviews. In: Peter Winker, Natalja Menold und Rolf Porst (eds.), Interviewers ́ Deviations in Surveys – Impact, Reasons, Detection and Prevention. Frankfurt: Peter Lang, S. 67-88.
Blasius, Jörg. 2014. Fälschungen von Interviews. In: Nina Baur und Jörg Blasius (Hrsg.), Handbuch Methoden der empirischen Sozialforschung. Wiesbaden: Springer VS, S. 323-329 (2. Auflage 2019)
Thiessen, Victor und Jörg Blasius. 2016. Another Look at Survey Data Quality. In: Christof Wolf, Dominique Joye, Tom W. Smith and Yang-chih Fu (eds.), Sage Handbook of Survey Methodology. Los Angeles: Sage, S. 613-629.
Blasius, Jörg. 2020. Fälschungen von Umfragedaten. In: Anja Mays, André Dingelstedt, Verena Hambauer, Stephan Schlosser, Florian Berens, Jürgen Leibold und Jan Karem Höhne (Hrsg.), Grundlagen – Methoden – Anwendungen in den Sozialwissenschaften. Festschrift für Steffen M. Kühnel. Wiesbaden: Springer VS, S. 211-229.