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  • "Fehlende oder unvollständige Angaben in Umfragedaten sind unvermeidlich. Befragte geben manchmal keine Auskunft oder verweigern das Interview. Der Anteil der vollständigen Antworten ist selten größer als 40 Prozent. Was weiß man über die anderen 60 Prozent? Kann man problemlos die Angaben der 40 Prozent so behandeln als hätte man Angaben von allen ausgewählten Befragten? Probabilistische Selektionsmodelle sind ein Hilfsmittel, über Zusammenhänge zwischen erhaltenen und nicht erhaltenen Angaben nachzudenken. Ihre Anwendungsmöglichkeiten beschränken sich nicht auf die Analyse fehlender Angaben in Umfragen. Sie werden auch für die Untersuchung gruppierter, zensierter oder sonstiger unvollständiger Daten sowie für die Modellierung von Prozessen mit Selbstselektionen und die Evaluation von Maßnahmen benutzt. Nach einem kurzen Überblick über verschiedene Anwendungen wird zunächst diskutiert, welche Annahmen Selektionsmodellen zugrunde liegen. Es zeigt sich, dass die Verwendung probabilistischer Modelle auf Voraussetzungen verweist, die über empirisch zugängliche Annahmen über soziale Sachverhalte weit hinausgehen. Der Anteil modellimmanenter Spekulation kann allerdings verringert werden, wenn auch partielle Angaben der Befragten mit einbezogen werden. Die Grundlagen von Selektionsmodellen werden daher nicht nur für fehlende, sondern auch für gruppierte und vergröberte Angaben formuliert. Abschließend werden verschiedene Möglichkeiten der Sensitivitätsanalyse für probabilistische Selektionsmodelle dargestellt und die Beschränkungen enger Formulierungen demonstriert. Fehlende und gruppierte Einkommensangaben im ALLBUS 1996 dienen zur Illustration." (xsd:string)
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  • Aufgenommen: 21. Fassung, Dezember 2006 (xsd:gyear)
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  • Probabilistische Selektionsmodelle (xsd:string)
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  • In Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, 44 (Sonderausgabe), 172-202, 2005 (xsd:string)
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