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  • Wenn der Wahltermin noch in weiter Ferne liegt, stellen Umfragen keine guten Prognosen dar. Zu wenige Wähler interessieren sich zu einem so frühen Zeitpunkt schon für die Wahl und zu viele Umstände können sich bis dahin noch ändern. Zwar eignen sich sogenannte strukturelle Modelle dazu, grundlegende Erwartungswerte aufzustellen, jedoch sind diese aufgrund kleiner Stichproben sehr unsicher und ungenau. Um diesen Mängeln zu begegnen, beruht unsere frühzeitige Prognose der Bundestagswahlergebnisse 2017 sowohl auf politischen und wirtschaftlichen Daten als auch auf Resultaten vorangegangener Landtagswahlen. Ein Mehrebenenmodell liefert dabei die Schätzwerte. Landtagswahlen finden zu unterschiedlichen Terminen statt und bringen den Vorzug mit sich, nicht nur tatsächliche Wählerpräferenzen, sondern auch neue politische Themen zu erfassen. Wir argumentieren, dass dieser Ansatz deshalb eine vielversprechende Methode für frühzeitige Prognosen darstellt, wenn Umfragen noch nicht aussagekräftig sind. (xsd:string)
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?:dateModified
  • 2017 (xsd:gyear)
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  • 2017 (xsd:gyear)
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  • 10.5771/0032-3470-2017-3-407 ()
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  • de (xsd:string)
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  • 0032-3470 ()
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  • Eine länderbasierte Prognose zur Bundestagswahl 2017 (xsd:string)
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  • Zeitschriftenartikel (xsd:string)
  • journal_article (en)
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  • GESIS-SSOAR (xsd:string)
  • In: Politische Vierteljahresschrift, 58, 2017, 3, 407-417 (xsd:string)
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  • urn:nbn:de:0168-ssoar-71440-3 ()
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