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ALLBUS-Bibliographie

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Abstract

"Die Allgemeine Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften (ALLBUS) dient der Erhebung aktueller Daten über Einstellungen, Verhaltensweisen und Sozialstruktur der Bevölkerung in der Bundesrepublik Deutschland. Seit 1980 wird alle zwei Jahre ein repräsentativer Querschnitt der Bevölkerung mit einem teils stetigen, teils variablen Fragenprogramm befragt. Die Daten stehen unmittelbar nach ihrer benutzergerechten Aufbereitung und Dokumentation gegen Ende des betreffenden Erhebungsjahres allen Interessenten für Forschung und Lehre zur Verfügung. Der ALLBUS ist ein Vorhaben von GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, das in Kooperation mit einem wissenschaftlichen Beirat, dem ALLBUS-Ausschuss, realisiert wird. Die Abteilung Dauerbeobachtung der Gesellschaft ist für das Forschungsprogramm und das Gesamtdesign des ALLBUS zuständig. Er bereitet in enger Zusammenarbeit mit dem ALLBUS-Ausschuss die Studien vor und führt sie zusammen mit einem privaten Umfrageinstitut durch. Die Codebucherstellung, die Aufbereitung und Kumulation von Datensätzen, der Datenvertrieb und die Archivierung erfolgen durch die Abteilung Datenarchiv für Sozialwissenschaften. Die ALLBUS-Bibliographie dokumentiert Arbeiten mit ALLBUS-Daten, die in Büchern oder Fachzeitschriften veröffentlicht sind oder als 'graue Literatur' (in Form von Arbeitsberichten, Diplom-, Magister-, Master- und Bachelorarbeiten usw.) vorliegen. Berücksichtigt werden auch Veröffentlichungen, die auf Daten der ISSP-Plus-Studie (ZA-Nr.2003) beruhen, in der u.a. Items des ALLBUS 1988 repliziert wurden. Neben den bibliographischen Angaben enthält die ALLBUS-Bibliographie Abstracts der dokumentierten Arbeiten." (Textauszug)

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Thesis
Fehlende Werte bilden seit jeher eine große methodische Herausforderung für quantitative Analysen in den Sozialwissenschaften. Die Methodenforschung deutet darauf hin, dass sich in einigen Bereichen das Problem fehlender Werte noch verschärfen wird. In dieser Arbeit werden zunächst die wichtigsten Theorien zu Item und Unit Nonresponse zusammengefasst. Anhand von Beispielen aus dem ALLBUS werden anschließend Analysen zu Item und Unit Nonresponse vorgenommen. Im Weiteren werden Korrekturmethoden für fehlende Werte durch ein auf realen Daten basierendes neues Verfahren verglichen. Dabei steht im Zentrum des Methodenvergleichs das Abschneiden der Multiplen Imputation als Korrekturmethode. Die Ergebnisse sprechen bei Item Nonreponse klar für die Anwendung der Multiplen Imputation vor allem bei multivariaten Analysen. Obwohl die Ergebnisse für Unit Nonresponse keine klaren Empfehlungen zulassen, erscheint der Weg, Multiple Imputation auch dort zu verwenden, bei günstiger Datenlage als Alternative zu Gewichtungen.
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