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Masterarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich Soziologie - Methodologie und Methoden, Note: 1,0, Otto-Friedrich-Universität Bamberg (Fakultät für Sozial- und Wirtschaftswissenschaften), Sprache: Deutsch, Abstract: Persönliche-mündliche Befragungen stellen aufgrund ihrer Vorteile hinsichtlich des Coverage und der Datenqualität einen bevorzugten Erhebungsmodus bei großen sozialwissenschaftlichen Umfragen, wie z. B. der Allgemeinen Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften oder dem European Social Survey, dar. Interviewern kommt bei dieser Art der Befragung zweifellos eine Schlüsselrolle zu. Sie stellen das Bindeglied zwischen Forschern und Befragten dar und die Qualität der erhobenen Daten hängt maßgeblich von ihrer Arbeit ab. Der Einsatz von Interviewern kann einerseits einige Vorteile mit sich bringen. Sie können beispielsweise Befragungspersonen über die jeweilige Studie aufklären, Vertrauen schaffen, zur Teilnahme motivieren und Hilfestellungen geben. Andererseits können sich jedoch auch Nachteile durch den Einsatz von Interviewern ergeben. Neben der sozialen Erwünschtheit betrifft dies noch ein weiteres potentielles Problem, das im Gegensatz dazu nur recht selten erwähnt wird: Es kann vorkommen, dass ein Interviewer Fragebögen komplett/teilweise selbst ausfüllt, und somit Daten fälscht. Interviewerfälschung kann ein sehr gravierendes Problem darstellen. Neben Marktforschungsstudien sind auch Meinungsumfragen und offizielle statistische/wissenschaftliche Erhebungen von dieser Problematik betroffen.
In der vorliegenden Arbeit werden Total- und Teilfälschungen bei Face-to-Face-Befragungen thematisiert. Gängige gründliche Qualitätskontrollen, wie die Durchführung von Re-Interviews sind mit hohem Aufwand und hohen Kosten verbunden, weshalb sie sich meist auf eine Stichprobe der erhobenen Interviews begrenzen. Die Kontrolle von zufälligen Stichproben wiederum erweist sich als höchst ineffektiv. Im Fokus der empirischen Arbeit sollen daher statistische Verfahren stehen, die es ermöglichen eine Gruppe von "at risk"-Interviewern, die eine erhöhte Wahrscheinlichkeit aufweisen, Interviews (teilweise) gefälscht zu haben, zuverlässig zu bestimmen. Gründlichere Kontrollen bzw. Re-Interviews können damit effizient und zielgerichtet erfolgen. Hierfür werden Daten von Studienteilnehmern experimentell gefälscht, theoriegeleitete Indikatoren gebildet und diese dann mit uni-, bi- und multivariaten Verfahren analysiert. Zusätzlich wird eine Studie mit einem Datensatz, der etwa 5 Prozent an Fälschungen enthält, repliziert, um zu untersuchen, welche Folgen sich durch einen solchen Anteil an Fälschungen im Hinblick auf Effektgrößen, Signifikanz und Schlussfolgerungen ergeben können.
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In der vorliegenden Arbeit werden Total- und Teilfälschungen bei Face-to-Face-Befragungen thematisiert. Gängige gründliche Qualitätskontrollen, wie die Durchführung von Re-Interviews sind mit hohem Aufwand und hohen Kosten verbunden, weshalb sie sich meist auf eine Stichprobe der erhobenen Interviews begrenzen. Die Kontrolle von zufälligen Stichproben wiederum erweist sich als höchst ineffektiv. Im Fokus der empirischen Arbeit sollen daher statistische Verfahren stehen, die es ermöglichen eine Gruppe von "at risk"-Interviewern, die eine erhöhte Wahrscheinlichkeit aufweisen, Interviews (teilweise) gefälscht zu haben, zuverlässig zu bestimmen. Gründlichere Kontrollen bzw. Re-Interviews können damit effizient und zielgerichtet erfolgen. Hierfür werden Daten von Studienteilnehmern experimentell gefälscht, theoriegeleitete Indikatoren gebildet und diese dann mit uni-, bi- und multivariaten Verfahren analysiert. Zusätzlich wird eine Studie mit einem Datensatz, der etwa 5 Prozent an Fälschungen enthält, repliziert, um zu untersuchen, welche Folgen sich durch einen solchen Anteil an Fälschungen im Hinblick auf Effektgrößen, Signifikanz und Schlussfolgerungen ergeben können.
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