Datenqualitt in Stichprobenerhebungen

Name: Datenqualitt in Stichprobenerhebungen
Brand: Springer Nature
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Dieses Buch beschftigt sich mit den praktischen Fragestellungen statistischer Erhebungen (= Surveys) wie sie sich etwa in der empirischen akademischen Forschung, der offiziellen Statistik oder der kommerziellen Markt- und Meinungsforschung stellen: Wodurch unterscheiden sich verschiedene Stichprobendesigns? Wie sind sie praktisch umzusetzen (z. B. mit der Statistik-Freeware R)? Wie lassen sich die Daten- und die Ergebnisqualitt beeinflussen? Wie kompensiert man Nonresponse? Wie knnen nichtzufllige Stichprobenverfahren und Big Data-Analysen im Zusammenhang mit den Aufgaben der Survey-Statistik funktionieren? Die Vermittlung des Methodenverstndnisses wird untersttzt durch die verstndnisorientierte Veranschaulichung der Basisideen. Diese Anschaulichkeit wird durch einfache und daher gut nachvollziehbare Beispiele gesttzt. Fr die vorliegende 3. Auflage wurde das Buch vollstndig berarbeitet und inhaltlich unter anderem um die Betrachtung des Spannungsfeldes zwischen Survey-Theorie und -Praxis, die Grundlagen des Simulationsansatzes der Survey-Statistik und eine Auseinandersetzung mit den sich zunehmender Beliebtheit erfreuenden nichtzuflligen Stichprobenverfahren (inklusive den damit verwandten Big Data-Generierungsprozessen) erweitert. Jedes Kapitel wird zudem durch Aufgabenstellungen ergnzt, deren Umsetzung mit der Software R angeleitet wird.

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