Vermeidung von Coverage, Non-Response und Self-Selection Bias bei Onlineumfragen

Gastbeitrag von Simeon Abel und Gregor Burkart von PollPool

Auf den ersten Blick scheinen Onlineumfragen eine effiziente und attraktive Methode zur Datenerhebung zu sein. Sie bieten eine schnelle, einfache und günstige Möglichkeit, einen großen Teilnehmerpool zu erreichen. Doch auch Onlineumfragen sind nicht frei von methodologischen Problemen. Insbesondere der Coverage Bias, der Non-Response Bias und der Self-Selection Bias führen oft zu unzureichender Datenqualität von freiwilligen Onlineumfragen.

Dieser Blogeintrag beleuchtet die möglichen Gefahren durch die oben aufgeführten Biases, nennt mögliche Ansätze für eine Minimierung dieser Verzerrungen und stellt Onlinepanels sowie Umfragenetzwerke als effektive Alternative für internetbasierte empirischen Forschungsprojekte heraus. Weiterlesen

Wie mit Ausreißern umgehen?

Wie soll man damit umgehen, wenn man Ausreißer in den Daten hat? Vorab das schon kontrollieren, oder erst nach Rechnen aller Analysen? Die auffälligen Werte einfach löschen? Ab wann spricht man überhaupt von einem Ausreißer? und und und …

Solche Fragen werden Dir durch den Kopf gehen, wenn Du Deine Datenanalyse rechnest und Du extreme Werte in den Daten hast.

Es gibt keine pauschale Antwort auf diese Fragen, sondern viele Möglichkeiten, mit Ausreißern umzugehen. Damit Du weißt, wie und wo Du anfangen sollst, habe ich Dir hier eine Liste der Schritte erstellt, die ich als Vorgehen im Umgang mit Ausreißern empfehle. Weiterlesen

Was bedeutet Validität eines Messinstruments?

Wird ein neues Messinstrument entwickelt, so ist die Überprüfung der Validität neben anderen Gütekritierien wie Objektivität und Reliabilität ein wichtiger Untersuchungsaspekt.

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Was ist Validität?

Validität bedeutet, dass der Test misst, was er messen soll. Die Validität besteht aus verschiedenen Aspekten, die unterschiedliche Teile der Validitität beleuchten.  Teilweise können diese Aspekte in einfachen Untersuchungen geprüft werden, teils sind komplexe Studien dafür notwendig, oder sie sind überhaupt nicht empirisch prüfbar.

Im Folgenden stelle ich Dir die verschiedenen Aspekte der Validität vor. Weiterlesen