Interviewerfälschungen in sozialwissenschaftlichen Umfragen. Leistungsfähigkeit statistischer Aufdeckungsmethoden und Verzerrungspotenzial [German]

Masterarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich Soziologie - Methodologie und Methoden, Note: 1,0, Otto-Friedrich-Universit t Bamberg (Fakult t f r Sozial- und Wirtschaftswissenschaften), Sprache: Deutsch, Abstract: Pers nliche-m ndliche Befragungen stellen aufgrund ihrer Vorteile hinsichtlich des Coverage und der Datenqualit t einen bevorzugten Erhebungsmodus bei gro en sozialwissenschaftlichen Umfragen, wie z. B. der Allgemeinen Bev lkerungsumfrage der Sozialwissenschaften oder dem European Social Survey, dar. Interviewern kommt bei dieser Art der Befragung zweifellos eine Schl sselrolle zu. Sie stellen das Bindeglied zwischen Forschern und Befragten dar und die Qualit t der erhobenen Daten h ngt ma geblich von ihrer Arbeit ab. Der Einsatz von Interviewern kann einerseits einige Vorteile mit sich bringen. Sie k nnen beispielsweise Befragungspersonen ber die jeweilige Studie aufkl ren, Vertrauen schaffen, zur Teilnahme motivieren und Hilfestellungen geben. Andererseits k nnen sich jedoch auch Nachteile durch den Einsatz von Interviewern ergeben. Neben der sozialen Erw nschtheit betrifft dies noch ein weiteres potentielles Problem, das im Gegensatz dazu nur recht selten erw hnt wird: Es kann vorkommen, dass ein Interviewer Frageb gen komplett/teilweise selbst ausf llt, und somit Daten f lscht. Interviewerf lschung 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 Teilf lschungen bei Face-to-Face-Befragungen thematisiert. G ngige gr ndliche Qualit tskontrollen, wie die Durchf hrung 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 zuf lligen Stichproben wiederum erweist sich als h chst ineffektiv. Im Fokus der empirischen Arbeit sollen daher statistische Verfahren ste