Dieses Buch beschäftigt 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 Ergebnisqualität beeinflussen?
- Wie kompensiert man Nonresponse?
- Wie können nichtzufällige Stichprobenverfahren und Big Data-Analysen
im Zusammenhang mit den Aufgaben der Survey-Statistik funktionieren?
Die Vermittlung des Methodenverständnisses wird unterstützt durch die
verständnisorientierte Veranschaulichung der Basisideen. Diese
Anschaulichkeit wird durch einfache und daher gut nachvollziehbare
Beispiele gestützt.
Für die vorliegende 3. Auflage wurde das Buch vollständig überarbeitet
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 nichtzufälligen
Stichprobenverfahren (inklusive den damit verwandten Big
Data-Generierungsprozessen) erweitert. Jedes Kapitel wird zudem durch
Aufgabenstellungen ergänzt, deren Umsetzung mit der Software R
angeleitet wird.