Erklärung von Antwortausfällen und Bekämpfung von Verzerrung durch Antwortausfälle in eigenständig auszufüllenden Panelumfragen

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Dr. Barbara Felderer; Professor Dr. Jannis Kück; Professor Dr. Martin Spindler
• Fachliche Zuordnung: Empirische Sozialforschung
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 530859036

Nonresponse ist eine große Herausforderung für die Qualität von Umfragedaten. Insbesondere bei Panelerhebungen ist die im Laufe des Panels immer kleiner werdende Zahl der Teilnehmenden ein großes Problem. Das geplante Projekt besteht aus zwei Teilen: "Nonresponse verstehen" und "Verzerrung durch Nonresponse bekämpfen". Im ersten Teil wird untersucht, inwieweit Merkmale der Teilnehmenden und der Erhebung die Teilnahme an der Folge-Welle im GESIS Panel beeinflussen. Insbesondere wird analysiert, ob zu unterschiedlichen Phasen des Panels unterschiedliche Merkmale Nonresponse erklären, ob sich die Richtung oder die Stärke der Effekte ändern und ob die Merkmale voneinander abhängen. Es wird außerdem geprüft, inwieweit die Ergebnisse aus dem GESIS-Panel auf vergleichbare Panel Studien übertragbar sind. Aufgrund der großen Anzahl von (potenziell korrelierten) Merkmalen werden für die Analyse Methoden des maschinellen Lernens verwendet. Der Einsatz von Methoden des so genannten double machine learnings ermöglicht die unverzerrte Schätzung von Kausalzusammenhängen. Diese werden als dynamisch und heterogen eingeschätzt. Die Methoden des double machine learnings werden im Rahmen des Projekts für die Analyse von Paneldaten (weiter-) entwickelt. Die neu entwickelten Methoden werden in Form von R- und Python-Paketen veröffentlicht. Im zweiten Teil des Projekts wird untersucht, inwieweit verschiedene Interventionen (zusätzlicher monetärer Anreiz, Versendung von SMS oder Emails inklusive einer Zusammenfassungen der Studienergebnisse zwischen den Wellen) zur Veränderung des Antwortverhaltens beitragen. Es wird ein targeted design entwickelt, um die Interventionen so auf die Panel-Mitglieder zu verteilen, dass die Unterschiede im Teilnahmeverhalten zwischen diesen so weit wie möglich reduziert werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen