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Unit nonresponse biases in estimates of SARS-CoV-2 prevalence

  • Since COVID-19 became a pandemic, many studies are being conducted to get a better understanding of the disease itself and its spread. One crucial indicator is the prevalence of SARS-CoV-2 infections. Since this measure is an important foundation for political decisions, its estimate must be reliable and unbiased. This paper presents reasons for biases in prevalence estimates due to unit nonresponse in typical studies. Since it is difficult to avoid bias in situations with mostly unknown nonresponse mechanisms, we propose the maximum amount of bias as one measure to assess the uncertainty due to nonresponse. An interactive web application is presented that calculates the limits of such a conservative unit nonresponse confidence interval (CUNCI).

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Verfasserangaben:Julia C. PostORCiDGND, Fabian ClassORCiDGND, Ulrich KohlerORCiDGND
DOI:https://doi.org/10.18148/srm/2020.v14i2.7755
ISSN:1864-3361
Titel des übergeordneten Werks (Englisch):Survey research methods
Verlag:European Survey Research Association
Verlagsort:Duisburg
Publikationstyp:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Datum der Erstveröffentlichung:02.06.2020
Erscheinungsjahr:2020
Datum der Freischaltung:09.01.2023
Freies Schlagwort / Tag:COVID-19; conservative confidence limits; nonresponse bias; prevalence; probability samples; unit nonresponse
Band:14
Ausgabe:2
Seitenanzahl:7
Erste Seite:115
Letzte Seite:121
Organisationseinheiten:Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät / Sozialwissenschaften / Fachgruppe Soziologie
DDC-Klassifikation:3 Sozialwissenschaften / 30 Sozialwissenschaften, Soziologie / 300 Sozialwissenschaften
Peer Review:Referiert
Publikationsweg:Open Access / Gold Open-Access
Lizenz (Deutsch):License LogoCC-BY-NC - Namensnennung, nicht kommerziell 4.0 International
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