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The newly collected “Potsdam Grievance Statistics File” (PGSF) holds data on the number and topics of grievances (“Eingaben”) that were addressed to local authorities of the German Democratic Republic (GDR) in the years 1970 to 1989. The PGSF allows quantitative analyses on topics such as participation, quality of life, and value change in the German Democratic Republic. This paper introduces the concepts of the data set and discusses the validity of its contents.
The newly collected Potsdam Grievance Statistics File (PGSF) holds data on the number and topics of grievances (Eingaben) that were addressed to local authorities of the German Democratic Republic (GDR) in the years 1970 to 1989. The PGSF allows quantitative analyses on topics such as participation, quality of life, and value change in the German Democratic Republic. This paper introduces the concepts of the data set and discusses the validity of its contents.
Der Potsdam Grievance Statistics File (PGSF) ist eine historische Datensammlung von Beschwerden, sog. Eingaben, die in der DDR von deren Bürgern eingereicht wurden. Die Eingaben wurden schriftlich oder mündlich gestellt und waren an staatliche Institutionen gerichtet. Der Staat zählte diese Eingaben und kategorisierte sie in Eingabenstatistiken.
Der PGSF enthält Eingabenstatistiken des Zeitraums 1970–1989 einer Wahrscheinlichkeitsstichprobe von im Jahr 1990 existierenden Kreisen. Zusätzlich finden sich Eingabenstatistiken eines Convenience-Samples von Kreisen aus dem Zeitraum 1970–1989.
Toleranz
(2015)
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).
Variance Inflation Factor
(2015)
Im Vergleich zu Umfragen an Wahrscheinlichkeitsstichproben bieten Umfragen an Access-Panels, die auf Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben basieren, unbestreitbare wirtschaftliche Vorteile. Diese Vorteile gehen jedoch mit unvermeidbaren Qualitätseinbußen einher, die auch dann bestehen bleiben, wenn Erstere sehr niedrige Responseraten haben. Daher müssen die wirtschaftlichen Vorteile und die methodischen Einschränkungen gegeneinander abgewogen werden. Es wird argumentiert, dass diese Abwägung anhand normativer Festlegungen erfolgen muss. Unter Anwendung der hier vorgeschlagenen Maßstäbe kommt der Beitrag zu dem Schluss, dass die Qualitätsansprüche an über Massenmedien verbreitete Meinungsumfragen höher sein sollten als für rein (sozial)wissenschaftliche Zwecke.