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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.
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.
Leben in der ehemaligen DDR
(2020)
Leben in der ehemaligen DDR
(2019)
A review of all research papers published in the European Sociological Review in 2016 and 2017 (N = 118) shows that only a minority of papers clearly define the parameter of interest and provide sufficient reasoning for the selected control variables of the statistical analysis. Thus, the vast majority of papers does not reach minimal standards for the selection of control variables. Consequently, a majority of papers interpret biased coefficients, or statistics without proper sociological meaning. We postulate that authors and reviewers should be more careful about control variable selection. We propose graphical causal models in the form of directed acyclic graphs as an example for a parsimonious and powerful means to that end.
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).