Beschreibung

Frühere Arbeiten haben gezeigt, dass effektive Einstellvariablen für die Antwortverweigerung bei Befragungen sowohl mit der Propensität zu antworten als auch mit den interessierenden Umfragevariablen hoch korreliert sein sollten. In der Praxis werden Propensitymodelle oft für die Justierung von Nonresponse mit multiplen Hilfsvariablen als Prädiktoren benutzt. Diese Hilfsvariablen können positiv oder negativ mit der Umfragebeteiligung assoziiert sein, sie können mit sich selbst korreliert sein und sie können positive oder negative Beziehungen mit Umfragevariablen haben. Trotzdem sind die Konsequenzen für die Justierung von Nonresponse dieser Bedingungen nicht bekannt. Hier werden Simulationen benutzt, um die Effekte von Hilfsvariablen auf entgegengesetzte Beziehungen, auf Umfragebeteiligung und Umfragevariablen zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass sich Bias und Mean Square Fehler von justierten Antworten substantiell unterscheiden, wenn die Prädiktoren gleichgerichtete Beziehungen haben im Vergleich dazu, wenn sie gegensätzliche mit entweder Propensität oder den Umfragevariablen haben. Die Folgen für die Justierung von Nonresponse und Responsive Design werden diskutiert. (IAB)