Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

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M.Sc. Kristin Dombrowski

M.Sc. VWL Kristin Dombrowski

M.Sc. VWL Kristin Dombrowski

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Inhaltsverzeichnis

  • seit 08/2012 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Statistik
  • 10/2010 bis 09/2011 und 03/2012 bis 08/2012 wissenschaftliche Hilfskraft am Leibniz-Institut für Agrarentwicklung in Transformationsökonomien
  • 06/2010 bis 08/2011 und 02/2012 bis 03/2012 wissenschaftliche Hilfskraft am Lehrstuhl für Statistik
  • 09/2011 bis 01/2012 Auslandsstudium an der University of Economics in Bratislava (Slowakei)
  • 10/2009 bis 03/2010 wissenschaftliche Hilfskraft am Lehrstuhl für Volkswirtschaftslehre, insbesondere Mikroökonomie und Finanzwissenschaft
  • 10/2008 bis 09/2009 wissenschaftliche Hilfskraft am Institut für Wirtschaftsforschung Halle
  • 10/2006 bis 07/2012 Studium Bachelor/Master Volkswirtschaftslehre an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
  • Jahrgang 1985

Verbesserung der Verweigererdetektion im Rahmen der Randomized-Response-Technik

Die Erhebung sensibler Merkmale, wie z.B. Steuerhinterziehung oder Sexualverhalten, stellt Forscher vor große Herausforderungen, da insbesondere die Befragten einen Anreiz haben, nicht oder nicht wahrheitsgemäß zu antworten, die das sensible Merkmal tragen. Dies führt bei klassischen Erhebungsverfahren zur verzerrten Schätzung des sensiblen Merkmals. Etablierte Erhebungsmethoden zur Reduktion dieser Verzerrung sind die Randomized-Response-Technik (Warner, 1965) und die Item-Count-Technik (Miller, 1984). Diese Ansätze basieren auf der Annahme, dass die Befragten den Verfahrensablauf verstehen und folgen, sowie dem Verfahren vertrauen. Da die Verfahren jedoch relativ komplex sind, kann nicht davon ausgegangen werden, dass diese Annahmen in der Praxis grundsätzlich erfüllt sind. In diesem Fall kommt es durch eine Unter- bzw. Überschätzung der Prävalenz des sensiblen Merkmals zu einer verminderten Ergebnisqualität.

Verweigererdetektionsmodelle greifen genau jene Problematik auf, dass einige Befragte unabhängig von der Fragestellung bzw. Instruktion eine beliebige Antwort geben (und somit verweigern) (Clark & Desharnais, 1998; Pitsch, Emrich & Pierdzioch, 2012)). Diese Ansätze erfordern jedoch einen größeren Stichprobenumfang, um eine effiziente Schätzung der Verweigerrate gewährleisten zu können. Um dieser Problematik zu begegnen, können clientseitig erhobene Paradaten in webbasieren Befragungen ein geeignetes Mittel darstellen (Heerwegh, 2011). Jene automatisch generierten Daten liefern Informationen über den Prozess der Antwortgenerierung, bspw. durch die Messung der Antwortgeschwindigkeit oder der Aufzeichung der Mausbewegungen, so dass sie einen Beitrag zur besseren Trennung der Verweigerer von den Nicht-Verweigerern leisten können.

Ziel dieses Projektes ist es, ein erweitertes kognitionspsychologisches Modell zur Erklärung des Beantwortungsverhaltens bei der Erhebung sensibler Merkmale mit der Randomized-Response-Technik zu entwickeln. Basierend auf den so gewonnenen Erkenntnissen über psychologische und soziologische Eigenschaften von Verweigerern soll schließlich eine Methode entwickelt werden, in der clientseitige Paradaten zur Identifikation von Verweigerern genutzt werden können.

Basisquellen

Clark, S.J. & Desharnais, R.A. (1998). Honest Answers in Embarrassing Questions: Detecting Cheating in the Randomized Response Model. Psychological Methods, 3(2), 160-168.

Heerwegh, D. (2011). Internet Survey Paradata. In: Das, M., Ester, P. & Kaczmirek, L. (Hrsg.). Social and Behavioral Research and the Internet: Advances in Applied Methods and Research Strategies, Routledge, New York, 325-348.

Miller, J.D. (1984). A new survey technique for studying deviant behavior. Dissertation. The George Washington University.

Pitsch, W., Emrich, E. & Pierdzioch, C. (2012). Match Fixing im deutschen Fussball: Eine empirische Analyse mittels der Randomized-Response-Technik. Diskussionspapierreihe, Nr. 120, Helmut Schmidt Universität, Hamburg.

Warner, S.L. (1965). Randomized Response: A Survey Technique for Eliminating Evasive Answer Bias. Journal of the American Statistical Association, 60(309), 63-69.

Wissenschaftliche Vorträge

  • Dombrowski, K., Becker, C.: Improving Cheater Detection in Web-based Randomized Response Using Client-Side Paradata, GOR2014 - General Online Research, Köln, 07.03.2014.
  • Dombrowski, K.: Verbesserung der Verweigererdetektion im Rahmen der Randomized-Response-Technik durch die Verwendung clientseitiger Paradaten, Statistische Woche 2013, Berlin, 17.09.2013.
  • Dombrowski, K., Becker, C.: Improving Cheater Detection in Web-based Randomized Response Using Client-Side Paradata, ESRA2013 - European Survey Research Association, Ljubljana, 17.07.2013.

Publikationen

  • Becker, C., Dombrowski, K. (2013). Eine Trendwende in der Marketingforschung - Aktuelle Chancen und Risiken von Web Surveys. In: Crockford, G., Ritschel, F., Schmieder, U.-M. (Hrsg.). Handel in Theorie und Praxis: Festschrift zum 60. Geburtstag von Prof. Dr. Dirk Möhlenbruch, Springer, Wiesbaden, 439-466.

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