DFG-Projekt „Einflüsse des Survey-Designs auf die Prävalenz sensitiver Merkmale“

Einflüsse des Survey-Designs auf die Prävalenz sensitiver Merkmale

English Version below.

Surveys besitzen zahlreiche Fehlerquellen, die zu Unterschieden zwischen der Schätzung basierend auf dem Survey und dem Populationsparameter führen können. Dies gilt besonders bei der Erhebung sensitiver Merkmale. Am Beispiel sensitiver Merkmale soll eine systematische Meta-Analyse im Anschluss an eine extensive Literaturrecherche entsprechend der PRISMA-Richtlinien bisher publizierter Survey-Schätzungen erfolgen. Mit Hilfe einer Meta-Regression sollen die Effekte unterschiedlicher Survey-Designs auf die resultierenden Schätzungen untersucht werden. Dabei sollen vor allem unterschiedliche Design-Optionen codiert werden, wie z.B. Frageform, Position im Fragebogen, Anwesenheit eines Interviewers, Art der Stichprobenziehung, Nonresponse und Sponsor. Das Projekt soll Hinweise für die Interpretation von Prävalenzschätzungen sensitiver Merkmale allgemein liefern und zu Handlungsempfehlungen für zukünftige Erhebungen führen.

 

 

 

Impact of Survey Design Features on Prevalence Estimates of Sensitive Characteristics

Due to many sources of sampling and non-sampling error, survey estimates may deviate from the population parameter. The impact of nonsampling errors is usually more considerable in surveys of sensitive characteristics. Using prevalence estimates of sensitive characteristics, a systematic meta-analysis after an extensive literature search following the PRISMA guidelines of published survey estimates will be conducted. The effects of survey design features on the resulting estimates will be studied with a meta-regression. Many different design options will be coded, for example, question form, position in the questionnaire, presence of an interviewer, type of sampling, nonresponse and sponsor. The project will inform the interpretation of prevalence estimates of sensitive characteristics in general and will yield recommendations for the design of future surveys.