Zusammenfassung
Bei face-to-face-Interviews gehen ca. 10% der Ausfälle einer Bruttostichprobe der allgemeinen Bevölkerung der Bundesrepublik darauf zurück, daß die Zielpersonen nicht erreicht werden können (vgl. Kap. 3.5). Bei der Diskussion um die Ursachen von Nonresponse wurde zuvor mehrfach festgestellt, daß eine Trennung zwischen den verschiedenen Ursachen von Nonresponse unverzichtbar ist. Dies gilt insbesondere in Hinsicht auf verschiedene mögliche statistische Korrekturverfahren. Bemerkenswerterweise gibt es zu dem Problem der Erreichbarkeit der Befragten deutlich weniger Arbeiten als zu Ausfällen durch Verweigerungen. Man kann aber die Hypothese vertreten, daß Ausfälle durch Verweigerungen eher durch kaum stabile situationale Effekte verursacht werden, während Ausfälle durch Nichterreichbarkeit tatsächlich auf stabile und in Hinsicht auf inhaltliche Modelle relevante Variablen verursacht werden. Falls dies korrekt wäre, hätten Ausfälle durch Nichterreichbarkeit gravierendere Konsequenzen als Ausfälle durch Verweigerung. Andererseits konnte die Analyse der Feldberichte auch bei Ausfällen durch Nichterreichbarkeit große Schwankungen und deutliche Institutseffekte nachweisen (vgl. Kap. 3.4.2.3.1). Daher muß hier auch der Analyse der Nichterreichbarkeit Aufmerksamkeit geschenkt werden.
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Literatur
Cottler/Zipp/Robins/Spitznagel (1987) berichten für einen psychiatrischen Survey in den USA den Einfluß der schwereren Erreichbarkeit (und einer geringeren Teilnahmebereitschaft) unter Alkoholikern in der allgemeinen Bevölkerung auf die entsprechenden Prävalenzschätzungen.
Dabei sollte beachtet werden, daß der Anteil von Schwererreichbaren in Surveys möglicherweise unterschätzt wird, da bei Schwererreichbaren die Versuchung für die Interviewer zu einer Fälschung größer ist. So weist z.B. Case (1971:43) darauf hin, daß bei Kontrollanrufen zur Überprüfung, ob Interviews tatsächlich stattfanden, ein Zusammenhang zwischen dem Anteil gefälschter Interviews und der Erreichbarkeit beim Kontrollanruf bestand: Bei den Zielpersonen, die beim ersten Anruf erreicht werden konnten, lag der Anteil der Fälschungen bei 2.9%, bei den Zielpersonen, für die mehr als vier Anrufe notwendig waren, lag dieser Anteil bei 8.0%.
Der öffentlich zugängliche Teil des ALLBUS 1994 enthält nicht die Zahl der Kontakte bis zum Interview. Die mir freundlicherweise zur Verfügung gestellten Daten (der Responden- ten) wurden nur zur Validierung der mit anderen Datensätzen geschätzten Modelle ver- wendet. Die Media-Analyse 1995 enthält wie fast alle Surveys keine Angaben über Nonrespondenten, daher auch leider nicht die Anzahl der Kontaktversuche bis zur Klassifikation als Ausfall. Die Nonresponse-Studie des ALLBUS enthält nur die Zahl der Kontakte der ersten Welle; leider nicht getrennt nach Haupt-und Nacherhebung. Die Datenstruktur erlaubt keine Zuordnung der Zahl der Kontakte zu einem Interviewer. Für alle Nonrespondenten liegen aufgrund eines Matchfehlers in der Methodendatei keine Angaben über die Sampling-Points vor. Damit liegt bis heute für die BRD kein methodisch wirklich brauchbarer Datensatz für die Analyse des Kontaktverhaltens der Interviewer vor.
Abhängige Variable war die Zahl der Besuche bis zum Interview, beim ALLBUS 1986 die Zahl der Besuche insgesamt. Gerechnet wurden zunächst ANOVAs bzw. lineare Regressionen sowie lineare Regressionen mit um die Klumpeneffekte korrigierten Standardfehlern. Die ML-Schätzung der Box-Cox-Transformation zeigte nur minimale Verbesserung der linearen Modelle. Wie so häufig, unterscheiden sich die Ergebnisse kaum, wenn andere Verfahren verwendet werden. Poisson-Regressionen erbrachten keine qualitativ anderen Ergebnisse. Anschließend wurde die Anzahl der Besuche dichotomisiert (bis einschließlich 3, 4 und mehr). Hier wurden ANOVAs und logistische Regressionen gerechnet. Schließlich wurden Klassifikations-bzw. Regressionsbäume mit CART und S-Plus gerechnet (zu CART-Modellen vgl. Breiman/Friedman/Olshen/Stone 1984 sowie Clark/Pregibon 1993, zur verfügbaren Software vgl. Steinberg/Colla 1992 und Venables/Ripley 1994 ferner Magidson 1994). Auch diese Modelle zeigten keine anderen Ergebnisse als die einfachen ANOVAs.
Költringer (1992a:104) verwendet dabei allerdings in seinem Modell unter anderem die wahrgenommene Schwierigkeit, Personen zum Interview zu überreden als Prädiktor. Rechnet man ein modifiziertes Modell ohne diesen Prädiktor aber mit einer Dummy-Variablen für hohe Bildung, so zeigt sich, daß die einzigen erklärungskräftigen Prädiktoren folgende sind: 1. die Region, in der die Interviews stattfinden (Großstädte negativ und ländliche Regionen positiv gegenüber Kleinstädten), 2. die Zahl der Stunden, die pro Monat als Interviewer gearbeitet wird, 3. hohes Ausmaß an Bildung und 4. das Absolvieren einer mündlichen Interviewerschulung. Der letzte Effekt verschwindet sofort, falls man die abhängige Variable logit-transformiert.
Reuband/Blasius (1995) konnten in einer Kölner Studie 2 von 469 Personen einer telefonischen Befragung nicht erreichen, wobei aber kein Standard-Auswahlverfahren verwendet wurde. In der Face-to-Face-Befragung konnten 5.1% der bereinigten Stichprobe nicht erreicht werden. Im ALLBUS 1994 lag der Anteil bei 2.8% im Westen und 3.4% im Osten.
Zur Verwendung logistischer Regressionen und Markov-Modelle zur Entwicklung optimaler Strategien vgl. Greenberg/Stokes (1990). Solche Strategien können in CATI-Programmen so implementiert werden, daß das System zu den bestmöglichen Zeitpunkten anruft.
Weitere Ergebnisse aus schwer zugänglichen Quellen finden sich bei Lievesley (1986:1215), Groves (1989:192–201) und Morton-Williams (1993:54–58). Hinweise auf ältere Arbeiten geben Kulka/Weeks (1988).
Kohout (1992:114) faßt das Problem der Unterbrechung der Alltagsroutinen des Befragten durch den Interviewversuch folgendermaßen zusammen: “The respondent may be occupied with such activities as baking, repair projects, a TV show, or a chat with neighbors and may insist on continuing them throughout the interview. The inte rv iewer may have awakened the respondent. from an afternoon nap or arrived at the respondent’s usual nap time. The respondent may be sick,intoxinated, distraught over a recently tragedy, or in the midst of an argument with a spouse. The point is that something was going on before the interviewer arrived and she must assist the respondent in making the transition to the interview situation.“
Die Daten basieren auf den Ergebnissen der Media-Analyse 1990 mit fast 23.000 Befragten. Die Daten der Abbildung wurden aus den ungewichteten Ergebnissen des Tagesablaufs (Dokumentation MA90, Elektronische Medientranche, S.2/10) berechnet.
Die von Groves (1989:195) berichteten Daten von Hill (1978) stimmen in Hinsicht auf den bimodalen Verlauf mit diesen Daten gut überein. Allerdings zeigt sich schon bei diesen älteren Daten, daß der Anteil der Personen, die tagsüber schlafen, in den USA höher liegt als in der Bundesrepublik. Auch hier könnte eine Ursache für geringere Erreichbarkeit bei Face-to-face-Befragungen in den USA liegen.
Es scheint eine leichte Tendenz zu geben, daß bei Studien mit geringeren Ausfällen durch Nichterreichbarkeit der Anteil der Interviews zwischen 17–20 Uhr höher liegt. So ergab sich sowohl für die Media-Analyse 1990 als auch für den ALLBUS 1994 für diesen Zeitraum ein Anteil von 33%. Daraus kann man weder schließen, daß die Interviews später stattfinden, noch, daß schwer erreichbare Personen eher zu diesem Zeitpunkt erreichbar sind, da sie möglicherweise lediglich die Interviews für diesen Zeitpunkt vereinbaren.
Diese Zahlen sind fast identisch mit denen, die sich bei einer Analyse des ALLBUS 1994 (West) ergeben. Dies ist insbesondere deshalb von Interesse, da der ALLBUS 1994 eine Einwohnermeldeamtstichprobe darstellt.
vgl. Kap. 3.2.3. Das ADM-Design ist ein dreistufiges Auswahlverfahren. Der Arbeitskreis deutscher Marktforschungsinstitute (ADM) stellte ein Magnetband (“Ziehungsband”) zusammen, das Daten über die Stimmbezirke der Bundesrepublik und West-Berlins enthält. Aus dieser Datei wurde eine Stichprobe von Primäreinheiten (=Stimmbezirke) gezogen. Diese Stichprobe wird als “ADM-Mastersample” bezeichnet. Aus diesen Primäreinheiten wurden Unterstichproben mit je 210 Primäreinheiten gezogen. Diese Unterstichproben werden als “Netze” bezeichnet. Jedes Netz läßt sich als Stichprobe aus der Grundgesamtheit der Primäreinheiten auffassen. Für den ALLBUS 1988 wurden drei Netze verwendet, also 630 Primäreinheiten (“Sampling-Points”). Auf der zweiten Stufe wurden für jede der 630 Primäreinheiten durch Begehungsregeln 23 Adressen von Privathaushalten erhoben. In 210 Primäreinheiten wurden jeweils 8 Privathaushalte zufällig ausgewählt, in den anderen 420 Primäreinheiten 7 Privathaushalte. Auf der dritten Stufe wurden die zu Befragenden mit einer Zufallszahlentabelle zufällig aus den Mitgliedern der Privathaushalte ausgewählt.
Die folgende Analyse muß sich auf die tatsächlich Befragten beschränken, da auch für diesen ALLBUS keine Nonrespondenten-Datei existiert. Neuere Erhebungen kamen nicht in Betracht, weil zentrale Variablen in den Datensätzen fehlten (wie z.B. Sampling-PointNummern im ALLBUS 1991–1994 oder Interviewemummer im Wohlfahrtssurvey 1993).
Dieses Phänomen läßt sich in mehr oder weniger großem Umfang in fast allen Datensätzen, in denen Interviewernummern und Interviewermerkmale vorhanden sind, nachweisen. So finden sich auch im ALLBUS 1994 mindestens zwei Abrechnungsnummern, hinter denen sich mehr als ein Interviewer verbergen.
Insgesamt schwankt die Zahl der Interviews, die pro Tag der Feldphase durchgeführt werden konnten, sehr stark: An den 68 Tagen der Feldzeit des ALLBUS 1988 ergaben sich zwischen 0 und 143 Interviews pro Tag, der Median lag bei 32, der Mittelwert bei 44.8.
Die Kontaktprotokolle sind in der zusätzlichen “Methodendatei” des ALLBUS 1980 enthalten. Allerdings existieren auch hier keine Nonrespondenten-Records, so daß auch diese Analyse auf die Respondenten beschränkt bleiben muß.
Die Ergebnisse des ersten Teils dieser Analysen basieren auf dem berichteten Verhalten der Interviewer des ALLBUS 1988. Bei anderen Surveys und anderen Erhebungsinstituten werden die Ergebnisse etwas anders aussehen. So zeigt z.B. eine Analyse des ALLBUS 1990, daß mehr Interviewer pro Point eingesetzt wurden und die Besuchstage stärker über die Feldperiode streuen. Die prinzipiellen Schlußfolgerungen ändern sich aber nicht.
vgl. hierzu den Bericht Dorrochs (1994), der nicht nur unter falschem Namen sondern auch als Frau für verschiedene Institute arbeitete. Weiterhin deutet Dorroch (1994:36) an, daß die Angaben der Interviewer, für wieviele Institute sie arbeiten, in vielen Fällen falsch sind. Dorroch (1994) dokumentiert in vielen Details, wie sich Interviewer als rationale Akteure bei ungenügender Kontrolle der Feldarbeit und schlechten Arbeitsbedingungen (z.B. einer Bezahlung von 15 DM pro Interview Anfang der 90er Jahre) verhalten müssen.
Für die Genehmigung diese Daten zu verwenden, danke ich dem Studienkreis Tourismus. Die Daten wurden 1987 erhoben und beziehen sich auf die Reisen 1986. Ein Teil der im folgenden berichteten Analysen wurde bereits 1990 durchgeführt (für die technische Durchführung eines Teils dieser Analysen im Juni 1990 danke ich meinem damaligen Mitarbeiter Frank Kalter). Da sich die derzeit jüngste verfügbare Reiseanalyse auf das Jahr 1990 bezieht und eine strukturelle Veränderung im Reiseverhalten zwischen 1986 und 1990 unwahrscheinlich erschien, wurde auf eine Wiederholung der Analyse mit einem neueren Datensatz verzichtet.
Die Grundgesamtheit der Studie war definiert als die Menge der Personen, die in Privathaushalten lebten und das 14. Lebensjahr vollendet hatten. Bei einer realisierten Stichprobe von 6026 Personen enthält der Datensatz die Angaben für 5805 Personen, die mindestens 18 Jahre alt waren. Für die hier berichteten Schätzungen wurden nur die Daten dieser 5805 Personen des ungewichteten Zentralarchiv-Datensatzes (Nr. 1429) berücksichtigt. Der Datensatz enthält Angaben zu einer (55.9%), zwei (8.6%) oder drei (2.1%) Hauptreisen, die mehr als 5 Tage dauerten, sowie Angaben zu Kurzreisen. Bei der Analyse wurden alle Reisen berücksichtigt, wobei die insgesamt 4482 Kurzreisen (für die kein Datum vorlag) zufällig über das Jahr gestreut wurden. Die Dauer der Kurzreisen wurde mit 3 Tagen angenommen. Für die Analyse wurde von der (mit Sicherheit falschen, aber unkritischen) Annahme ausgegangen, daß der Tag des Reiseantritts zufällig über den Monat des Reiseantritts streut. Für die erste Reise lag die Angabe vor, ob der Reiseantritt in der ersten oder zweitem Monatshälfte erfolgte. Diese Information wurde bei der vorgenommenen Zufallszuweisung zu Antrittstagen berücksichtigt.
Die Verwendung des durchschnittlichen Anteils der langreisenden Personen zur Schätzung der Ausfälle führt zu einer deutlichen Überschätzung der Ausfälle durch Urlaube, da hierbei implizit von einer weitgehenden Deckung von Feldperiode und Urlauben ausgegangen werden muß. Zur Schätzung der tatsächlichen Ausfälle pro Monat wurden die angegebenen Langreisen der Reiseanalyse 1986 zufällig auf einen Antrittstag im angegeben Reisemonat verteilt und die Abwesenheit der Personen in einer jeweils vier-bzw. sechswöchigen Feldperiode ausgezählt.
Gesundheitssurvey der Deutschen Herz-Kreislauf-Präventionsstudie (DHP), Dokumentation des Datensatzes für die 1. Stufe, Bonn, April 1989, eigene Berechnungen auf der Grundlage des Public-Use-Files. Grundgesamtheit sind die Erwachsenen in der BRD, 25–69 Jahre, ohne Anstaltsbevölkerung. Die Berechnung basiert auf der Zufallsverteilung der letzten drei vom Befragten berichteten Krankenhausaufenthalte auf das Jahr. Für jeden Tag wurde die Zahl der Personen im Krankenhaus ausgezählt. Das Maximum lag bei 44 von 4790 Fällen.
Da in der Bevölkerungszahl hier die Anstaltsbevölkerung enthalten ist und sich die Berechnung der Bettenauslastung natürlich nicht auf die gleiche Grundgesamtheit stützt wie allgemeine Bevölkerungsumfragen ist diese Schätzung mit größeren Unsicherheiten behaftet. Die Angaben basieren auf Berechnungen bei Schnell (1991b) sowie den “Daten des Gesundheitswesens” (Bundesminister für Gesundheit 1995:225).
Selbst die Simulation einfacher Feldprozeduren findet sich selten in der Literatur. Ausnahmen sind Lemeshow u.a. (1985) sowie Bennett u.a. (1994). Solche elementaren Simulationen verwenden aber keine empirischen Informationen über das Feldgeschehen; es handelt sich hierbei um Monte-Carlo-Simulationen, nicht um Mikro-Simulationen durch DiscreteEvent-Modelle.
vgl. Kreutzer (1986). Eine praktische Einführung einschließlich einer Programmbibliothek findet sich bei Davies/O’Keefe (1989). Ansonsten gibt es für Discrete-Event-Simulationen in den Sozialwissenschaften nur wenige Anwendungen, vgl. hierzu Schnell (1990a, 1992).
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Schnell, R. (1997). Ursachen unterschiedlicher Erreichbarkeit der Zielpersonen. In: Nonresponse in Bevölkerungsumfragen. VS Verlag für Sozialwissenschaften, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-97380-1_5
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