Hybrid-Modelle

Zusammenfassung

Ein Modelltyp, bei dem Individual- und Aggregatdaten in einem Modell zur Schätzung der Wählerwanderung verwendet werden, sind die sogenannten Hybrid-Modelle. Sie stellen oft eine Weiterentwicklung von hierarchischen Bayesianischen Modellen für die ökologischen Inferenz dar. Das von uns entwickelte neue „Hybride Multinomial-Dirichlet-Modell“ wird in diesem Kapitel vorgestellt und evaluiert. Mit einer Simulationsstudie wird gezeigt, dass das Hinzuspielen von Individualdaten im Vergleich zur ökologischen Inferenz immer zu einer besseren Schätzung der Wählerwanderung führt. Der Unterschied ist stärker ausgeprägt, wenn eine realistische höhere Variabilität zwischen den Wahlbezirken angenommen wird. In realistischen Szenarien kann mit dem Hybrid-Modell auch eine Verbesserung im Vergleich zur Hochrechnung aus Individualdaten erreicht werden. Weiterhin zeigt sich, dass es einen Sättigungseffekt gibt, so dass eine höhere Anzahl an Individualdaten nur noch begrenzt zu einer Verbesserung der Schätzung führt. Ein inhaltlicher Vorteil bei der Anwendung des Hybrid-Modells ist, dass die Schätzung mit diesem die gesamte Wählerschaft beschreibt, während die Hochrechnung aus der Nachwahlbefragung nur die Wählerwanderung der Wähler bei der zweiten Wahl beschreiben kann. Das vorgestellte „Hybride Multinomial-Dirichlet-Modell“ ist von uns im R-Packet eiwild implementiert worden.