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Der repräsentative Querschnitt

  • Elisabeth Noelle-Neumann
  • Thomas Petersen

Zusammenfassung

Zeitungsleser, die schon am Tag vor einer Bundestagswahl auf ein Prozent genau die späteren amtlichen Ergebnisse als Resultat von Bevölkerungsumfragen mit 2000 Interviews veröffentlicht finden, halten die Auswahl dieser 2000 Befragten, die Bildung des »repräsentativen Querschnitts«, oft für das eigentliche Geheimrezept der Demoskopie.

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Literatur

  1. 1.
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  2. 4.
    Siehe Einleitung, S. 25 bis 27 mit dem Vergleich von Prognosen und amtlichen Wahlergebnissen.Google Scholar
  3. 5.
    Vgl. das »Apfelwein-Experiment«, S. 52–53.Google Scholar
  4. 6.
    Allensbacher Archiv, IfD-Umfragen Nr. 6012, 6013, 6014, 6015.Google Scholar
  5. 7.
    Allensbacher Archiv, IfD-Umfrage Nr. 6014, April 1995.Google Scholar
  6. 8.
    Zur Berechnung von Korrelations-Koeffizienten siehe S. 547–548.Google Scholar
  7. 9.
    Stephen W. Hawking: Eine kurze Geschichte der Zeit. Die Suche nach der Urkraft des Universums. Reinbek 1988. Dort S. 7. Original: A Brief History of Time: From the Big Bang to Black Holes. New York 1988.Google Scholar
  8. 10.
    Allensbacher Archiv, IfD-Bericht Nr. 177.Google Scholar
  9. 14.
    Kellerer 1963, S. 144. Siehe auch Friedrichs 1985, S. 139–144.Google Scholar
  10. 15.
    Das Beispiel ist eine leicht abgewandelte Version des Beispiels von Kellerer 1963, S. 144–145.Google Scholar
  11. 16.
    Leicht abgewandelt übernommen aus: Knieper 1993, S. 54.Google Scholar
  12. 18.
    Unter bestimmten Bedingungen kann es auch sinnvoll sein, eine »disproportional geschichtete« Stichprobe zu ziehen. In diesem Fall etwa, wenn die norddeutschen Abonnenten der Zeitung genauer analysiert werden sollen. Man nimmt dann einen überproportional großen Anteil Norddeutscher in die Stichprobe auf. Für die Verwendung von so gewonnenen Daten gelten dieselben Regeln wie bei einer »Überquote« (siehe S. 288).Google Scholar
  13. 19.
    S. 150–151. Aus Gründen der Aktualität und der Verständlichkeit minimal von den Verfassern redigiert.Google Scholar
  14. 20.
    Die folgende Darstellung beschreibt das ADM (Arbeitskreis Deutscher Marktforschungsinstitute e. V.)-Stichproben-System, Stand 1993. Vgl. auch Elisabeth Noelle-Neumann, Edgar Piel (Hrsg.): Eine Generation später. Bundesrepublik Deutschland 1953–1979. Munchen u. a. 1983, S. 234. Die erste Stufe der Gewinnung der Randomstichprobe, also die Auswahl der Stimmbezirke wird für die Mitglieder-Institute des ADM zentral durchgeführt, das heißt, die Institute bekommen ihre »sampling points«, also die Stichprobe aus den Stimmbezirken, zugeteilt, wobei es keine Überschneidungen gibt: Jedes Institut hat also repräsentative Stichproben der deutschen Stimmbezirke zur Verfügung, aber jede dieser Stichproben enthält andere Stimmbezirke, keiner ist doppelt vertreten.Google Scholar
  15. 21.
    Daß die politischen Ortsgrenzen oft zu einer ungenauen Schichtung führen können, zeigt sich. vor allem in den Randbezirken großer Städte: Eine kleine Ortschaft, die unmittelbar hinter der Stadtgrenze Hamburgs liegt, wäre unter Umständen formal als Dorf, Landgemeinde einzustufen. Tatsächlich aber ist diese Gemeinde entgegen der politischen Gliederung der Großstadt zuzuordnen, die die Infrastruktur und den Lebensstil der Bewohner bestimmt. Siehe: BIK Ascherpurwis + Behrens GmbH (Hrsg.): Die Abgrenzung von Stadtregionen in der Bundesrepublik Deutschland (Boustedt-Revision) auf Basis des Zensus von 1987. Stand: Juli 1993. Dies. (Hrsg.): BIK-Stadtregionen in den neuen Bundesländern. Bericht zur Abgrenzung der BIK-Stadtregionen Ost. März 1992.Google Scholar
  16. 22.
    in Westdeutschland, 14000 in den neuen Bundesländern.Google Scholar
  17. 23.
    Ganz genau genommen: zwei Stichproben von je 210 Wahlbezirken.Google Scholar
  18. 24.
    Siehe S. 245–252.Google Scholar
  19. 25.
    Vgl. S. 240.Google Scholar
  20. 26.
    Eine andere Möglichkeit bietet der sogenannte »Schwedenschlüssel««, ein Verfahren, bei dem der Interviewer zunächst alle erwachsenen Personen eines Haushalts nach einem bestimmten Schema auflistet, zum Beispiel vom ältesten bis zum jüngsten Mann und von der ältesten bis zur jüngsten Frau. Anhand einer kleinen Zufallszahlentafel, die er bei sich trägt, kann er nun genau ablesen, welche Person er zu befragen hat. Zum ersten Mal wurde dieses Verfahren beschrieben in: Wilson, Elmo C.: Adapting Probability Sampling to Western Europe. In: Public Opinion Quarterly, 14, 1950, S. 215–223. Der Begriff »Schwedenschlüssel« geht auf den Mediaforscher Herrmann Wolff zurück. Wilson beschreibt das Verfahren unter anderem ausführlich anhand von schwedischen Beispielen. Wolff übernahm die Methode, merkte sich aber nicht den Autor des Artikels, sondern nur das Stichwort ««Schweden«. Siehe: Koschnik, Wolfgang J.: Standard-Lexikon für Mediaplanung und Mediaforschung. München u. a. 1988, S. 484–485. Das Schwedenschlüssel-Verfahren scheint auf den ersten Blick besonders exakt zu sein, provoziert aber Fälschungen, weil die umständlichen Anweisungen von den Interviewern (und den Befragten) als lästig empfunden werden und ihre Einhaltung kaum kontrolliert werden kann (siehe S. 272). Das einfachere und eher spielerisch wirkende Geburtstagsprinzip erfüllt denselben Zweck und eignet sich wesentlich besser als Gesprächseröffnung.Google Scholar
  21. 27.
    Siehe S. 263–276.Google Scholar
  22. 28.
    Zum Verfahren der Gewichtung siehe S. 290–296.Google Scholar
  23. 29.
    Zu diesem Thema: Walter Bien: Gewichtung: Schönheitskorrektur von Stichproben, mit dem Ziel, selber ruhiger zu schlafen und den Auftraggeber nicht mißtrauisch zu machen. Oder: Was nicht ist, ist nicht. Vortrag, gehalten auf der Herbsttagung der Deutschen Gesellschaft für Soziologie, Sektion Methoden, am 6. 10. 1995 in Marburg.Google Scholar
  24. 30.
    Siehe S. 242–244.Google Scholar
  25. 31.
    Auch aus anderen Gründen kann eine solche Trennung notwendig werden. So besteht beispielsweise bei Umfragen unter Landwirten die Gefahr, daß die Interviewer bevorzugt große Bauernhöfe aufsuchen. In einem solchen Fall wird eine getrennte Adressenermittlung durchgeführt. Der Interviewer erhält dazu eine Quotenanweisung, die ihm angibt, wieviel Landwirte mit einer landwirtschaftlichen Nutzfläche von weniger als 5 ha, wieviel mit 5 bis 10 ha usw. er auswählen soll (dieser Quotierung werden die amtlichen statistischen Daten zugrunde gelegt). Außerdem werden nur Landwirte notiert, deren Namen mit einem bestimmten Buchstaben oder dem im Alphabet folgenden Buchstaben beginnt (kombiniertes Quota-Random-Verfahren; eventuellen Interviewer-Einflüssen bei der Auswahl werden dadurch enge Grenzen gesetzt)! Die Adressen werden von den Interviewern an das Institut zurückgeschickt, dort kontrolliert und dann — zusammen mit den Befragungs-Unterlagen — wieder an die Interviewer verteilt (Allensbacher Archiv, IfD-Bericht Nr. 918)Google Scholar
  26. 34.
    Deutsche Bevölkerung ab 16 Jahre, 1995.Google Scholar
  27. 36.
    Siehe Gerhard Schmidtchen: Die repräsentative Quotenauswahl. Bericht über ein Quota-Random-Experiment des Instituts für Demoskopie Allensbach, unveröffentlichtes Manuskript, Allensbach 1962, wo diese Unterscheidung erstmals getroffen wird. Auch in: G. Schmidtchen: Representative Quota Sampling. Experimental Comparisons between Quota and Random Samples together with some Conclusions. Vortrag beim ESOMAR-Kongreß in Evian am 4. September 1962. Die folgenden Abschnitte über das Quotenverfahren stützen sich zum Teil auf diese Arbeiten.Google Scholar
  28. 37.
    Siehe S. 240–241.Google Scholar
  29. 38.
    Z. B. bei Friedrichs 1985, S. 130–135.Google Scholar
  30. 39.
    Z. B. Kromrey 1991: »Die Merkmale müssen mit den Untersuchungsmerkmalen ausreichend hoch korrelieren, damit aus der Repräsentativität im Hinblick auf die Quotierungsmerkmale auch auf die Repräsentativität hinsichtlich der eigentlich interessierenden Variablen geschlossen werden kann.« Daß es sich bei der Quotenauswahl nicht um den Typ der. bewußten Auswahl« handelt, wird dargelegt von Ulrich Peter Beck: Über den Unterschied zwischen Quoten-Verfahren und bewußter Auswahl. Allensbach 1963.Google Scholar
  31. 40.
    Siehe Fußnote 59 auf S. 270–271.Google Scholar
  32. 41.
    Beispiel siehe S. 265.Google Scholar
  33. 42.
    Außerdem werden interne Kontrollen vorgenommen. Beispielsweise müssen in einer für die Gesamtbevölkerung repräsentativen Stichprobe ebensoviel verheiratete Männer wie Frauen sein (abgesehen von geringfügigen Abweichungen, die auch die amtliche Statistik aufweist). — Eine andere Kontrollmöglichkeit zur Auswahl der befragten Personen in den Haushalten beschreibt Tennstädt: Man sortiert die Umfrageergebnisse nach der Zahl der Erwachsenen im Haushalt und erhält z. B. fünf Gruppen: Alleinstehende, Befragte aus Zwei-, Drei-, Vierpersonen-Haushalten und Befragte aus Haushaltungen, die fünf und mehr Erwachsene umfassen. Nun greift man ein Merkmal heraus, das nur jeweils für ein einziges erwachsenes Haushaltsmitglied zutreffen kann, beispielsweise: Hauptverdiener oder der Älteste im Haushalt usw. Da das betreffende Merkmal nur ein einziges Mal in jedem Haushalt vorkommen kann, müssen es 100 Prozent der Alleinstehenden aufweisen, 50 Prozent der Befragten aus Zweipersonen-Haushalten, 33 Prozent der Personen aus Dreipersonen-Haushalten und so fort. Friedrich Tennstädt: Über innere Kontrollen des repräsentativen Charakters von Stichproben. Unveröffentlichtes Manuskript, Allensbacher Archiv.Google Scholar
  34. 43.
    Z. B. Friedrich Wendt: Wann wird das Quotensystem begraben? In: Allgemeines Statistisches Archiv, 1960, 1. Heft. Diese Streitschrift wird beantwortet durch Ulrich Beck: Über den Unterschied zwischen Quoten-Verfahren und bewußter Auswahl. Allensbacher Archiv o. J.Google Scholar
  35. 44.
    Siehe S. 237.Google Scholar
  36. 48.
    Humphrey Taylor: Horses for Corses: How Different Countries Measure Public Opinion in Very Different Ways. In: The Public Perspective, Februar/März 1995, S. 3–7.Google Scholar
  37. 49.
    So strich der Zentralverband der deutschen Werbewirtschaft (ZAW) in der Neuauflage des ZAW-Rahmenschemas für Werbeträger-Analysen, das die Regeln für Markt-MediaUntersuchungen festlegt, einen Passus, in dem es hieß, das Random-Verfahren sei dem Quotenverfahren vorzuziehen. ZAW-Rahmenschema für Werbeträgeranalysen. Allgemeine Regeln. 4. Auflage. Bonn 1986, S. 12. ZAW-Rahmenschema für Werbeträgeranalysen. 8. Auflage. Bonn 1994, S. 16.Google Scholar
  38. 50.
    Taylor 1995, S. 7.Google Scholar
  39. 51.
    Z. B. bei Friedrichs 1985, S. 135 (»Das Ideal wissenschaftlicher Untersuchungen ist dagegen [nämlich im Vergleich zum Quotenverfahren] die Wahrscheinlichkeitsstichprobe.«) Kromrey 1991, S. 203–207. Schnell u. a. 1992, S. 309–314.Google Scholar
  40. 53.
    Achim Koch, Siegfried Gabler, Michael Braun: Konzeption und Durchführung der »Allgemeinen Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften« (ALLBUS) 1994. ZUMAArbeitsbericht 94/11, Dezember 1994. Dort S. 79–85. Einen ähnlichen Versuch machte das Institut für Demoskopie Allensbach Anfang der achtziger Jahre: Fünf Monate lang, von November 1981 bis Anfang April 1982 mußten die Interviewer immer wieder versuchen, die Zielpersonen zu erreichen. Erst dann war eine Ausschöpfungsquote von 70 Prozent erreicht. Allensbacher Archiv, IfD-Umfrage Nr. 1503.Google Scholar
  41. 54.
    Vgl. S. 271–276.Google Scholar
  42. 55.
    S. 129–130, von den Autoren leicht redigiert und modernisiert, im Inhalt aber prinzipiell unverändert.Google Scholar
  43. 56.
    Dazu ein Beispiel aus den fünfziger Jahren: »Würden Sie eine elektrisch beheizte Bettdecke kaufen?« wurde im Jahr 1954 ein repräsentativer Querschnitt von Frauen gefragt. 5 Prozent erklärten ihre Absicht, auf elektrisch beheizte Bettdecken überzugehen. 10 Jahre später hatte sich noch nicht ein Prozent der Haushalte eine elektrisch beheizte Decke angeschafft.Google Scholar
  44. 57.
    Siehe S. 192.Google Scholar
  45. 58.
    Siehe S. 195.Google Scholar
  46. 59.
    Renate Köcher, Friedrich Tennstädt: New Research Results Require Methodological Change. The Necessity of Validating and Adjusting Statements. The Model of a Media Analysis at the End of the 1970’s. In: ESOMAR (Hrsg.): Seminar an Media Measurement and Media Choice: Ten Years of Progress… or Stagnation? Amsterdam 1980, S. 269–303. Friedrich W. R. Tennstädt, Jochen Hansen: Validating the Recency as Through-the-BookGoogle Scholar
  47. 60.
    Siehe auch S. 244. Bien 1995.Google Scholar
  48. 61.
    Nämlich nur dann, wenn das Forschungsvorhaben >’im öffentlichen Interesse« liegt. Koch u. a. 1994, S. 54.Google Scholar
  49. 62.
    242–244.Google Scholar
  50. 63.
    In Zusammenarbeit mit ZUMA und dem Marktforschungsinstitut Infratest, das die Feldarbeit organisierte. Die Stichprobengröße: insgesamt: 10 043 Befragte. Davon: Einwohnermeldeamt-Stichprobe: 3011 Personen, random route: 7032 Personen.Google Scholar
  51. 64.
    Aus dem Mikrozensus (siehe S. 304) 1987.Google Scholar
  52. 65.
    Die Tabelle ist aus dem folgenden Artikel übernommen: Christian Alt, Walter Bien, Dagmar Krebs: Wie zuverlässig ist die Verwirklichung von Stichprobenverfahren? Random Route versus Einwohnermeldeamtstichprobe. In: ZUMA-Nachrichten, 28, 1991, S. 65–72.Google Scholar
  53. 68.
    Schmidtchen macht den Vorschlag, durch Zusammenstellen von Ergebnissen einer großen Zahl von Quotenumfragen die empirische Streuung festzustellen und daraus »empirische Fehlertafeln» für Quotenumfragen zu entwickeln. — Solche empirischen Fehlertafeln empfehlen sich auch für Random-Umfragen, die ja ebenfalls sozialpsychologischen Einflüssen unterliegen und — wie auf S. 268 bis 269 dargestellt — den wahrscheinlichkeitstheoretischen Voraussetzungen in der Praxis nie vollständig entsprechen können. — Erst die Gegenüberstellung solcher »empirischen Fehlertafeln» würde ein gerechtes Urteil über die Genauigkeit der verschiedenen Auswahlverfahren erlauben. Schmidtchen 1962, S. 103.Google Scholar
  54. 69.
    Erwin K. Scheuch: Die Anwendung von Auswahl-Verfahren bei Repräsentativ-Befragungen. Dissertation. Köln 1956, S. 112.Google Scholar
  55. 70.
    Elisabeth Noelle-Neumann: Über den methodischen Fortschritt in der Umfrageforschung. Allensbach und Bonn 1962. (Allensbacher Schrift Nr. 7).Google Scholar
  56. 72.
    Quota-Random-Experiment des Instituts für Demoskopie Allensbach.Google Scholar
  57. 73.
    Vgl. Schmidtchen 1962, S. 66.Google Scholar
  58. 74.
    Es hat sich gezeigt, daß das Quotenverfahren in Fällen, in denen die Interviewer reisen und an ihnen völlig unbekannten Orten interviewen müssen, nicht immer zu einer repräsentativen Auswahl führt. Man wird in solchen Fällen also besser das Random-Verfahren anwenden. Auch für noch unerfahrene Institute ist das Quotenverfahren zunächst zu schwer.Google Scholar
  59. 75.
    Zum Beispiel von Kellerer 1963, S. 166.Google Scholar
  60. 76.
    Siehe S. 369–371.Google Scholar
  61. 78.
    Auch wenn es darum geht, Verbraucherverhalten mit technischen Mitteln zu registrieren, wird oft die Panel-Methode verwendet. Das bekannteste Beispiel ist das GfK-Fernsehpanel, mit dem die Einschaltquoten der Fernsehsender ermittelt werden: In den repräsentativ ausgewählten Haushalten werden Geräte installiert, die elektronisch registrieren, wann das Fernsehgerät eingeschaltet ist und welcher Kanal eingestellt ist. Die Mitglieder des Panels müssen nur per Knopfdruck auf der Fernbedienung angeben, welche Personen vor dem Fernseher sitzen. Der Grund, weshalb man sich hier der Panel-Methode bedient, ist offensichtlich: Man kann nicht jeden Tag die ganze elektronische Apparatur in tausenden neuen Haushalten installieren. Vgl. S. 477.Google Scholar
  62. 79.
    Charles Y. Glock: Participation Bias and Re-Interview Effect in Panel Studies. Diss. New York 1952, S. 194. Übersetzung durch die Autoren. Siehe auch: Paul Lazarsfeld (u. a.): The People’s Choice. Dritte Auflage. New York 1968, S. XII—XV. Jochen Hansen: Das Panel. Zur Analyse von Verhaltens-und Einstellungswandel. Opladen 1982, S. 107–110.Google Scholar
  63. 80.
    Hansen 1982, S. 109.Google Scholar
  64. 82.
    Hansen 1982, S. 111.Google Scholar
  65. 83.
    Allensbacher Archiv, IfD-Umfragen Nr. 5146 und 6065.Google Scholar
  66. 84.
    Siehe dazu auch Kellerer 1963, S. 122–125. Bortz 1985, S. 68–70. Knieper 1993, S.325–327.Google Scholar
  67. 86.
    Zahlenwerte nach: Statistisches Jahrbuch für die Bundesrepublik Deutschland 1992, S. 65.Google Scholar
  68. 87.
    Auch bei der Random-Auswahl gibt es geeignete Verfahren zur Verstärkung bestimmter Gruppen. Siehe S. 241, Fußnote 18.Google Scholar
  69. 88.
    Vgl. auch S. 192–193 und S. 469.Google Scholar
  70. 89.
    Über die Anwendungsfälle gegabelter Befragungen vgl. S. 194–207 und 469–476.Google Scholar
  71. 90.
    Dies ist ein wesentlicher Vorteil der gegabelten Befragung gegenüber dem Laboratoriums-Experiment, bei dem beide Seiten, sowohl die Interviewer als auch die Versuchspersonen, wissen, daß sie an einem Experiment teilnehmen.Google Scholar
  72. 93.
    Z. B.: Hans Magnus Enzensberger über das Jahrbuch der öffentlichen Meinung 1958–1964: »Das Orakel vom Bodensee«. In: Der Spiegel, 1965, Nr. 37, S. 112–115.Google Scholar
  73. 94.
    Leserbrief in: Der Spiegel, dort 1965, Nr.40.Google Scholar
  74. 95.
    »Wahl-Demoskopen: Mal klar, mal knapp«. In: Der Spiegel, 1978, Nr. 39, S. 63–77, dort S. 67.Google Scholar
  75. 96.
    »Wer dreht an Volkes Meinung?« In: Focus, 1994, Nr. 2, S. 42–49, dort S. 48.Google Scholar
  76. 97.
    In: Die Woche, 10. März 1994, S. B.Google Scholar
  77. 98.
    Siehe S. 288.Google Scholar
  78. 99.
    Allensbacher Archiv, IfD-Umfrage Nr. 6087, Februar 2000.Google Scholar
  79. 100.
    Handelt es sich, wie bei Bundestagswahlen, um eine Wahl, bei der zwei Stimmen abgegeben werden, wird die Berechnung der Wahlabsicht etwas komplizierter: Die einfache »Sonntagsfrage« reicht nicht aus, sondern es werden durch zwei Filterfragen diejenigen Befragten heraussortiert, die die Absicht haben, mit der Erst-und der Zweitstimme verschiedene Parteien zu wählen. Diese Personen werden nun danach gefragt, welcher Partei sie ihre Zweitstimme geben wollen. Die Ergebnisse dieser beiden »Sonntagsfragen« werden dann miteinander verrechnet.Google Scholar
  80. 101.
    Noelle-Neumann 1991. Elisabeth Noelle-Neumann: Öffentliche Meinung. In: Elisabeth Noelle-Neumann, Winfried Schulz, Jürgen Wilke (Hrsg.): Fischer-Lexikon Publizistik, Massenkommunikation. Frankfurt am Main 1994, S. 366–382.Google Scholar
  81. 102.
    Taylor 1995, S.4.Google Scholar
  82. 103.
    Hierzu (und zum Thema Gewichtung allgemein): Hartmut Hentschel, Friedrich Tennstädt: Election Forecasts. Problems and Solutions. Revised Manuscript of a Paper Presented at the Conference on »Opinion Polls and Election Forecasts. — Held by the Centro de Investigaciones Sociolôgicas (CIS) and the Universidad Internacional Menendez Pelayo (UIMP). Sevilla 1985. Elisabeth Noelle-Neumann: Meinungsklima und Wahlforschung. In: Max Kaase, Hans-Dieter Klingemann (Hrsg.): Wahlen und Wähler. Analysen aus Anlaß der Bundestagswahl 1987. Opladen 1990, S. 481–530.Google Scholar
  83. 104.
    Siehe Fußnote auf S. 65 über Leopold von Wieses Anmerkungen zu einer Umfrage in der Intimsphäre.Google Scholar
  84. 105.
    Hans-Josef Joest: Das Capital-Führungskräfte-Panel. In: Capital, 1987, Nr. 7, S. 113120.Google Scholar
  85. 106.
    Siehe auch S. 140–141.Google Scholar
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    Jurgen Wilke, Barbara Eschenauer: Massenmedien und Journalismus im Schulunterricht. Eine unbewältigte Herausforderung. Freiburg und München 1981, S. 212.Google Scholar
  87. 108.
    Zum Thema Netzwerke siehe: Michael Schenk: Soziale Netzwerke und Massenme dien. Tübingen 1995. Über den Wert des Schneeballverfahrens: Ebenda, S. 39–40. Renate Mayntz, Kurt Holm und Peter Hübner erklären noch, daß Methoden wie das Schneeballverfahren »auf Grund ihrer unkontrollierbar verzerrenden Effekte« kaum mehr angewendet würden. Mayntz u. a. 1978, S. 82. Wie der Blick auf die Theorie der Netzwerke zeigt, ist das jedoch nicht unbedingt richtig.Google Scholar
  88. 109.
    Eine solche Gegenüberstellung der demographischen Zusammensetzung der Befragtengruppe mit den amtlichen statistischen Daten findet sich auf S. 305–308.Google Scholar
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    Das auf S. 298 erwähnte Elite-Panel des Instituts für Demoskopie Allensbach ist eine solche Telefonbefragung.Google Scholar
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    Bei Zeh, 1986, erwiesen sich zwei Drittel der angewählten Nummern als unbrauchbar. Hinzu kamen die bei Random-Stichproben unvermeidlichen Ausfälle durch Abwesenheit und Verweigerung, so daß schließlich auf ein durchgeführtes Interview zehn Wählversuche kamen. Zeh 1986, S. 414.Google Scholar
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    Dagegen sind Telefonanrufe zu Werbezwecken bei Personen, die nicht im Telefonbuch stehen, verboten. BGH, Urteil vom 8.12.1994 — LZR 189/92 (KG). Siehe: GRUR 1995, S. 220 und 492 f. Bei der EU-Behörde in Brüssel wird z. Zt. (September 1995) eine ISDN-Richtlinie vorbereitet, nach der auch unerbetene Telefonanrufe von Marktforschern verboten werden sollen. Siehe: Telefon-Umfragen: Peinliche Nachbarschaft. ISDN-Richtlinie: Kaltes Anrufen. In: Context, 11, 1995.Google Scholar
  102. 124.
    Beschluß der ordentlichen Mitgliederversammlung am 25. April 1991. Siehe: ADM-Intern, 1994, Nr.3, 28.10.1994.Google Scholar
  103. 125.
    Siehe S. 242–243.Google Scholar
  104. 126.
    Z. B. ist unter den Telefonbesitzern der Anteil der PDS-Wähler deutlich höher als beim Rest der Bevölkerung, was daran liegt, daß in der DDR vor der Wende im Jahr 1989 Funktionäre der Staatspartei bei der Telefonzuteilung bevorzugt wurden.Google Scholar
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    Vgl. Hans-Bernd Brosius, Wolfgang Donsbach: Resource Optimisation and Sample Quality in Telephone Surveys. In: Marketing and Research Today, Mai 1989, S. 96–106.Google Scholar
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    Hyman 1954.Google Scholar
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    Smith, Tom W.: A Comparison of Telephone and Personal Interviewing. 2nd Draft. Prepared for the General Social Survey (GSS) Board of Overseers. Manuskript 1984.Google Scholar
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    Literatur zu diesem Thema: Dillman 1978. Dazu: Hans-J. Hippler, K. Seidel: Schriftliche Befragungen bei allgemeinen Bevölkerungsstichproben. Untersuchungen zur Dillmanschen »Total Design Method«. In: ZUMA-Nachrichten 16, 1985, S. 39–56. Hans-J. Hippler: Methodische Aspekte schriftlicher Befragungen. Probleme und Forschungsperspektiven. In: Planung und Analyse 15, 1988, Nr. 6, S. 244–248. G. Frasch: Der Rücklaufprozeß bei schriftlichen Befragungen. Frankfurt am Main 1987. D. C. Lockhart (Hrsg.): Making Effective Use of Mailed Questionnaires. San Francisco 1984.Google Scholar
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    Vgl. S. 253–254 das Beispiel der Umfrage unter Zeitungsabonnenten. Ein verheerender Fehlschlag einer solchen schriftlichen Umfrage trug im Jahr 1936 wesentlich zum Durchbruch der modernen Demoskopie bei: Die Zeitschrift >Literary Digest< hatte vor der damaligen US-Präsidentschaftswahl 10 Millionen »Stimmzettel. verschickt und machte auf der Grundlage der zurückgeschickten Antworten eine vollkommen falsche Prognose über den Wahlausgang, während die Prognosen der bis dahin unbekannten Forscher George Gallup, Archibald Crossley und Elmo Roper, die sich auf wenige tausend repräsentativ ausgewählte Befragte stützten, richtig waren. Siehe S. 209.Google Scholar
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    Norbert Schwarz, Hans J. Hippler: Subsequent Questions May Influence Answers to Preceeding Questions in Mail Surveys. In: Public Opinion Quarterly, 59, 1995, S.93–97.Google Scholar
  111. 133.
    Vgl. Carl Otto Jonsson: Questionnaires and Interview. Stockholm 1957. Ein Experiment von Lazarsfeld und Franzen, zitiert bei Herbert H. Hyman 1954. Geiger, Erben 1979.Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2000

Authors and Affiliations

  • Elisabeth Noelle-Neumann
    • 1
  • Thomas Petersen
    • 1
  1. 1.Institut für Demoskopie AllensbachAllensbachDeutschland

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