• Medientyp: E-Artikel
  • Titel: Messfehler-bedingter Bias bei kleinen Teilmengen
  • Beteiligte: Hochgürtel, Tim [VerfasserIn]; Wilke, Clarissa [VerfasserIn]
  • Erschienen: Wiesbaden: Statistisches Bundesamt (Destatis), 2020
  • Sprache: Deutsch
  • ISSN: 1619-2907
  • Schlagwörter: Aggregat ; aggregate ; subpopulation ; binary variable ; binäres Merkmal ; Bias ; Measurement error ; Messfehler ; Teilpopulation
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Beschreibung: Die Messungen von dichotomen Individualeigenschaften können fehlerbehaftet sein. Diese Messfehler sind in der Regel nicht erkennbar und können somit nicht korrigiert werden. Damit besteht die Möglichkeit, dass Messfehler der Individualebene Aggregate wie Häufigkeiten und Anteilswerte verzerren. Der vorliegende Beitrag zeigt, dass besonders kleine Häufigkeiten und Anteilswerte von einer solchen Verzerrung betroffen sein können. Die Quantifizierung von kleinen Anteilswerten und Häufigkeiten stellt damit besondere Anforderungen an die Güte der Messinstrumente. ; The measurement of dichotomous individual traits can be defective. These measurement errors are generally undetectable and therefore cannot be corrected. There is the possibility that measurement errors on an individual level can distort aggregates such as frequencies and shares. This article shows that small frequencies and shares are especially affected by distortion. The quantification of small shares and frequencies places special demands on the quality of the measuring instruments.
  • Zugangsstatus: Freier Zugang