Experimentelle Umfrageforschung

• Edwards (1953): positiver Zusammenhang zwischen der wahrgenommenen sozialen Erwünschtheit und der Zustimmung, diese Eigenschaft aufzuweisen

  • r = .87

• Differentielle Psychologie: Wissenschaft der Restvarianz, nachdem soziale Erwünschtheit herauspartialisiert wurde

• Validität von Selbstauskünften umstritten

  • systematische Unterschätzung der Prävalenz sozial unerwünschter und heikler Verhaltensweisen und Meinungen

  • Beispiele:

    • kriminelles Verhalten

    • Drogenkonsum

    • Sexualverhalten

    • Gewalt in Ehe und Familie

    • Vorurteile gegenüber Minderheiten

• macht soziale Erwünschtheit sichtbar

• Vermeidung sozialer Missbilligung (Fisher, 1993)

• Angst vor Strafe (Fox & Tracy, 1986)

• Schamgefühle (Meston et al., 1998)

• 50% der Frauen und 80% der Männer mit weißer Hautfarbe gaben an, für ein Date mit Personen anderer ethnischer Herkunft bereit zu sein

• 97% der Frauen und 90% der Männer, die dies angaben, antworteten tatsächlich jedoch ausschließlich auf Online-Anzeigen von Personen weißer Hautfarbe

• Feldexperiment: Verhalten statt Selbstauskunft

• Herstellung von Vertraulichkeit durch Summenbildung über mehrere Antworten zu sensiblen und nichtsensiblen Merkmalen

• „Wie viele Fragen beantworten Sie mit Ja?“

• Schätzung der Prävalenz sensibler Merkmale auf Gruppenebene durch Bestimmung der Differenz zwischen den Summenwerten in Experimental- und Kontrollgruppe

• Differenz von 1 = Prävalenz von 100

• 1) Genauigkeit der Prävalenzschätzung abhängig von der Varianz

  • am höchsten bei mittlerer Prävalenz der harmlosen Fragen

• 2) außerdem nicht wünschenswert, dass alle Fragen bejaht werden

-> Items mit niedriger Prävalenz am besten

• modellbasierte Analyse des Antwortverhaltens

• Herstellung von Vertraulichkeit durch Zufallsverschlüsselung der Antworten

• Bestimmung der Prävalenz sensibler Merkmale auf Gruppenebene

• ermöglicht Überprüfung der Instruktionsbefolgung durch experimentelle Manipulation der Randomisierungswahrscheinlichkeiten

  • auch als CDM bezeichnet (Cheating Detection Model)

• Annahme: Steuerhinterzieher antworten ehrlich

  • erlaubt nur die Schätzung der unteren Grenze

• Pi = Prävalenz der (ehrlichen) Steuerhinterzieher

• Zufallsgenerator entscheidet:

  • p: Teilnehmer soll frageunabhängig mit „Ja“ antworten

  • 1-p: Teilnehmer soll kritische Frage beantworten

• Ja-Antwort also nicht mehr diskriminierend

• Problem: Modell nicht identifizierbar

  -> 2 (oder mehr) Gruppen, in denen sich p unterscheidet

• Maximum-Likelihood-Schätzung der Parameter Pi und Beta (Gamma kann daraus berechnet werden)

• Angabe einer unteren und oberen Grenze:

  • Pi = untere Grenze

  • Pi + Gamma = obere Grenze

• Instruktionsverweigerer = Gamma

• können in ehrliche Steuerzahler und Steuerhinterzieher eingeteilt werden

• dadurch Angabe einer unteren und oberen Grenze der Prävalenz des sensiblen Merkmals möglich

• UCT hat wahrscheinlich höchste Vertraulichkeit

• Passt das Modell bei Parameterrestriktionen schlechter auf die Daten?

• Verweigererrate > 0?

  • wenn 0, dann Pi = wahrer Anteil der Steuerhinterzieher

• Parametergleichheit in Subgruppen?

  • Stichprobe kann nach verschiedenen Gesichtspunkten unterteilt werden (z.B. Geschlecht, Alter, Bildung)

• Karl Landsteiner

• 1925 Nopelpreis für Medizin

• Rückführung der Blutgruppen auf die genetische Basis (Allele)

  • 2 Allele, die zusammenkommen und eine Blutgruppe bilden

• Konsequenzen: Blutgruppeninkompatibilitäten feststellen (Vaterschaftstest)

• untere Grenze = 44%

• obere Grenze = 76%

• untere Grenze = 42%

• obere Grenze: 58%

• Verweigererrate als indirekter Hinweis darauf, wie sensibel das Merkmal

„Putzen Sie weniger als zweimal täglich die Zähne?"

„Angenommen, Sie hätten eine 20 Jahre alte Tochter. Würde es Sie stören, wenn diese eine Beziehung mit einem nigerianischen Staatsbürger schwarzer Hautfarbe eingehen würde?“

• Bildungseffekt auf Vorurteile scheint zu existieren

  • unabhängig von sozialer Erwünschtheit

• direkte Befragung: hohe Genauigkeit, jedoch auch hoher Bias (systematische Verzerrung)

• Randomized-Response: geringe Reliabilität, aber auch geringer Bias und somit hohe Validität

  • M der Schätzung scheint sicher