Wahlumfragen auf der Basis von Access-Panels : Wie "Propensity-Score"-Gewichtungen die Repräsentativität erhöhen können

Abstract

Eine sinkende Teilnahmebereitschaft an Bevölkerungsumfragen sowie zunehmende Probleme der Auswahlverfahren alle gesellschaftlich relevanten Gruppen zu erreichen: Die Umfrageforschung befindet sich in einer anhaltenden Krise. Die vorliegende Arbeit wird diese Herausforderungen analysieren und darauf aufbauend Lösungsstrategien aufzeigen. Hierzu wird die persönliche Befragung als ein Goldstandard der Erhebung herausgestellt, zu welchem die schnelleren und günstigeren, jedoch mit qualitativen Problemen behafteten Telefon- und Onlineumfragen kontrastiert und anschließend über Gewichtungsverfahren angeglichen und korrigiert werden können.

Basierend auf Datensätzen von Forsa, des Politbarometers und der Komponente 2 der "German Longitudinal Election Study" (GLES) wird für die zufallsbasierten Telefonumfragen der immer selektiver werdende Teilnehmerkreis höher gebildeter und politisch interessierter Personen seit dem Jahr 1990 herausgestellt. Obwohl sich dies noch nicht auf das erfasste Wahlverhalten auswirkt, finden sich bereits systematische Probleme der korrekten Erfassung der Partizipationsbereitschaft. Für Onlineumfragen wird hingegen die Auswahlgrundlage als entscheidend skizziert, wozu Stichproben eines telefonisch offlinerekrutierten mit denjenigen eines rein onlinerekrutierten Access-Panels der Komponenten 3 und 8 der GLES verglichen werden. Ergeben sich durch ersteres Zufallsstichproben mit vergleichbaren Problemen zu denjenigen von zufallsbasierten Telefonumfragen, weist zweiteres dem gegenüber dem politischen System und seiner Akteure kritisch eingestellten Teils des Elektorats eine zu hohe Bedeutung zu, was sich folglich auch auf das erfasste Wahlverhalten auswirkt.

Der zweite Beitrag der Arbeit ist schließlich methodischer Natur und untersucht die Qualität verschiedener statistischer Verfahren zur Korrektur dieser aufgezeigten Verzerrungen durch die Anwendung von Gewichtungsverfahren auf der Basis von "Propensity Scores" (PS). Ist ein inhaltlich gut spezifiziertes Korrekturmodell für die Qualität der Korrektur entscheidend, lässt sich ein zusätzlicher Erfolg durch eine überlegte Wahl der technischen Art der Angleichung an die jeweilige (persönliche) Referenzumfrage erreichen. Hierzu zeigt die Arbeit die systematische Überlegenheit der Anwendung differenzierterer Algorithmen im Rahmen eines "Propensity Score Matching" (PSM) – insbesondere der Subklassifikation und des "Full-Algorithmus" – gegenüber einer einfachen inversen PS-Gewichtung.