TY - CHAP A1 - Aßmann, Christian A1 - Steinhauer, Hans Walter A1 - Würbach, Ariane A1 - Zinn, Sabine A1 - Hammon, Angelina A1 - Kiesl, Hans A1 - Rohwer, Götz A1 - Rässler, Susanne A1 - Blossfeld, Hans-Peter ED - Blossfeld, Hans-Peter ED - Roßbach, Hans-Günther T1 - Sampling Designs of the National Educational Panel Study: Setup and Panel Development T2 - Education as a Lifelong Process N2 - The German National Educational Panel Study (NEPS) was set up to provide an empirical basis for longitudinal analyses of individuals’ educational careers and competencies and how they unfold over the life course in relation to family, formal educational institutions, and private life. Educational developments and decisions over the life span are being tracked in six starting cohorts as a foundation for characterizing and analyzing educational processes. These six starting cohorts include newborns, Kindergarten children, secondary school children (5th and 9th grade), first-year undergraduate students, and adults. Because access to the target population in several starting cohorts was gained via educational institutions such as Kindergartens and schools, multistage sampling approaches were implemented that reflect the clustered structure of the target populations. Samples in individual contexts, such as those in the adult and newborn cohorts, were established via register-based stratified cluster approaches. This chapter briefly reviews the designs of the implemented sampling strategies for each established starting cohort and provides information on the levels of attrition in the panel development. KW - Ausfallanalysen KW - Explizite und implizite Stratifizierung KW - Mehrstufige Zufallsauswahl KW - Panelstudie Y1 - 2019 SN - 978-3-658-23161-3 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-23162-0_3 SP - 35 EP - 55 PB - Springer Fachmedien Wiesbaden CY - Wiesbaden ER - TY - JOUR A1 - Weber, Karsten A1 - Dendorfer, Sebastian A1 - Süß, Franz A1 - Kubowitsch, Simone A1 - Schratzenstaller, Thomas A1 - Haug, Sonja A1 - Mohr, Christa A1 - Kiesl, Hans A1 - Drechsler, Jörg A1 - Westner, Markus A1 - Kobus, Jörn A1 - Schubert, Martin J. W. A1 - Zenger, Stefan A1 - Pietsch, Alexander A1 - Weiß, Josef A1 - Hinterseer, Sebastian A1 - Schieck, Roland A1 - Scherzinger, Stefanie A1 - Klettke, Meike A1 - Ringlstetter, Andreas A1 - Störl, Uta A1 - Bissyandé, Tegawendé F. A1 - Seeburger, Achim A1 - Schindler, Timo A1 - Ramsauer, Ralf A1 - Kiszka, Jan A1 - Kölbl, Andreas A1 - Lohmann, Daniel A1 - Mauerer, Wolfgang A1 - Maier, Johannes A1 - Scorna, Ulrike A1 - Palm, Christoph A1 - Soska, Alexander A1 - Mottok, Jürgen A1 - Ellermeier, Andreas A1 - Vögele, Daniel A1 - Hierl, Stefan A1 - Briem, Ulrich A1 - Buschmann, Knut A1 - Ehrlich, Ingo A1 - Pongratz, Christian A1 - Pielmeier, Benjamin A1 - Tyroller, Quirin A1 - Monkman, Gareth J. A1 - Gut, Franz A1 - Roth, Carina A1 - Hausler, Peter A1 - Bierl, Rudolf A1 - Prommesberger, Christian A1 - Ławrowski, Robert Damian A1 - Langer, Christoph A1 - Schreiner, Rupert A1 - Huang, Yifeng A1 - She, Juncong A1 - Ottl, Andreas A1 - Rieger, Walter A1 - Kraml, Agnes A1 - Poxleitner, Thomas A1 - Hofer, Simon A1 - Heisterkamp, Benjamin A1 - Lerch, Maximilian A1 - Sammer, Nike A1 - Golde, Olivia A1 - Wellnitz, Felix A1 - Schmid, Sandra A1 - Muntschick, Claudia A1 - Kusterle, Wolfgang A1 - Paric, Ivan A1 - Brückl, Oliver A1 - Haslbeck, Matthias A1 - Schmidt, Ottfried A1 - Schwanzer, Peter A1 - Rabl, Hans-Peter A1 - Sterner, Michael A1 - Bauer, Franz A1 - Steinmann, Sven A1 - Eckert, Fabian A1 - Hofrichter, Andreas ED - Baier, Wolfgang T1 - Forschungsbericht 2017 T3 - Forschungsberichte der OTH Regensburg - 2017 KW - Forschung KW - Forschungsbericht Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-13835 SN - 978-3-9818209-3-5 CY - Regensburg ER - TY - CHAP A1 - Kiesl, Hans ED - Baur, Nina ED - Blasius, Jörg T1 - Gewichtung T2 - Handbuch Methoden der empirischen Sozialforschung N2 - Ziel einer Analyse quantitativer Daten ist die Verallgemeinerung der Stichprobenergebnisse auf die interessierende Grundgesamtheit (Häder/Häder, Kapitel 27 in diesem Band). Tatsächlich unterscheiden sich Stichproben in bestimmter Hinsicht aber fast immer von der Grundgesamtheit; sei es durch ein geplantes „Oversampling“ einer bestimmten Teilpopulation (die Genauigkeit einer Schätzung wird im Wesentlichen von der Fallzahl in der Stichprobe bestimmt, weshalb seltene Teilpopulationen, für die valide Schätzungen möglich sein sollen, mit einem größeren Auswahlsatz in die Erhebung aufgenommen werden) oder durch selektiven Nonresponse (Engel/Schmidt, Kapitel 29 in diesem Band). Viele Befragungen weisen etwa einen so genannten „Mittelschichtsbias“ auf; Personen mit mittlerem bis gehobenem Bildungsniveau (gemessen durch den höchsten Schulabschluss) zeigen sich am öftesten bereit, an Umfragen teilzunehmen, sie sind in den Erhebungsdaten daher überrepräsentiert. Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-37985-8_30 SP - 473 EP - 481 PB - Springer Nature ER - TY - JOUR A1 - Bleninger, Sara A1 - Fürnrohr, Michael A1 - Kiesl, Hans A1 - Krämer, Walter A1 - Küchenhoff, Helmut A1 - Burgard, Jan Pablo A1 - Münnich, Ralf A1 - Rupp, Martin T1 - Kommentare und Erwiderung zu: Qualitätszielfunktionen für stark variierende Gemeindegrößen im Zensus 2021 JF - AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv N2 - Burgard et al. (2020) stellen in ihrem Artikel zu Qualitätszielfunktionen für stark variierende Gemeindegrößen im Zensus 2021 Erweiterungen der Stichproben- und Schätzmethoden des Zensus 2011 vor, die kleine Gemeinden unter 10.000 Einwohnern in den Entscheidungsprozess integrieren. Die Dringlichkeit zur Lösung dieses Problems wurde ebenso im Urteil des Bundesverfassungsgerichts zur Volkszählung 2011 festgestellt. Ziel dieser Erwiderung ist eine eingehende Diskussion der Ergebnisse des vorangegangenen Beitrags mit namhaften Experten auf diesem Gebiet. Insbesondere geht es um eine Einordnung des Artikels in den Wissenschaftskontext (Krämer), die Bedeutung von Nichtstichprobenfehlern für den Zensus (Küchenhoff), den Zensus aus Sicht der Amtsstatistik (Bleninger und Fürnrohr) sowie aus statistisch-methodischer Sicht (Kiesl). Darüber hinaus werden aktuelle Entwicklungen vorgestellt. T2 - Comments and rejoinder: quality measures respecting highly varying community sizes within the 2021 German Census KW - Zensus KW - Ermittlung der Einwohnerzahl KW - Qualitätsmessung KW - Optimale Allokation KW - Total Survey Error Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.1007/s11943-019-00264-6 VL - 14 SP - 67 EP - 98 PB - Springer Nature ER - TY - CHAP A1 - Kiesl, Hans ED - Baur, Nina ED - Blasius, Jörg T1 - Gewichtung T2 - Handbuch Methoden der empirischen Sozialforschung N2 - Ziel einer Analyse quantitativer Daten ist die Verallgemeinerung der Stichprobenergebnisse auf die interessierende Grundgesamtheit (Häder/Häder, Kapitel 22 in diesem Band). Tatsächlich unterscheiden sich Stichproben in bestimmter Hinsicht aber fast immer von der Grundgesamtheit; sei es durch ein geplantes „Oversampling“ einer bestimmten Teilpopulation (die Genauigkeit einer Schätzung wird im Wesentlichen von der Fallzahl in der Stichprobe bestimmt, weshalb seltene Teilpopulationen, für die valide Schätzungen möglich sein sollen, mit einem größeren Auswahlsatz in die Erhebung aufgenommen werden) oder durch selektiven Nonresponse (Engel/Schmidt, Kapitel 27 in diesem Band). Viele Befragungen weisen etwa einen so genannten „Mittelschichtsbias“ auf; Personen mit mittlerem bis gehobenem Bildungsniveau (gemessen durch den höchsten Schulabschluss) zeigen sich am öftesten bereit, an Umfragen teilzunehmen, sie sind in den Erhebungsdaten daher überrepräsentiert. Y1 - 2019 SN - 978-3-658-21307-7 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-21308-4_28 VL - 29 SP - 405 EP - 412 PB - Springer Fachmedien CY - Wiesbaden ER - TY - JOUR A1 - Drechsler, Jörg A1 - Kiesl, Hans A1 - Meinfelder, Florian A1 - Raghunathan, Trivellore E. A1 - Rubin, Donald B. A1 - Schenker, Nathaniel A1 - Zell, Elizabeth R. T1 - In Memory of Professor Susanne Rässler JF - Journal of Official Statistics Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.2478/jos-2019-0013 VL - 35 IS - 1 SP - 285 EP - 286 PB - de Gruyter ER - TY - JOUR A1 - Kiesl, Hans T1 - Indirect Sampling: A Review of Theory and Recent Applications JF - AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv N2 - Survey practitioners regularly face the task to draw a sample from a (sub-) population for which no sampling frame exists. Indirect sampling might be a way out in such situations, given that connections exist between the target population and another population for which probability sampling is feasible. While the theory of indirect sampling originated in the context of household panel studies, a wider area of applications emerged during the last decade. We first give a short review of the theory of indirect sampling, show that estimators from indirect samples might have smaller variance than the corresponding direct estimators (contrary to some claims in the literature), summarize recent applications and discuss some issues that are relevant for applying indirect sampling in practice. We also present some theory for unbiased estimation after an additional subsampling stage that was necessary for sampling kindergarten children in the German National Educational Panel Study (NEPS). KW - Bildungserhebung KW - Indirekte Auswahl KW - Stichprobenverfahren Y1 - 2016 U6 - https://doi.org/10.1007/s11943-016-0183-3 VL - 10 IS - 4 SP - 289 EP - 303 PB - Springer ER - TY - JOUR A1 - Römmele, Christoph A1 - Mendel, Robert A1 - Barrett, Caroline A1 - Kiesl, Hans A1 - Rauber, David A1 - Rückert, Tobias A1 - Kraus, Lisa A1 - Heinkele, Jakob A1 - Dhillon, Christine A1 - Grosser, Bianca A1 - Prinz, Friederike A1 - Wanzl, Julia A1 - Fleischmann, Carola A1 - Nagl, Sandra A1 - Schnoy, Elisabeth A1 - Schlottmann, Jakob A1 - Dellon, Evan S. A1 - Messmann, Helmut A1 - Palm, Christoph A1 - Ebigbo, Alanna T1 - An artificial intelligence algorithm is highly accurate for detecting endoscopic features of eosinophilic esophagitis JF - Scientific Reports N2 - The endoscopic features associated with eosinophilic esophagitis (EoE) may be missed during routine endoscopy. We aimed to develop and evaluate an Artificial Intelligence (AI) algorithm for detecting and quantifying the endoscopic features of EoE in white light images, supplemented by the EoE Endoscopic Reference Score (EREFS). An AI algorithm (AI-EoE) was constructed and trained to differentiate between EoE and normal esophagus using endoscopic white light images extracted from the database of the University Hospital Augsburg. In addition to binary classification, a second algorithm was trained with specific auxiliary branches for each EREFS feature (AI-EoE-EREFS). The AI algorithms were evaluated on an external data set from the University of North Carolina, Chapel Hill (UNC), and compared with the performance of human endoscopists with varying levels of experience. The overall sensitivity, specificity, and accuracy of AI-EoE were 0.93 for all measures, while the AUC was 0.986. With additional auxiliary branches for the EREFS categories, the AI algorithm (AI-EoEEREFS) performance improved to 0.96, 0.94, 0.95, and 0.992 for sensitivity, specificity, accuracy, and AUC, respectively. AI-EoE and AI-EoE-EREFS performed significantly better than endoscopy beginners and senior fellows on the same set of images. An AI algorithm can be trained to detect and quantify endoscopic features of EoE with excellent performance scores. The addition of the EREFS criteria improved the performance of the AI algorithm, which performed significantly better than endoscopists with a lower or medium experience level. KW - Artificial Intelligence KW - Smart Endoscopy KW - eosinophilic esophagitis Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-46928 VL - 12 PB - Nature Portfolio CY - London ER -