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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.
Forschungsbericht 2017
(2017)
Gewichtung
(2022)
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.
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.
Gewichtung
(2019)
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.
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).
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.