Nonresponse: Das Problem von fehlenden Informationen auf der Ebene der Beobachtungen

Eines der häufigsten Probleme insbesondere von Umfragedaten ist nonresponse. Unter nonresponse versteht man, dass zu einem, zu mehreren oder zu allen interessierenden Merkmalen einer Studie die entsprechenden Angaben für eine Beobachtung fehlen.

Es sind vor allem zwei Arten von Nonrespose zu unterscheiden:

• Unit-Nonresponse : Für eine bestimmte Beobachtung liegen überhaupt keine Informationen vor.
• Item-Nonresponse : Für eine bestimmte Beobachtung liegen für eines oder für mehrere (allerdings nicht für alle) Merkmale keine Informationen vor.

Nonresponse ist somit prinzipiell ein Problem umvollständiger Informationen.

Die entscheidende Frage in Zusammenhang mit Nonresponse ist, ob es einen systematischen Selektionsmechanismus gibt oder ob das Fehlen der Angaben zufälliger Natur ist.

Da Nonresponse nun aber ein Problem fehlender Daten ist, ist es in aller Regel sehr schwierig wenn nicht gar unmöglich, auf den zugrundeliegenden Selektionsmechanismus zu schliessen. Falls dieser Mechanismus nicht bestimmt werden kann, ist es nur schwer möglich, dem Problem des Nonresponse beizukommen.

Wir werden uns im folgenden zwei Arten von Nonresponse und deren Einfluss auf die Schätzung eines Populationsmittelwertes betrachten:

• Unsystematischer (zufälliger) Nonresponse.
• Systematischer Nonresponse.

Wir werden den Einfluss von Nonresponse wiederum anhand einer Computersimulation illustrieren. Es wird sich zeigen, dass die beiden Arten von Nonresponse einen sehr unterschiedlichen Einfluss auf die Schätzung des Populationsmittelwertes ausüben.