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Cumulative Meta-Analysis. Robustness of Evidence in Survey Methodology

  • Surveys play a major role in studying social and behavioral phenomena that are difficult to observe. Survey data provide insights into the determinants and consequences of human behavior and social interactions. Many domains rely on high quality survey data for decision making and policy implementation including politics, health, business, and the social sciences. Given a certain research question in a specific context, finding the most appropriate survey design to ensure data quality and keep fieldwork costs low at the same time is a difficult task. The aim of examining survey research methodology is to provide the best evidence to estimate the costs and errors of different survey design options. The goal of this thesis is to support and optimize the accumulation and sustainable use of evidence in survey methodology in four steps: (1) Identifying the gaps in meta-analytic evidence in survey methodology by a systematic review of the existing evidence along the dimensions of a central framework in the field (2) Filling in these gaps with two meta-analyses in the field of survey methodology, one on response rates in psychological online surveys, the other on panel conditioning effects for sensitive items (3) Assessing the robustness and sufficiency of the results of the two meta-analyses (4) Proposing a publication format for the accumulation and dissemination of metaanalytic evidence
  • Umfragen spielen eine wichtige Rolle bei der Untersuchung sozialer und verhaltensbezogener Phänomene, die sonst nur schwer zu beobachten sind. Umfragedaten geben Einblicke in die Determinanten und Folgen sozialer Interaktionen und menschlichen Verhaltens. Daher ist die Qualität von Umfragedaten für viele Bereiche und Entscheidungssituationen von hoher Relevanz, unter anderem in der Politik, dem Gesundheitsweisen, der Wirtschaft, sowie der Wissenschaft. Angesichts einer bestimmten Forschungsfrage in einem spezifischen Kontext ist es eine schwierige Aufgabe, das am besten geeignete Erhebungsdesign zu identifizieren, um hohe Datenqualität bei gleichzeitig niedrigen Erhebungskosten zu gewährleisten. Ziel der Untersuchung von Umfragemethoden ist es, die beste Evidenz zur Abschätzung der Kosten und Fehler verschiedener Umfragedesign-Optionen zu liefern. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Akkumulation und nachhaltige Nutzung von Evidenz in der Umfragemethodik in vier Schritten zu unterstützen und zu optimieren: (1) Die Identifikation von Lücken in der meta-analytischen Evidenz durch eine systematische Aufarbeitung der vorhandenen Evidenz entlang zentraler Dimensionen in diesem Bereich (2) Beginn der Schließung dieser Lücken mit zwei Metaanalysen im Bereich der Erhebungsmethodik, eine zur Teilnahmebereitschaft in psychologischen Online- Umfragen, die andere zu Panel-Konditionierungseffekten bei sensiblen Items (3) Untersuchung der Robustheit und Suffizienz der Ergebnisse beider Meta-Analysen (4) Vorstellung eines Publikationsformates, um meta-analytische Evidenz zu sammeln und verfügbar zu machen

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Metadaten
Author:Tanja Burgard
URN:urn:nbn:de:hbz:385-1-17839
DOI:https://doi.org/10.25353/ubtr-xxxx-e656-fae9
Referee:Johannes Kopp, Michael Bosnjak
Advisor:Johannes Kopp, Michael Bosnjak
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of completion:2022/02/10
Date of publication:2022/02/10
Publishing institution:Universität Trier
Granting institution:Universität Trier, Fachbereich 4
Date of final exam:2021/09/29
Release Date:2022/02/21
Tag:Meta-Analysis; Survey Methodology; Total Survey Error
Number of pages:162
Institutes:Fachbereich 4
Licence (German):License LogoCC BY: Creative-Commons-Lizenz 4.0 International

$Rev: 13581 $