Einverständniserklärung zu Cookies, Daten- und Trackinginformationen Wir verwenden Cookies, um Inhalte und Anzeigen zu personalisieren. Beim Besuch dieser Webseite werden Informationen gespeichert. Bei der Darstellung von Produkten werden Bilder von an anderen Webseiten geladen. Um das zu ermöglichen, ist es nötig, dass ihr Browser Verbindungen zu anderen Servern aufbaut und dorthin Daten überträgt. Die Verarbeitung der an Kostenscout.de gesendeten Daten erfolgt zur Leistungserbringung, zu statistischen sowie werbetechnischen Zwecken. Wenn Sie auf der Seite weitersurfen, stimmen Sie der Cookie-Nutzung und Datenverarbeitung zu. Datenschutzinformationen ansehen
How Data Quality Affects our Understanding of the Earnings Distribution - Reza Che Daniels, Kartoniert (TB)
This open access book demonstrates how data quality issues affect all surveys and proposes methods that can be utilised to deal with the observable components of survey error in a statistically sound manner. This book begins by profiling the post-Apartheid period in South Africa‘s history when the sampling frame and survey methodology for household surveys was undergoing periodic changes due to the changing geopolitical landscape in the country. This book profiles how different components of error had disproportionate magnitudes in different survey years, including coverage error, sampling error, nonresponse error, measurement error, processing error and adjustment error. The parameters of interest concern the earnings distribution, but despite this outcome of interest, the discussion is generalizable to any question in a random sample survey of households or firms. This book then investigates questionnaire and item nonresponse by building a response propensity modelfor the employee income question in two South African labour market surveys: the October Household Survey (OHS, 1997-1999) and the Labour Force Survey (LFS, 2000-2003). This time period isolates a period of changing questionnaire for the income question. Finally, this book is concerned with how to employee income data with a mixture of continuous data, bounded response data and nonresponse. A variable with this mixture of data types is called coarse data. Because the income question consists of two parts -- an initial, exact income question and a bounded income follow-up question -- the resulting statistical distribution of employee income is both continuous and discrete. The book shows researchers how to appropriately deal with coarse income data using multiple imputation. The take-home message from this book is that researchers have a responsibility to treat data quality concerns in a statistically sound manner, rather than making adjustments to public-use data in arbitrary ways, often underpinned by undefensible assumptions about an implicit unobservable loss function in the data. The demonstration of how this can be done provides a replicable concept map with applicable methods that can be utilised in any sample survey.
Die bei uns gelisteten Preise basieren auf Angaben der gelisteten Händler zum Zeitpunkt unserer Datenabfrage. Diese erfolgt einmal täglich. Von diesem Zeitpunkt bis jetzt können sich die Preise bei den einzelnen Händlern jedoch geändert haben. Bitte prüfen sie auf der Zielseite die endgültigen Preise.
Die Sortierung auf unserer Seite erfolgt nach dem besten Preis oder nach bester Relevanz für Suchbegriffe (je nach Auswahl).
Für manche Artikel bekommen wir beim Kauf über die verlinkte Seite eine Provision gezahlt. Ob es eine Provision gibt und wie hoch diese ausfällt, hat keinen Einfluß auf die Suchergebnisse oder deren Sortierung.
Unser Preisvergleich listet nicht alle Onlineshops. Möglicherweise gibt es auf anderen bei uns nicht gelisteten Shops günstigere Preise oder eine andere Auswahl an Angeboten.
Versandkosten sind in den angezeigten Preisen und der Sortierung nicht inkludiert.
* - Angaben ohne Gewähr. Preise und Versandkosten können sich zwischenzeitlich geändert haben. Bitte prüfen sie vor dem Kauf auf der jeweiligen Seite, ob die Preise sowie Versandkosten noch aktuell sind.
