Journal article | Zeitschriftenartikel

Undercoverage of the elderly institutionalized population: The risk of biased estimates and the potentials of weighting

In most social surveys, the elderly institutionalized population is not part of the target population because it is considered as hard-to-reach and hard-to-interview. The deliberate exclusion of institutionalized elderly from survey samples might cause bias, like previous studies investigating institutionalized elderly persons and their transition to institutions implied. We use a Monte Carlo simulation based on cross-national samples of the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE) to test whether the noncoverage and undercoverage of the elderly institutionalized population lead to biased estimates. Moreover, we examined to what extent weights could be used to correct for the underrepresentation of the institutionalized population. Our results show that noncoverage leads to biased estimates in two healthrelated variables. With respect to undercoverage, the precision of all estimates is better, especially if weights accounting for the hard-to-survey population are applied.

Undercoverage of the elderly institutionalized population: The risk of biased estimates and the potentials of weighting

Urheber*in: Schanze, Jan-Lucas; Zins, Stefan

Namensnennung 4.0 International

0
/
0

ISSN
2296-4754
Umfang
Seite(n): 1-19
Sprache
Englisch
Anmerkungen
Status: Veröffentlichungsversion; begutachtet (peer reviewed)

Erschienen in
Survey Methods: Insights from the Field

Thema
Sozialwissenschaften, Soziologie
Erhebungstechniken und Analysetechniken der Sozialwissenschaften
Datengewinnung
alter Mensch
Pflegeheim
Schätzung
Befragung
Simulation
Zufallsauswahl
Europa
Altenheim
Stichprobe
Gewichtung
Umfrageforschung

Ereignis
Geistige Schöpfung
(wer)
Schanze, Jan-Lucas
Zins, Stefan
Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Deutschland
(wann)
2019

DOI
Rechteinformation
GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Bibliothek Köln
Letzte Aktualisierung
21.06.2024, 16:27 MESZ

Datenpartner

Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften. Bibliothek Köln. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.

Objekttyp

  • Zeitschriftenartikel

Beteiligte

  • Schanze, Jan-Lucas
  • Zins, Stefan

Entstanden

  • 2019

Ähnliche Objekte (12)