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Kommentare und Erwiderung zu: Qualitätszielfunktionen für stark variierende Gemeindegrößen im Zensus 2021
[Comments and rejoinder: quality measures respecting highly varying community sizes within the 2021 German Census]

Author

Listed:
  • Sara Bleninger

    (Bayerisches Landesamt für Statistik und Datenverarbeitung)

  • Michael Fürnrohr

    (Bayerisches Landesamt für Statistik und Datenverarbeitung)

  • Hans Kiesl

    (Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg)

  • Walter Krämer

    (Technische Universität Dortmund)

  • Helmut Küchenhoff

    (Ludwig-Maximilians-Universität München)

  • Jan Pablo Burgard

    (Universität Trier)

  • Ralf Münnich

    (Universität Trier)

  • Martin Rupp

    (Universität Trier)

Abstract

Zusammenfassung 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.

Suggested Citation

  • Sara Bleninger & Michael Fürnrohr & Hans Kiesl & Walter Krämer & Helmut Küchenhoff & Jan Pablo Burgard & Ralf Münnich & Martin Rupp, 2020. "Kommentare und Erwiderung zu: Qualitätszielfunktionen für stark variierende Gemeindegrößen im Zensus 2021 [Comments and rejoinder: quality measures respecting highly varying community sizes within ," AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, Springer;Deutsche Statistische Gesellschaft - German Statistical Society, vol. 14(1), pages 67-98, March.
    • Handle: RePEc:spr:astaws:v:14:y:2020:i:1:d:10.1007_s11943-019-00264-6
    DOI: 10.1007/s11943-019-00264-6
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    1. Jan Pablo Burgard & Ralf Münnich & Martin Rupp, 2019. "A Generalized Calibration Approach Ensuring Coherent Estimates with Small Area Constraints," Research Papers in Economics 2019-10, University of Trier, Department of Economics.
    2. Rendtel, Ulrich, 2015. "Warum im Zensus die Ergebnisse der Stichprobenmethode keine Benachteiligung der großen Gemeinden darstellen: Eine Detektivarbeit," Discussion Papers 2015/24, Free University Berlin, School of Business & Economics.
    3. Eckman Stephanie & de Leeuw Edith, 2017. "Editorial – Special Issue on Total Survey Error (TSE)," Journal of Official Statistics, Sciendo, vol. 33(2), pages 301-301, June.
    4. Ralf Münnich & Siegfried Gabler & Christian Bruch & Jan Pablo Burgard & Tobias Enderle & Jan-Philipp Kolb & Thomas Zimmermann, 2015. "Tabellenauswertungen im Zensus unter Berücksichtigung fehlender Werte," AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, Springer;Deutsche Statistische Gesellschaft - German Statistical Society, vol. 9(3), pages 269-304, December.
    5. Ulrich Rendtel, 2015. "Warum im Zensus die Ergebnisse der Stichprobenmethode keine Benachteiligung der großen Gemeinden darstellen. Eine Detektivarbeit," AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, Springer;Deutsche Statistische Gesellschaft - German Statistical Society, vol. 9(3), pages 233-249, December.
    6. Steffen Klink & Wolf Bihler, 2015. "Die Wiederholungsbefragung beim Zensus 2011," AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, Springer;Deutsche Statistische Gesellschaft - German Statistical Society, vol. 9(3), pages 191-214, December.
    7. Broscheid, Andreas & Gschwend, Thomas, 2003. "Augäpfel, Murmeltiere und Bayes: Zur Auswertung stochastischer Daten aus Vollerhebungen," MPIfG Working Paper 03/7, Max Planck Institute for the Study of Societies.
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    1. Ralf Thomas Münnich, 2015. "Vorwort des Herausgebers," AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, Springer;Deutsche Statistische Gesellschaft - German Statistical Society, vol. 9(3), pages 167-171, December.
    2. Jan Pablo Burgard & Ralf Münnich & Martin Rupp, 2020. "Qualitätszielfunktionen für stark variierende Gemeindegrößen im Zensus 2021 [Quality measures respecting highly varying community sizes within the 2021 German Census]," AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, Springer;Deutsche Statistische Gesellschaft - German Statistical Society, vol. 14(1), pages 5-65, March.
    3. Gschwend, Thomas & Pappi, Franz Urban, 2003. "Stimmensplitting und Koalitionswahl," Sonderforschungsbereich 504 Publications 03-21, Sonderforschungsbereich 504, Universität Mannheim;Sonderforschungsbereich 504, University of Mannheim.
    4. Anne Konrad & Jan Pablo Burgard & Ralf Münnich, 2021. "A Two‐level GREG Estimator for Consistent Estimation in Household Surveys," International Statistical Review, International Statistical Institute, vol. 89(3), pages 635-656, December.
    5. Jan Pablo Burgard & Joscha Krause & Ralf Münnich, 2020. "A Study of Discontinuity Effects in Regression Inference based on Web-Augmented Mixed Mode Surveys," Research Papers in Economics 2020-03, University of Trier, Department of Economics.
    6. Burgard Jan Pablo & Dieckmann Hanna & Krause Joscha & Merkle Hariolf & Münnich Ralf & Neufang Kristina M. & Schmaus Simon, 2020. "A generic business process model for conducting microsimulation studies," Statistics in Transition New Series, Polish Statistical Association, vol. 21(4), pages 191-211, August.
    7. Jörg Neufeld, 2016. "Determining effects of individual research grants on publication output and impact: The case of the Emmy Noether Programme (German Research Foundation)," Research Evaluation, Oxford University Press, vol. 25(1), pages 50-61.
    8. Jan Pablo Burgard & Hanna Dieckmann & Joscha Krause & Hariolf Merkle & Ralf Münnich & Kristina M. Neufang & Simon Schmaus, 2020. "A generic business process model for conducting microsimulation studies," Statistics in Transition New Series, Polish Statistical Association, vol. 21(4), pages 191-211, August.
    9. Centrih Vasilij & Viršček Andrej & Smukavec Andreja & Bučar Nataša & Arnež Marta, 2020. "Mode effect analysis in the case of daily passenger mobility survey," Croatian Review of Economic, Business and Social Statistics, Sciendo, vol. 6(2), pages 43-57, December.
    10. Emmenegger Jana & Münnich Ralf, 2023. "Localising the Upper Tail: How Top Income Corrections Affect Measures of Regional Inequality," Journal of Economics and Statistics (Jahrbuecher fuer Nationaloekonomie und Statistik), De Gruyter, vol. 243(3-4), pages 285-317, June.

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