Pretest 2017 (GLES)

DOI

Es handelt sich bei dem Datensatz um einen Pretest für die verschiedenen Komponenten, die zur Bundestagswahl 2017 durchgeführt wurden.

Self-administered questionnaire: Web-based

Die Grundgesamtheit des Pretests bildet die zur Bundestagswahl 2017 wahlberechtigte Bevölkerung in Nordrhein-Westfalen. Da es sich aber bei der vorliegenden Studie um eine Online-Befragung handelt, konnte keine Zufallsstichprobe realisiert werden. Die dieser Studie zugrundeliegende Auswahlgesamtheit umfasst somit nur die wahlberechtigten Teilnehmer des von der Respondi AG betriebenen Online-Access-Panels. Das Respondi-Panel umfasste 2016 in Deutschland 65.000-70.000 aktive Personen. Als aktive Personen definiert Respondi diejenigen Personen, die nach der (Double-opt-in-) Registrierung die Stammdatenbefragung ausgefüllt haben und in den letzten drei Monaten an mindestens einer Umfrage teilgenommen haben.

The target population of the Pretest comprises all citizens of North Rhine-Westphalia who were eligible to vote in the election to the German Bundestag on September 24, 2017. Due to conducting the study online, it was not possible to carry out a random sample. Thus, the frame population is restricted to North Rhine-Westphalian citizens eligible to vote who were members of the Online-Access-Panel conducted by Respondi AG. The Respondi panel contained 65.000 to 70.000 members at the end of 2016. After completing a double opt-in registration procedure and filling in their master data, Respondi panel members are considered active, when they participated in a survey in the past three months.

Nicht-Wahrscheinlichkeitsauswahl: Quotenstichprobe

Identifier
DOI https://doi.org/10.4232/1.13057
Metadata Access https://api.datacite.org/dois/10.4232/1.13057
Provenance
Creator GLES
Publisher GESIS Data Archive
Contributor Roßteutscher, Sigrid; Schmitt-Beck, Rüdiger; Schoen, Harald; Weßels, Bernhard; Wolf, Christof; Roßmann, Joss; Bieber, Ina; Blumenberg, Manuela; Preißinger, Maria; Staudt, Alexander; Wagner, Aiko; Chalupa, Julia; GESIS-Leibniz-Institute For The Social Sciences
Publication Year 2018
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OpenAccess true
Representation
Language German
Resource Type Dataset
Version 1.0.0
Discipline Social Sciences
Spatial Coverage Germany