Occupation coding during the interview

DOI:	https://doi.org/10.1111/rssa.12297
URL:	http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/rssa.12...
Weitere URL:	https://www.researchgate.net/publication/317569481...
Dokumenttyp:	Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr:	2018
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:	Journal of the Royal Statistical Society. Series A, Statistics in Society
Band/Volume:	181
Heft/Issue:	2
Seitenbereich:	379-407
Ort der Veröffentlichung:	Oxford
Verlag:	Wiley-Blackwell
ISSN:	0035-9238 , 1467-985X
Sprache der Veröffentlichung:	Englisch
Einrichtung:	Außerfakultäre Einrichtungen > MZES - Arbeitsbereich A Fakultät für Sozialwissenschaften > Statistik u. Sozialwissenschaftliche Methodenlehre (Kreuter 2014-2020)
Fachgebiet:	300 Sozialwissenschaften, Soziologie, Anthropologie
Abstract:	Currently, most surveys ask for occupation with open-ended questions. The verbal responses are coded afterwards, which is error prone and expensive. We present an alternative approach that allows occupation coding during the interview. Our new technique uses a supervised learning algorithm to predict candidate job categories. These suggestions are presented to the respondent, who in turn can choose the most appropriate occupation. 72.4% of the respondents selected an occupation when the new instrument was tested in a telephone survey, entailing potential cost savings. To aid further improvements, we identify some factors for how to increase quality and to reduce interview duration.

Dieser Eintrag ist Teil der Universitätsbibliographie.

BASE: Schierholz, Malte ; Gensicke, Miriam ; Tschersich, Nikolai ; Kreuter, Frauke

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ORCID: Schierholz, Malte

, Gensicke, Miriam, Tschersich, Nikolai and Kreuter, Frauke

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