A review of conceptual approaches and empirical evidence on probability and nonprobability sample survey research


Cornesse, Carina ; Blom, Annelies G. ; Dutwin, David ; Krosnick, Jon A. ; Leeuw, Edith D. de ; Legleye, Stéphane ; Pasek, Josh ; Pennay, Darren ; Phillips, Benjamin ; Sakshaug, Joseph W. ; Struminskaya, Bella ; Wenz, Alexander


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DOI: https://doi.org/10.1093/jssam/smz041
URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/55064
Weitere URL: https://academic.oup.com/jssam/article/8/1/4/56996...
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-550640
Dokumenttyp: Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr: 2020
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Journal of Survey Statistics and Methodology : JSSAM
Band/Volume: 8
Heft/Issue: 1
Seitenbereich: 4-36
Ort der Veröffentlichung: Oxford
Verlag: Oxford Univ. Press
ISSN: 2325-0984 , 2325-0992
Verwandte URLs:
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Sozialwissenschaften > Data Science (Blom 2017-2022)
Außerfakultäre Einrichtungen > SFB 884
Bereits vorhandene Lizenz: Creative Commons Namensnennung, nicht kommerziell 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
Fachgebiet: 300 Sozialwissenschaften, Soziologie, Anthropologie
Abstract: There is an ongoing debate in the survey research literature about whether and when probability and nonprobability sample surveys produce accurate estimates of a larger population. Statistical theory provides a justification for confidence in probability sampling as a function of the survey design, whereas inferences based on nonprobability sampling are entirely dependent on models for validity. This article reviews the current debate about probability and nonprobability sample surveys. We describe the conditions under which nonprobability sample surveys may provide accurate results in theory and discuss empirical evidence on which types of samples produce the highest accuracy in practice. From these theoretical and empirical considerations, we derive best-practice recommendations and outline paths for future research.




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