Rake-/RIM-Gewichtung

Bei einer Umfrage entwerfen wir eine Stichprobe mit dem Ziel, die Bevölkerung zu repräsentieren und Erkenntnisse über die Bevölkerung zu gewinnen, die Forschern dabei helfen, für Unternehmen oder öffentliche Einrichtungen Schlussfolgerungen und schlüssige Erkenntnisse zu ziehen.

Wenn wir für eine Umfrage Stichproben ziehen, weisen wir den ausgewählten Personen, die die Bevölkerung repräsentieren, die gleiche Wahrscheinlichkeit zu. Aufgrund der Verfügbarkeit von Personen ODER aufgrund der Sensibilität der Forschungssubjekte ODER der Zugänglichkeit von Stichproben können unsere Stichproben jedoch manchmal verzerrt sein und stellen nicht die richtige Repräsentation der Bevölkerung dar.

Bei der RIM-Gewichtung berücksichtigen wir, dass ein iteratives proportionales Anpassungsverfahren die einzelnen Gewichte schätzt. Die erste Iteration berechnet Gewichte, die den Gesamtsummen der ersten Dimension (Gewichtungsvariable) entsprechen, die zweite Iteration entspricht den Gesamtsummen der zweiten Dimension und so weiter. Diese Schritte werden für alle Dimensionen wiederholt ausgeführt, sofern keine Konvergenz innerhalb einer akzeptablen Fehlerspanne erreicht wird.

Login to BI » Weightings » New weight scheme » Raked weighting » Select survey » Select the questions » Select data filter » Add a name » Add the propotions » Save Klicken Sie hier, um das Video herunterzuladen

Schritt 1: Gehen Sie zum Waage-Symbol » New weight scheme

Schritt 2: Raked weighting » Next

Schritt 3: Wählen Sie den Survey aus

Schritt 4: Wählen Sie die Fragen aus » klicken Sie Next

Schritt 5 (Optional): Vergeben Sie einen Namen » ergänzen Sie die Gewichtungen » klicken Sie Save

Schritt 5: Give a name » Add the propotions » Save

Die Bearbeitung kann zwischen 1 Minute und 60 Minuten dauern. Den Status können Sie hier sehen:
Sie können auf den Namen des Gewichtungsschemas klicken, um die Statistiken für dieses bestimmte Schema zu sehen:
Wichtige Information::

• Effizienz: Bei welchem Prozentsatz der Dateneffizienz konvergierten die Gewichte?
• Iterationen: Die Anzahl der erforderlichen Iterationen
• Status: Erfolgreich (Die Daten konvergierten erfolgreich) | Max steckt fest (Weitere Iterationen konnten die Effizienz nicht verbessern) | max. Iter (Maximale Anzahl an Iterationen erreicht, bevor die Daten konvergieren konnten)