Ökologische Inferenz und hybride Modelle

Klima, André (2016): Ökologische Inferenz und hybride Modelle: Schätzung der Wählerwanderung in Mehrparteiensystemen. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik

Abstract

Diese Arbeit widmet sich Methoden zur Schätzung von Wählerwanderungen in Mehrparteiensystemen. Die Schätzung kann dabei anhand von Individual- und/oder Aggregatdaten erfolgen. In dieser Arbeit wird sich auf Verfahren konzentriert, bei denen die Schätzung (auch) mit Aggregatdaten erfolgt. Bei der ökologischen Inferenz werden nur Aggregatdaten verwendet, während hybride Modelle Individual- und Aggregatdaten nutzen. Aus beiden Modellklassen werden in dieser Arbeit Modelle für die Schätzung von Wählerwanderung vorgestellt. Ziel der Arbeit ist die Vorstellung und Evaluierung der Modelle. Es zeigt sich, dass die Anwendung der ökologischen Inferenz nicht ohne Probleme ist. Es ist möglich mehrere alternative Wählerwanderungen zu schätzen, die sich zum Teil deutlich unterscheiden. Ein grundlegendes Problem ist auch die Frage nach dem besten Modell. Mit einer umfangreichen Simulationsstudie wird gezeigt, dass die Modelle unterschiedlich gut geeignet sind. Die insgesamt beste Schätzgüte unter den verglichenen Modellen kann mit dem Multinomial-Dirichlet Modell erreicht werden. Bei den hybriden Modellen wird neben den hybriden Multinomial-Normal Modell auch das neue hybride Multinomial-Dirichlet Modell betrachtet. Bei der Evaluierung der Modelle zeigt sich, dass die Schätzgüte mit den hybriden Modellen besser ist. Dies gilt im Vergleich zur ökologischen Inferenz und fast immer zur Hochrechnungen. Weiterhin wird gezeigt, dass bereits mit wenig Individualdaten und in kleineren Regionen auch mit spezifischen Vorwissen die Schätzgüte verbessert werden kann. Eine Überprüfung der Kredibilitätsintervalle beim Multinomial-Dirichlet Modell zeigt jedoch eine nur unzureichende Überdeckung. Mit einem auf parametrischen Bootstrap basierenden Korrekturverfahren kann eine deutliche Verbesserung erreicht, das Problem aber nicht gelöst werden. Bei der Betrachtung der praktischen Anwendung zeigen sich weitere Problemfelder. Bei den Aggregatdaten nimmt die Datenaufbereitung eine wichtige Rolle ein. Besonders relevante Punkte werden mit einer Simulationsstudie identifiziert. Anhand der Münchner Nachwahlbefragung wird auf wichtige Aspekte bei der Erhebung und mögliche Probleme mit den Individualdaten eingegangen. Dies umfasst eine Diskussion des beobachteten Antwortverhaltens. Bei der Schätzung der Wählerwanderung zwischen den Bundestagswahlen 2009 und 2013 in München zeigt sich die Eignung des hybriden Multinomial-Dirichlet Modells in der praktischen Anwendung. Die Ergebnisse belegen, dass die FDP vor allem an die CSU und die Grünen an die SPD Wähler verloren haben. Die erstmals angetretene AfD konnte von fast allen Parteien Wähler gewinnen.

Abstract

This thesis addresses methods suitable for estimating voter transitions in multi-party systems. The estimation can be either based on individual-level data and/or aggregate data; in this thesis, only methods using (also) aggregate data for the estimation will be considered. The ecological inference only employs aggregate data, while hybrid models use both individual-level and aggregate data. Methods that can be used for estimating voter transitions from both classes of models are introduced. The aim of this thesis is to present and evaluate these models. It becomes evident that it is not possible to use the ecological inference without difficulties. Multiple alternative voter transitions can be estimated, and some of them are quite different from each other. The question “which model is the best” is also an essential problem. It is possible to show that the different models exhibit different suitability using an extensive simulation study. The overall best estimation quality of all compared models can be achieved with the multinomial-Dirichlet model. Of the hybrid models, the new hybrid multinomial-Dirichlet model is considered, along with the hybrid multinomial-normal model. The evaluation of these two models shows that the estimation quality of hybrid models is superior to the one that can be achieved with ecological inference, but also almost always better than the estimation quality achieved with individual-level data. Moreover, the estimation can be improved using a relatively low amount of individual-level data, or even with specific prior knowledge in smaller regions. However, an examination of the credibility intervals from the multinomial-Dirichlet model reveals that the coverage rate is too low. While a clear improvement of the coverage rate can be achieved using a correction procedure based on parametric bootstrap, the problem is not solved completely. A consideration of the practical application of these models reveals further problem areas. The pre-processing of the data holds an important role. The most important aspects of data pre-processing are identified with a simulation study. Important issues related to the gathering of individual-level data are discussed using the Munich Exit-Poll study. This discussion also encompasses the answer pattern and the non-response rates. The estimation of the voter transition for Munich between the federal elections in 2009 and 2013 demonstrates the suitability of the hybrid multinomial-Dirichlet model in a practical application. The results show that the liberal party (FDP) lost mainly to the conservative party (CSU), and the Green Party (Die Grünen) lost primarily to the social democrats (SPD). The first time running new right party AfD attracted voters from almost all other parties.

• Dokumententyp: Dissertationen (Dissertation, LMU München)
• Keywords: ökologische Inferenz, hybride Modelle, Schätzung von Wählerwanderungen, Methodenvergleich
• Themengebiete: 300 Sozialwissenschaften ; 300 Sozialwissenschaften > 310 Statistik
• Fakultäten: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik
• Sprache der Hochschulschrift: Deutsch
• Datum der mündlichen Prüfung: 20. Dezember 2016
• 1. Bericht­erstatter:in: Küchenhoff, Helmut