Referenzgewichte

Referenzgewichte, im statistischen Kontext oft als reference weights bezeichnet, sind Stichproben-Gewichte, die jedem beobachteten Element zugeordnet werden, um die Stichprobe an die Merkmale der Grundgesamtheit anzupassen. Ziel ist es, Verzerrungen durch Stichprofangang, Nichtantwort oder schwer zugängliche Gruppen zu verringern und Schätzwerte so zu gestalten, dass sie die Verteilung der Grundgesamtheit möglichst genau widerspiegeln.

Die Grundidee besteht darin, dass die gewichteten Anteile oder Zähler der Kontrollvariablen (zum Beispiel Alter, Geschlecht, Bildung, Region) in der Stichprobe den bekannten Populationswerten entsprechen. Die Referenzgewichte werden durch Kalibrierungsverfahren bestimmt, bei denen die Gewichte so angepasst werden, dass bestimmte Zielgrößen erfüllt sind. Verbreitete Methoden sind Kalibrierung (Calibration), Iteratives Proportionales Fitting (IPF) bzw. Raking und Poststratifikation.

Referenzgewichte finden in verschiedenen Bereichen Anwendung, etwa in offizieller Statistik, Marktforschung und Sozialforschung. Vorteile liegen in einer erhöhten Repräsentativität, verbesserten Schätzungen und besserer Vergleichbarkeit zwischen Subgruppen. Nachteile ergeben sich aus der Abhängigkeit von der Qualität der Referenzdaten, dem Potenzial extremer Gewichte und dem Bedarf an Gewichtskürzungs- oder Stabilisierungstechniken, um die Varianz nicht unnötig zu erhöhen.

Typische Einsatzfälle umfassen Umfragen, bei denen die Stichprobe nicht die genaue Verteilung der Bevölkerung abbildet, etwa Geschlecht- und Altersverteilungen, Regionen oder andere relevante Merkmale. Referenzgewichte tragen dazu bei, dass Ergebnisse besser generalisierbar und vergleichbar sind.