Datenqualität in Stichprobenerhebungen — R-Begleitmaterial

R-Begleitmaterial zum Buch „Datenqualität in Stichprobenerhebungen — Eine verständnisorientierte Einführung in die Survey-Statistik" von Andreas Quatember (JKU Linz) und Matthias Templ (FHNW Olten), 4., überarbeitete und erweiterte Auflage, Springer Spektrum 2026.

• ISBN (Hardcover): 978-3-662-73197-0
• ISBN (eBook): 978-3-662-73198-7
• DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-73198-7
• Reihe: Statistik und ihre Anwendungen

Dieses Repo enthält die zum Buch gehörende Übungspopulation sowie Beispiellösungen zu den R-Aufgaben aus Kapitel 11. Die im Buch abgedruckten Aufgabenstellungen und Anleitungen werden hier durch ausführliche, ausführbare R-Lösungen ergänzt.

Hinweis zur Struktur. Im Buch ist Kapitel 11 („Rechnen und rechnen lassen — Survey-Statistik mit der Freeware R") selbst der R-Aufgaben-Kapitel: Abschnitt 11.3 enthält je einen Unterabschnitt mit R-Aufgaben zu jedem Theorie-Kapitel (11.3.1 → Kap. 1, 11.3.2 → Kap. 2, …, 11.3.9 → Kap. 10). Es gibt deshalb kein separates Notebook für „Kapitel 11" — die hier abgelegten neun Notebooks 01-… bis 10-… sind zusammen die Lösungen zu Kapitel 11. Die Notebook-Numerierung folgt dem Theorie-Kapitel (1–8, 10), nicht dem 11.3.x-Index — das Mapping zeigt die Tabelle unten.

Inhalt dieses Repos

Ordner	Inhalt
data/	Übungspopulation U und Management-Datensatz salaries (inkl. Make-Skripte)
solutions/	9 Quarto-Notebooks mit Beispiellösungen, je eine pro Buchkapitel mit R-Aufgaben
figures/	Skripte zur Reproduktion ausgewählter R-erzeugter Abbildungen aus dem Buch
docs/	Gerenderte HTML-Versionen der Lösungen für GitHub Pages

Schnellstart

# 1. Repo klonen und in RStudio öffnen
#    (Datei QT-DainSt4.Rproj doppelklicken)

# 2. Erforderliche Pakete installieren
source("setup.R")

# 3. Übungspopulation laden und ansehen
load("data/U.rda")
str(U)
head(U)

# 4. Erste Beispiellösung rendern
quarto::quarto_render("solutions/01-einfuehrung.qmd")

Oder direkt eine Lösung im Browser ansehen (sobald GitHub Pages aktiv): https://sn-code-inside.github.io/QT-DainSt4

Beispiellösungen

Die folgende Tabelle gibt für jeden Buchabschnitt mit R-Aufgaben (11.3.1 bis 11.3.9) das zugehörige Theorie-Kapitel und das passende Lösungs-Notebook an:

Buch-Abschnitt	Theorie-Kapitel	Thema	Notebook
11.3.1	1	Einführung in die Survey-Statistik	solutions/01-einfuehrung.qmd
11.3.2	2	Die einfache Zufallsauswahl	solutions/02-einfache-zufallsauswahl.qmd
11.3.3	3	Survey-Praxis I — Schätzen unter Realbedingungen	solutions/03-survey-praxis-i.qmd
11.3.4	4	Weitere Schätzmethoden	solutions/04-weitere-schaetzmethoden.qmd
11.3.5	5	Die geschichtete einfache Zufallsauswahl	solutions/05-geschichtete-zufallsauswahl.qmd
11.3.6	6	Die einfache Klumpenauswahl	solutions/06-klumpenauswahl.qmd
11.3.7	7	Die zweistufige einfache Zufallsauswahl	solutions/07-zweistufige-zufallsauswahl.qmd
11.3.8	8	Die grössenproportionale Zufallsauswahl	solutions/08-groessenproportional.qmd
11.3.9	10	Survey-Praxis II — Ausreisser und fehlende Werte	solutions/10-imputation-und-ausreisser.qmd

Zur Lücke: Kapitel 9 (Nichtzufällige Stichprobenverfahren) enthält im Buch bewusst keine R-Aufgaben — daher springt der Aufgabenteil von 11.3.8 direkt zu 11.3.9 (Lösungen zu Kap. 10), und im solutions/-Ordner gibt es kein Notebook 09-…. Das ist kein Fehler, sondern entspricht der Buchstruktur.

Datensätze

Beide Datensätze liegen unter data/ und sind durch ihre Make-Skripte vollständig reproduzierbar. Genaue Variablenbeschreibungen siehe data/README.md.

Datensatz	Inhalt	Buchreferenz
data/U.rda	Übungspopulation 1000 Haushalte × 6 Variablen	Tab. 11.1
data/U.xlsx	Excel-Version derselben Daten (für nicht-R-Wege)	—
data/salaries.rda	Synthetischer Management-Datensatz 200 × 14 mit MAR-Fehlstellen	Tab. 11.2 / 11.3.9

load("data/U.rda");        str(U)        # 1000 × 6
load("data/salaries.rda"); str(salaries) # 200 × 14

Abbildungen reproduzieren

Die Skripte in figures/ erzeugen ausgewählte R-Abbildungen aus dem Buch. Pro Skript ist im Header notiert, welcher Buchabbildung es entspricht (siehe figures/README.md). Aufruf:

Rscript figures/ch04-fig4-2-fig4-3-tv-haushalte.R
Rscript figures/ch10-fig10-2-aggr.R
# usw.

Output landet in figures/output/ (per .gitignore aus der Versionierung ausgenommen).

Erforderliche R-Pakete

sampling     # Stichprobenziehung + Schätzer (HTestimator, strata, mstage)
VIM          # fehlende Werte: aggr, matrixplot, pbox, kNN, irmi
simPop       # EU-SILC-Beispieldaten (eusilc13puf)
survey       # svydesign, svymean — komplexe Designs
robsurvey    # svymean_tukey — robuste Schätzung
ggplot2      # Plots
tidyr        # pivot_longer
tibble       # tribble
dplyr        # bei Bedarf
MASS         # mvrnorm
readxl       # U.xlsx einlesen
here         # Pfad-Unabhängigkeit
quarto       # Notebooks rendern (R-Wrapper rund um die Quarto-CLI)

Komfort-Installation: source("setup.R").

Getestet mit R ≥ 4.3.

Lizenz

Dieses Repo verwendet eine duale Lizenzierung:

• Code (R-Skripte, .qmd-Quellen): MIT-Lizenz
• Prosa (README, Notebooks-Text, data/README.md): CC-BY 4.0

Zitierung

Wenn Sie das Material in einer wissenschaftlichen Arbeit verwenden, zitieren Sie bitte das Buch:

Quatember, A. & Templ, M. (2026). Datenqualität in Stichprobenerhebungen — Eine verständnisorientierte Einführung in die Survey-Statistik. 4. Aufl. Berlin: Springer Spektrum. https://doi.org/10.1007/978-3-662-73198-7

Eine maschinenlesbare Variante liegt unter CITATION.cff.

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• Andreas Quatember — andreas.quatember@jku.at
• Matthias Templ — matthias.templ@fhnw.ch