Nutzen von Sampling-Designs in spatialen Erhebungen über kleine Gebiete

Modelle zur Schätzung kleiner räumlicher Bereiche sind in einigen Kontexten, wie z.B. der Krankheitskartierung, sehr beliebt geworden. Die Daten in Studien zur Krankheitskartierung sind erschöpfend, d.h. die verfügbaren Daten sollen ein vollständiges Register aller beobachtbaren Ereignisse darstellen. Im Gegensatz dazu verwenden einige andere Studien zu kleinen Gebieten keine erschöpfenden Daten, wie z.B. umfragebasierte Studien, in denen in der Regel ein bestimmtes Sampling-Design befolgt wird und die Schlussfolgerungen später auf die gesamte Population extrapoliert werden. In diesem Artikel schlagen wir ein räumliches Modell für Umfrageforschungen in kleinen Gebieten vor, das die räumliche Abhängigkeit zwischen den Einheiten nutzt, was die zentrale Annahme für die Erzielung zuverlässiger Schätzungen in datenbasierten Studien ist. Darüber hinaus berücksichtigen wir, im Gegensatz zu den meisten umfragebasierten räumlichen Studien, auch Informationen über das Sampling-Design und zusätzliche ergänzende Variablen, um Schätzungen in kleinen Gebieten zu erhalten. Dies ermöglicht es, räumliche und Sampling-Modelle zu einem gemeinsamen Vorschlag zu vereinen.