Als gevolg van de randomizatie procedure die in randomized-response design wordt gehanteerd is het zo dat, zelfs als geen enkele respondent het gevoelige gedrag vertoont, een bepaald percentage respondenten toch ‘ja’ moet antwoorden. Bij de analyse van randomized-response data blijkt echter vaak dat er minder ‘ja’ antwoorden zijn gegeven dan op basis van randomizatie procedure zou mogen worden verwacht. De reden hiervoor zou kunnen zijn dat een aantal respondenten niet meedoet met het randomized-response design en op elke vraag altijd ‘nee’ antwoord, ongeacht de uitkomst van de randomizatie procedure. Deze vorm van zelfbescherming duiden we aan met de afkorting SP, van het Engelse “self-protection”.

Met loglineaire modellen kunnen bepaalde hoofd- en interactie effecten tussen variabelen worden geanalyseerd. Het loglineaire SP model is een loglineair model waarin een extra parameter is opgenomen waarmee gelijktijdig de kans kan worden geschat dat een antwoordprofiel met alleen ‘nee’ antwoorden een SP antwoordprofiel is. Om deze SP parameter te kunnen schatten wordt de aanname gemaakt dat er geen hoogste-orde interactie tussen de randomized-response variabelen in de data aanwezig is. Het loglineaire SP model is toegepast op een onderzoek naar uitkeringsfraude. Uit de analyses komt naar voren dat naar schatting 15 tot 25 procent van de respondenten SP antwoordgedrag vertoont. Een verslag van dit onderzoek en de software code voor het schatten van het loglineaire SP model zijn onderaan deze pagina te downloaden.

Literatuur:

Cruyff, M.J.L.F., A. van den Hout, P.G.M. van der Heijden, U. Bockenholt (2006).  A log-linear model to estimate cheating in randomized response.
Omschrijving: Toepassing loglineair SP model.

GAUSS code voor het schaten van het loglineaire SP model GAUSS code.