Kutatási területek
Szeitl Blanka, PhD a Társadalomtudományi Kutatóközpont tudományos segédmunkatársa. 2025-ben védte meg disszertációját matematika szakon a Szegedi Tudományegyetem Bolyai Intézetében. Kutatási területe a kérdőíves (survey) kutatások matematikai-statisztikai háttere különös hangsúllyal a mintavételi módszerekre, az adatkorrekciós eljárásokra, illetve azokra az emberi tényezőkre, amik a kvantitatív adatfelvételek eredményeit torzíthatják. Az ELTE Társadalomtudományi Kar Statisztikai Tanszékén egyetemi tanársegéd és az ELTE Survey Methods Room Budapest kutatócsoport alapítója és kutatója. 2024 óta a European Social Survey (ESS) Sampling and Weigting Panel tagja, feladata az ESS adatfelvételében résztvevő európai országok egyedi mintavételi stratégiájának kidolgozása. A Szociológiai Intézetben is az ESS-hez kapcsolódó módszertani kísérletekben és azok eredményeinek elemzésében vesz részt.
Kiemelt publikációk
Szeitl B. - Fellner Z. (2023) Kis hiányból nagy hiba: Internetes kérdőíves adatgyűjtésekből származó becslések torzítása a magyar lakosság jellemzői alapján SOCIO.HU : TÁRSADALOMTUDOMÁNYI SZEMLE 13 : 3 pp. 1-19. , 19 p.
Szeitl B. - Rudas T. (2022) Reducing variance with sample allocation based on expected response rates in stratified sample designs JOURNAL OF SURVEY STATISTICS AND METHODOLOGY 10 : 4 pp. 1107-1120. , 14 p.
Nagy-Borsy E. - Vági Zs. - Skerlecz P. - Szeitl B. - Kiss I. - Rákosy Zs. (2021) Health status and health behaviour of the Hungarian homeless people ARCHIVES OF PUBLIC HEALTH 79 : 1 Paper: 15 , 12 p.
Simonovits G. - Kates S. - Szeitl B. (2019) Local Economic Shocks and National Election Outcomes: Evidence from Hungarian Administrative Data POLITICAL BEHAVIOR 41 : 2 pp. 337-348. , 12 p.
Projektek
A kérdezőbiztosi hálózat jelenlegi helyzetének vizsgálata az empirikus társadalomtudományok számára (kutatás vezető, SYLFF Research Grant)
Infra4NextGen - Providing research infrastructure services to support Next Generation EU (résztvevő kutató)
ESS - Kutatási infrastruktúra (résztvevő kutató)
MILAB - Új, gépi tanulás alapú eljárások felmérések kulcsváltozóinak imputálására (résztvevő kutató)
