Paradata is used to improve the quality of analysis and data collection in F2F interviews. Its collection allows to increase the response rate by analyzing non-responses. Based on the binary logistic regression constructed for datasets including ESS 2010 (ESS-5) and 2018 (ESS-9) data in Germany, was found that a respondent's life circumstances, including the characteristics of their household, influence the consent of the ESS survey: the variables "house type" and "house condition" only partially predict the possibility of obtaining interview consent from the respondent. The chances of a successful interview were also assessed depending on the type of household and its physical condition.

Збір та аналіз параданих у масових опитуваннях дозволяє підвищити рівень якості отриманої інформації, зокрема за допомогою зменшення рівня невідповідей. Дослідження параданих дозволяє дізнатись, як ті, хто відмовляється брати участь у дослідження відрізняється від безпосередніх учасників. Виявлено важливість виміру життєвих обставин респондента за результатами дослідження ESS, в тому числі вплив характеристики нерухомості респондента на ймовірність участі в інтерв’ю. На прикладі ESS було проаналізовано методичні документи дослідження та масив параданих з метою дослідити, як характеристика помешкання респондента впливає на рівень невідповіді у дослідженні ESS. Основою аналізу стали парадані та керівництво для інтерв'юера ESS 2010 (ESS-5) та 2018 року (ESS-9) у Німеччині. Було виявлено, що методичні та супроводжувальні документи німецького ESS зазнали змін, які мають вирішити проблеми дослідження та спрямовані на допомогу інтерв’юеру у тому, щоб правильно визначити характеристики житла респондента, та прихильності респондента до інтерв’юера. Для аналізу впливу характеристики помешкання респондента на ймовірсть невідповіді на анкету було побудовано бінарну логістичну регресію. Виявлено, що змінні «тип будинку» та «стан будинку». лише частково пояснюють можливість встановити контакт з потенційним респондентом