4. Datenstrukturen

Vor Datenerhebung muss festgekeft werdeb, welche Art vin Daten zur Beantwortung der Forschungsfrage erforderlich sind.

Wichtige Fragen:

1. Welche “Untersuchungseinheiten” (Merkmalsebene) sind betroffen?

2. Welche Aussagen sollen mögliich sein?

1. Individualdaten (Mikrodaten)

   —> Merkmale einzelner Untersuchungseinheiten werden erhoben: z.B Personen oder Gruppen (Schulklassen, Firmen, Abteilungen)

1. Aggregatdaten (Makrodaten)

   —> Merkmale einzelner Untersuchungseinheiten werden zusammengefast (aggregiert) erhoben & analysiert

Bsp Arbeitslosigkeit

• individuelle Betroffenheit von Arbeitslsigkeit hat individuelle Konsequenzen (Einkommen, Zufriendheit, Gesundheit)

• aggregierte Arbeitslosigkeit (Arbeitslosenquote) kann soziale Konsequenzen haben & individuelle Entscheidungen beeinflussen

Querschnittsdaten:

• zur Beschreibung eines Zustandes zu einem Zeitpunkt

  —> Wie viele Arbeitslose gibt es heute?

Trenddaten (wiederholte Querschnitte):

• Veränderung der Arbeitslosenquote über letzten 20 Jahre

  —> Gibt es auf Jahre bezogen soziale Veränderungen/Unterschiede?

Längsschnittdaten

• zur Analyse individueller Veränderungen

  —> Wie verändert sich das Arbeitslosigkeitsrisiko im Lebensverlauf?

• Informationen aus Tichprobe, beziehen sich auf einen bestimmten Zeitpunkt / kurzen Zeitraum

• ermittelten Zusammenhämge streng gesehen keine kausale Erklärung —> Kriterium Kausalität = zeitliche Anordnung Ursache & Wirkung

• bestimmte Daten können retrospektiv erhiben werden (nicht für Einstellungen)

• Bsp Querschnittsdatensätze: ALLBUS, Eurpean Social Survey (ESS)

• Trenddesign (Folge von Querschnitsserhebungen) Erhebung von:

  —> gleichen Variablen

  —> zu mehreren unterschiedlichen Zeitpunkten

  —> in unterschiedlichen Stichproben (gleiche Grundgesamtheit)

• Zeitreihen könenn VEränderungen auf Makroebene (Aggregatsebene) beschreiben

• Bsp: Wiedergolte Erhebung der gleichen Fragen

• Paneldesign , Erhebung von

  —> gleichen Variablen

  —> zu unterschiedlichen Zeitpunkten

  —> bei gleichen Untersuchungseinheiten (z.B. Personen) aus einer Stichprobe

• erlaubt VEränderungen auf Individualebene zu verfolgen (ggf. dynamisch zu erklären)

• ABER: Panel ist sehr teuer & schwer zu realisieren

• weitere Probleme: Konstanz der Messinstrumente & Paneleffekte; Panelmortalität (Ausfälle)

• Bsp: Sozio-Ökonomisches Panel, Nationales Bildungspanel

• Erhebung von einem Merkmal sn Untersuchungseinheiten aus derselben Stichprobe für mehrere Zeitpunkte & retrspektiv für die Zeit zwischen den Erhebungszeitpunkten

• retrospektiv erhibene Ereignisdaten lassen lückenlose Aussagen über Veränderungen auf der Individualebene zu

Bsp:

Wie hängt Ausländerfeindlichekeit mit der Uahl der Kontakte zu Ausländerinnen zusammen?

—> Querschnitssdaten reichen (Kausalität nicht wichtig)

Wie hat sich die Zahl der Kontakte zwischenm Deutschen & Ausländerinnen & die Ausländerfeindlichkeit im Verlauf der letzten 20 Jahre entwickelt? Hat sich Zusammenhang zwischen Faktoren verändert?

—> Trenddaten (wiederholte Querschnitte; mehrere Zeitpunkte berücksichtigen)

Sinkt mit steigender Kontakthäufigkeit ui Ausländerinnen die Ausländerfeindlichkeit auf der Individualebene?

—> Paneldaten für individuelle Veränderung (kausale Beziehung interessant)

Inwieweit kann eine höhere Ausländerfeindlichkeit in Ostdeutschland auf die Sozialisation in einer autoritären Gesellschaft zurückgeführt werden?

—> Ereignisdaten (Reprospektive Informationen) Zeitspanne (Wo/Wann aufgewachsen beachten)

• einmalige Erhebung von abhängigen & unabhängigen Variablen einer Untersuchung an einer Stichprobe von N BEobachtungseinheiten

Vorteile:

• vergleichsweise eingacje Stichprobenziehung

• vergleichsweise geringe Kosten

• keine Teilnahmeeffekte

Nachteile:

• Erhebung zeitbezogener Informationen nur durch Retorspektivfragen

  —> anföllig für Erinnerungsverzerrungen

  —> für bestimmte Fragestellungen (z.B Einstellungen) untauglich

• mehrmalige Erhebung der Merkmale an mehreren unabhängigen Stichproben von jeweils N Beobachtungseinheiten

Vorteile:

• vergleichsweise einfache Stichprobenziehung

• vergelichsweise geringe Kosten

• keine Teilnahme effekte

• Analyse von Trends auf Aggretaebene (Makro)

Nachteile:

• Erhebung zeitbezogener Individualinformationen nur durch Retrospektivfragen (Erinnerungsverzerrung)

• keine Analyse von Trends auf Individualebne (Mikro)

• evtl. Problem der Konstanz der Messinstrumente (Reliabilität)

• wiederholte Erhebung der Beobachtungsgrößen an einer Stichprobe von N Beobachtungseinheiten

Vorteile:

• hoher Informationsgehalt

• prospektive (verlässliche) Erhebung zeitbezogener Informationen (keine Erinnerungsverzerrung)

• Analyse individueller Veränderung (Mikroebene)

• Kausale Richtung von Zusammenhängen empirisch testbar

Nachteile:

• Panelmortalität (scheiden aus), hohe Kosten der Stichprobenpflege (finazielle Zugaben, Broschüren, finanzielle Restriktionen)

• evtl. Problem der Konstanz der Messinstrumente

• evtl. Reaktivität / Lerneffekte durch wiederholte Teilnahme

• Einmalige oder mehrmalige Erhebung der Merkmale in einer Stichprobe von N Beobachtungseinheiten einer Kohorte

Kohorte: Gruppe von Personen (oder anderen Untersuchungseinheiten) die ein gemeinsames Eireignis zum gleichen Zeitpunkt hatten (Bsp. Geburt)

Ex-ante-Kohortendesign: Stichprobenauswahl über Kohortenkriterium (Bsp. nur bestimmte Jahrgänge)

Ex-post-Kohortendesign: nachträgliche Kohortenbildung aus Querschnitt/Paneldesign

Bsp:

1. Kohorteneffekte

   —> Generationeneffekte, steigende Scheidungsquote in aufeinanderfolgenden Kohorten

1. Lebenszykluseffekte

   —> Effekte der Ehedauer zunächst steigend, dann fallend

   —> individuelle Veränderung im Verlauf der Zeit

1. Periodeneffekte

   —> Historisch einmalige Ereignisse, Gesetztesreformen etc.

   —> identisch für alle Kohorten und Individuen

• Gefahr von Fehlschlüssen, wenn aus einmaligen Querschnittserhebungen auf Alters-bzw. Kohorteneffekte geschlossen wird

• Lebenszsklus-Fehlschluss: biografische Zuschreibung von Unterschieden zwischen Altersgruppen (falsche Annahme; hier Lebenszykluseffekt vorhanden)

• Fehlschluss bei Zuschreibung auf historischen Wandel (falsche Annahme: hier Kohorteneffekt vorhanden)

—> kann auch auf schlechtere Schulbildung zurückgeführt werden (muss nicht Lebenslauf/Geburt direkt sein / eher Erhebunga us Kohorte zu versch. Zeiten

Vorteile:

• Anwendung zur Analyse sozialer Prozesse & individueller VEränderungen (Lebenslaufssoziologie)

• Analyse sozialen Wandels durch Kohortenvergleich (Makrosoziologie)

Nachteile:

• je nach Erhebungsdesign über

  —> einmalige Retrospektivbefragung

  —> wiederholtes Querschnittsdesign oder

  —> mehrmalige Panelerhebung