-Individualdaten (Mikrodaten)
o Merkmale einzelner Untersuchungseinheiten werden erhoben: Untersuchungseinheiten könne dabei z.b. Personen oder Gruppen sein (Schulklassen, Firmen, Abteilungen, etc.)
-Aggregatdaten (Makrodaten)
o Merkmale einzelner Untersuchungseinheiten werden zusammengefasst (aggregiert) erhoben und analysiert
-Querschnittsdaten (einfache Art von Daten)
o Zur Beschreibung eines Zustandes zu einem Zeitpunkt – Bsp. Wie viele Arbeitslose gibt es heute?
-Trenddaten (Zeitreihen)
o wiederholte, voneinander erstmal unabhängige Querschnitte – Bsp. Veränderung der Arbeitslosenquote (bspw. jeden Monat) über die letzten 20 Jahre
o zusammengefasst können Zusammenhänge erkennbar sein
o Zur Analyse individueller Veränderungen einer zusammenhängenden Datenmenge, d.h. die immer wieder gleiche Untersuchungseinheit – Bsp. Wie verändert sich das Arbeitslosigkeitsrisiko im Lebensverlauf?
-In Querschnittserhebungen werden bei einer Stichprobe Informationen erhoben, die sich auf einen bestimmten Zeitpunkt oder einen kurzen Zeitraum beziehen
-Die ermittelten Zusammenhänge lassen sich streng genommen nicht kausal interpretieren(d.h. keine Aussagen über Veränderungen oder Trends möglich) denn ein zentrales Kriterium für Kausalität ist die zeitliche Anordnung von Ursache und Wirkung, d.h. die Korrelation (Zusammenhang kann vermutet werden – eine Kausalität ist aber noch nicht direkt feststellbar)
-Allerdings können bestimmte Daten (z.b. objektive Daten des Lebenslaufes) auch retrospektiv erhoben werden
o Dies gilt jedoch nicht für Einstellungen o.Ä. – aber bspw. wiederum für nachweislich Biographisches (bspw. Phasen von Arbeitslosigkeit)
-Bei einem Trenddesign (einer Folge von Querschnittserhebungen) werden die
o Gleichen Variablen
o Zu mehreren unterschiedlichen Zeitpunkten
o In unterschiedlichen Stichproben (aus der gleichen Grundgesamtheit) erhoben
-Durch solche Zeitreihen können Veränderungen auf der Makroebene (Aggregatebene) beschrieben werden – d.h. es sind nur Veränderungen auf der zusammengefassten Datenebene erkennbar
-Beispiel: wiederholte Erhebung der gleichen Frage in mehreren Stichproben einer Grundgesamtheit
==> Mehrere, in Zeitabständen wiederholte Querschnittserhebungen lassen Aussagen über Trends auf der Aggregatebene zu
-Bei einem Paneldesign werden die
o Zu unterschiedlichen Zeitpunkten
o Bei den gleichen Untersuchungseinheiten (z.b. Personen) aus einer Stichprobe erhoben
==>Dies erlaubt es Veränderungen auf der Individualebene zu verfolgen (und ggf. dynamisch zu erklären)
o Aber: Ein Panel ist sehr teuer und schwer zu realisieren (u.a. schwierige Teilnahmebereitschaft)
Weitere Probleme: Konstanz der Messinstrumente und Paneleffekte sowie Panelmortalität (Ausfälle, irgendwann keine Teilnahmebereitschaft mehr von den Untersuchungseinheiten)
==>Paneldaten lassen Aussagen über Trends auf der Aggregatebene und auf der Individualebene zu (siehe bspw. Knick in der blauen Linie = mögliche zeitweise Arbeitslosigkeit)
==> (retrospektiv erhobene) Ereignisdaten lassen lückenlose Aussagen über Veränderungen auf der Individualebene zu
-Einmalige Erhebung der abhängigen und unabhängigen Variablen einer Untersuchung an einer Stichprobe von N Beobachtungseinheiten
-Vorteile
o Vergleichsweise einfache Stichprobenziehung
o Vergleichsweise geringe Kosten (Teilnehmer hat jedoch auch keinen Anreiz nochmal zu kommen)
o Keine Teilnahmeeffekte (Bereitschaft kann nicht mehr schwanken, Messinstrument kann nicht zu einem späteren Zeitpunkt etwas anderes messen)
-Nachteile
o Erhebung zeitbezogener Informationen nur durch Retrospektivfragen
/ Diese wiederum anfällig für Erinnerungsverzerrungen
/ Für bestimme Fragestellungen (wie z.b. nach Einstellungen sind diese untauglich)
-Mehrmalige Erhebung der Merkmale an mehreren unabhängigen Stichproben von jeweils N Beobachtungseinheiten
o Vergleichsweise geringe Kosten
o Keine Teilnahmeeffekte
o Analyse von Trends auf Aggregatebene (Makro)
o Erhebung zeitbezogener Individualinformationen nur durch Retrospektivfragen (Erinnerungsverzerrung)
o Keine Analyse von Trends auf Individualebene (Mikroebene)
o Evtl. Problem der Konstanz der Messinstrumente (Reliabilität) – wenn bspw. die Frage anders formuliert wird, kann auch die Antwort anders ausfallen – dies schädigt wiederum die Reliabilität
-Wiederholte Erhebung der Beobachtungsgrößen an einer Stichprobe von N Beobachtungseinheiten
o Hoher Informationsgehalt
o Prospektive Erhebung zeitbezogener Information (keine Erinnerungsverzerrung)
o Analyse individueller Veränderung (Mikroebene)
o Kausale Richtung von Zusammenhängen ist empirisch testbar
o Panelmortalität, hohe Kosten der Stichprobenpflege
o Evtl. Problem der Konstanz der Messinstrumente
o Evtl. Reaktivität / Lerneffekte durch wiederholte Teilnahme
· Einmalige oder mehrmalige Erhebung der Merkmale in einer Stichprobe von N Beobachtungseinheiten einer Kohorte
· Kohorte: eine Gruppe von Personen (oder anderen Untersuchungseinheiten) die ein gemeinsames Erlebnis zum gleichen Zeitpunkt hatten (z.b. Geburt)
-Lebenszyklus-Fehlschluss: biografische Zuschreibung von Unterschieden zwischen Altersgruppen (falsche Annahme: kein Kohorteneffekt aber Lebenszykluseffekt vorhanden)
-Kohorten-Fehlschluss: bei Zuschreibung auf historischem Wandel (falsche Annahme: kein Lebenszykluseffekt aber Kohorteneffekt vorhanden)
o Anwendung zur Analyse sozialer Prozesse und individueller Veränderungen (Lebensverlaufssoziologie)
o Analyse sozialen Wandels durch Kohortenvergleich (Makrosoziologie)
o Je nach Erhebungsdesign über
§ Einmalige Retrospektivbefragung
§ Wiederholtes Querschnittdesign, oder
§ Mehrmalige Panelerhebung
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