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Mühlbacher, Vanessa & Mark Trappmann (2024): Implementierung eines Web-basierten Datenerhebungsmodus in einem bestehenden Panel der Allgemeinbevölkerung: Eine Analyse der Selektions- & Messeffekte. (FDZ-Methodenreport 01/2024 (de)), Nürnberg, 74 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2401.de.v1

Abstract

"Dieser Methodenreport untersucht die Selektions- und Messeffekte des ersten Websurveys des Panels Arbeitsmarkt und soziale Sicherung (PASS). Die Modellierung der Selektionseffekte ist Grundlage für die Gewichtung des Websurveys und kann als ergänzende ausführliche Dokumentation hierzu aufgefasst werden. Die Untersuchung der Messeffekte gibt Aufschluss darüber, bei welchen Fragen womöglich nur eine eingeschränkte Vergleichbarkeit zwischen den intervieweradministrierten Modi der Haupterhebung von PASS und dem PASS-Websurvey vorliegt. Web-Befragungen werden immer beliebter. Neben den Vorteilen wie schnellere Verfügbarkeit von Daten und geringeren Kosten gibt es allerdings auch Nachteile. So können Web- Befragungen im Vergleich zu Modi mit Interviewenden oftmals weniger Menschen erreichen (geringere Responserate) und werden dabei bestimmte Gruppen (z.B. Ältere, gering Gebildete) unterrepräsentiert (Nonresponse-Bias). Befragte müssen ein gewisses Maß an Internetaffinität mitbringen und können nicht durch Interviewende zur Teilnahme motiviert werden. Oftmals wird der Web-Modus daher nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung zu bestehenden Modi verwendet. Dabei wird darauf abgezielt, dass sich die Selektionseffekte der verwendeten Modi gegenseitig ausgleichen. Gleichzeitig besteht ein Risiko, dass sich die unterschiedlichen Modi zu Unterschieden in der Messung führen. In diesem Methodenreport wird untersucht, welche Selektionseffekte die Einführung eines Web-Modus in einem bestehenden Panel, dem Panel Arbeitsmarkt und Soziale Sicherung (PASS), mit sich bringt. Zudem wird die Möglichkeit, vorhandenen Nonresponse-Bias mittels Gewichtung auszugleichen, geprüft. Dabei wird überprüft, ob die vergleichsweise neue Methode des Random Forests geeigneter ist als die klassisch verwendete Methode der logistischen Regression. Schließlich werden die Messfehler zwischen dem Web- Modus und den bestehenden Modi des PASS (CAPI und CATI) verglichen. Konkret wird dabei auf Item-Nonresponse, Akquieszenz, Recency sowie sozial erwünschtes Antworten eingegangen. Es zeigt sich, dass der Web-Modus Randgruppen systematisch ausschließt. Vor allem ökonomisch Schwächere, Menschen mit Migrationshintergrund sowie Personen mit niedrigem Bildungsniveau sind im Web-Survey unterrepräsentiert. Das Ausgleichen dieses Bias mittels Gewichtung funktioniert insgesamt gesehen mit der Methode der logistischen Regression besser als mit jener des Random Forests. Es können teilweise große Unterschiede bei den Messfehlern in den verschiedenen Modi gefunden werden, wobei diese nicht immer in die erwartete Richtung gehen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Jesske, Birgit & Vincent Gerber (2023): Panel Arbeitsmarkt und Soziale Sicherung PASS-Websurvey Haupterhebung 2022. (FDZ-Methodenreport 07/2023 (de)), Nürnberg, 105 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2307.de.v1

Abstract

"Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) hat 2006 eine Studie im Niedrigeinkommensbereich (IAB-Haushaltspanel) aufgesetzt, die eine neue Datengrundlage für die Funktionsweise und Folgen des neuen Sozialsystems SGB II in privaten Haushalten in Deutschland schaffen soll. Die als Panel angelegte Studie erfasst über einen längeren Zeitraum hinweg Lebens- und Problemlagen von sowohl Leistungsempfängern als auch einer Kontrollgruppe. Befragt werden alle Personen ab 15 Jahren in ausgewählten Haushalten. In der 16. Erhebungswelle wird erstmalig der Einstieg in die selbstadministrierte Erhebung im Webmodus getestet. Mit diesem Modus ergibt sich für PASS einerseits die Option zukünftig zusätzliche Module zu erheben, die zur Kürzung des Fragebogenprogramms der jährlichen Panelerhebung beitragen könnten. Andererseits sollten die optimalen Abläufe bei der Durchführung von Webbefragungen in der PASS-Zielgruppe sowie die Erreichbarkeit und Akzeptanz der Panelteilnehmerinnen und -teilnehmer erprobt werden. Für die Haupterhebung des Websurveys erfolgte eine eigenständige Erhebung nach Abschluss der Panelhaupterhebung der PASS Welle 16. Alle Teilnehmerinnen und Teilnehmer der Welle 16 der Panelhaupterhebung bildeten die Zielgruppe für den Websurvey und erhielten postalisch einen persönlichen Zugangslink zu einem kurzen Online-Fragebogen. Die Feldzeit für den Websurvey war auf vier Feldwochen von Ende Oktober bis Ende November 2022 begrenzt und sollte damit rechtzeitig abgeschlossen werden, bevor im Februar 2023 die Panelhaupterhebung für die Welle 17 im PASS startete. 753 | Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) hat 2006 eine Studie im Niedrigeinkommensbereich (IAB-Haushaltspanel) aufgesetzt, die eine neue Datengrundlage für die Funktionsweise und Folgen des neuen Sozialsystems SGB II in privaten Haushalten in Deutschland schaffen soll. Die als Panel angelegte Studie erfasst über einen längeren Zeitraum hinweg Lebens- und Problemlagen von sowohl Leistungsempfängern als auch einer Kontrollgruppe. Befragt werden alle Personen ab 15 Jahren in ausgewählten Haushalten. In der 16. Erhebungswelle wird erstmalig der Einstieg in die selbstadministrierte Erhebung im Webmodus getestet. Mit diesem Modus ergibt sich für PASS einerseits die Option zukünftig zusätzliche Module zu erheben, die zur Kürzung des Fragebogenprogramms der jährlichen Panelerhebung beitragen könnten. Andererseits sollten die optimalen Abläufe bei der Durchführung von Webbefragungen in der PASS-Zielgruppe sowie die Erreichbarkeit und Akzeptanz der Panelteilnehmerinnen und -teilnehmer erprobt werden. Für die Haupterhebung des Websurveys erfolgte eine eigenständige Erhebung nach Abschluss der Panelhaupterhebung der PASS Welle 16. Alle Teilnehmerinnen und Teilnehmer der Welle 16 der Panelhaupterhebung bildeten die Zielgruppe für den Websurvey und erhielten postalisch einen persönlichen Zugangslink zu einem kurzen Online-Fragebogen. Die Feldzeit für den Websurvey war auf vier Feldwochen von Ende Oktober bis Ende November 2022 begrenzt und sollte damit rechtzeitig abgeschlossen werden, bevor im Februar 2023 die Panelhaupterhebung für die Welle 17 im PASS startete." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Jesske, Birgit, Sabine Schulz & Vincent Gerber (2023): Panel Arbeitsmarkt und Soziale Sicherung PASS-Erhebungswelle 16/2022 (Haupterhebung). (FDZ-Methodenreport 06/2023 (de)), Nürnberg, 225 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2306.de.v1

Abstract

Vor dem Hintergrund der besonderen Zusammensetzung der Personen mit SGB-II-Bezug werden im PASS alle Nationalitäten berücksichtigt und auch fremdsprachige Befragungen durchgeführt. Zu Beginn waren die Erhebungssprachen auf Russisch und Türkisch begrenzt. Mit der in Deutschland verstärkten Flüchtlingszuwanderung seit 2014 werden seit der Erhebungswelle 10 im PASS Haushalte und Personen auf Arabisch befragt. Für die Gruppe syrischer und irakischer Haushalte wurde in einigen Wellen zudem ein Oversampling vorgenommen. Die gesonderte Bereitstellung eines türkischsprachigen Erhebungsinstruments wurde mit der Welle 10 eingestellt, da Befragungen in türkischer Sprache in den Haushalten nur noch in sehr wenigen Fällen notwendig waren. 753 | Vor dem Hintergrund der besonderen Zusammensetzung der Personen mit SGB-II-Bezug werden im PASS alle Nationalitäten berücksichtigt und auch fremdsprachige Befragungen durchgeführt. Zu Beginn waren die Erhebungssprachen auf Russisch und Türkisch begrenzt. Mit der in Deutschland verstärkten Flüchtlingszuwanderung seit 2014 werden seit der Erhebungswelle 10 im PASS Haushalte und Personen auf Arabisch befragt. Für die Gruppe syrischer und irakischer Haushalte wurde in einigen Wellen zudem ein Oversampling vorgenommen. Die gesonderte Bereitstellung eines türkischsprachigen Erhebungsinstruments wurde mit der Welle 10 eingestellt, da Befragungen in türkischer Sprache in den Haushalten nur noch in sehr wenigen Fällen notwendig waren.

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Keusch, Florian, Sebastian Bähr, Georg-Christoph Haas, Frauke Kreuter & Mark Trappmann (2023): Coverage error in data collection combining mobile surveys with passive measurement using apps. Data from a German national survey. In: Sociological methods & research, Jg. 52, H. 2, S. 841-878., 2020-01-24. DOI:10.1177/0049124120914924

Abstract

"Researchers are combining self-reports from mobile surveys with passive data collection using sensors and apps on smartphones increasingly more often. While smartphones are commonly used in some groups of individuals, smartphone penetration is significantly lower in other groups. In addition, different operating systems (OSs) limit how mobile data can be collected passively. These limitations cause concern about coverage error in studies targeting the general population. Based on data from the Panel Study Labour Market and Social Security (PASS), an annual probability-based mixed-mode survey on the labor market and poverty in Germany, we find that smartphone ownership and ownership of smartphones with specific OSs are correlated with a number of sociodemographic and substantive variables. The use of weighting techniques based on sociodemographic information available for both owners and nonowners reduces these differences but does not eliminate them." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Sakshaug, Joseph, Jonas Beste & Mark Trappmann (2023): Effects of mixing modes on nonresponse and measurement error in an economic panel survey. In: Journal for labour market research, Jg. 57, 2022-12-05. DOI:10.1186/s12651-022-00328-1

Abstract

"Numerous panel surveys around the world use multiple modes of data collection to recruit and interview respondents. Previous studies have shown that mixed-mode data collection can improve response rates, reduce nonresponse bias, and reduce survey costs. However, these advantages come at the expense of potential measurement differences between modes. A major challenge in survey research is disentangling measurement error biases from nonresponse biases in order to study how mixing modes affects the development of both error sources over time. In this article, we use linked administrative data to disentangle both nonresponse and measurement error biases in the long-running mixed-mode economic panel study “Labour Market and Social Security” (PASS). Through this study design we answer the question of whether mixing modes reduces nonresponse and measurement error biases compared to a single-mode design. In short, we find that mixing modes reduces nonresponse bias for most variables, particularly in later waves, with only small effects on measurement error bias. The total bias and mean-squared error are both reduced under the mixed-mode design compared to the counterfactual single-mode design, which is a reassuring finding for mixed-mode economic panel surveys." (Author's abstract, IAB-Doku, © Springer-Verlag) ((en))

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Jesske, Birgit, Sabine Schulz & Vincent Gerber (2022): Panel Arbeitsmarkt und Soziale Sicherung PASS-Erhebungswelle 15/2021 (Haupterhebung). (FDZ-Methodenreport 06/2022 (de)), Nürnberg, 163 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2206.de.v1

Abstract

"Vor dem Hintergrund der besonderen Zusammensetzung der Personen mit SGB-II-Bezug werden im PASS alle Nationalitäten berücksichtigt und auch fremdsprachige Befragungen durchgeführt. Zu Beginn waren die Erhebungssprachen auf Russisch und Türkisch begrenzt. Mit der in Deutschland verstärkten Flüchtlingszuwanderung seit 2014 werden seit der Erhebungswelle 10 im PASS Haushalte und Personen auf Arabisch befragt. Für die Gruppe syrischer und irakischer Haushalte wurde in einigen Wellen zudem ein Oversampling vorgenommen. Die gesonderte Bereitstellung eines türkischsprachigen Erhebungsinstruments wurde mit der Welle 10 eingestellt, da Befragungen in türkischer Sprache in den Haushalten nur noch in sehr wenigen Fällen notwendig waren." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Beste, Jonas, Lukas Olbrich & Silvia Schwanhäuser (2021): Interviewer:innenkontrolle im Panel Arbeitsmarkt und soziale Sicherung (PASS). (FDZ-Methodenreport 04/2021 (de)), Nürnberg, 11 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2104.de.v1

Abstract

"Im Panel Arbeitsmarkt und soziale Sicherung (PASS, DOI: 10.5164/IAB.PASS-SUF0619.de.en.v2) (Trappmann et al., 2013, 2019) werden stets neue Methoden zur Qualitätssicherung entwickelt und angewendet. In diesem Bericht werden die Ergebnisse eines Projekts zu abweichendem Interviewer:innenverhalten zusammengefasst. Im Fokus der verbesserten Qualitätskontrollen stehen dabei insbesondere statistische Kontrollmethoden wie die Analyse von Zeitmarken, längsschnittliche Korrelationsanalysen sowie etablierte statistische Indikatoren. Im Rahmen dieser Analysen wurden zwei Interviewer:innen identifiziert, die zumindest nennenswerte Teile der von ihnen abgelieferten Interviews nicht regulär durchgeführt haben. Die Fälle dieser Interviewer:innen wurden aus den Daten entfernt. Insgesamt ist die Anzahl an betroffenen Interviews jedoch gering. Im PASS wurden 0,41 Prozent der Personeninterviews und 0,37 Prozent der Haushaltsinterviews entfernt. Auch die einzelnen Teilstichproben sind nur geringfügig betroffen. In zukünftigen PASS-Wellen werden diese Qualitätskontrollen standardmäßig bereits während der Feldarbeit durchgeführt." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Collischon, Matthias (2021): Identifying supervisory or managerial status in administrative records. (IAB-Discussion Paper 20/2021), Nürnberg, 17 S.

Abstract

"Informationen darüber, ob Individuen eine Position mit Führungsaufgaben innehaben, sind wichtig für die Arbeitsmarktforschung. Leider ist es nicht einfach möglich, diese Aufgaben in deutschen administrativen Daten zu identifizieren. Dieser Beitrag nutzt Surveyinformationen aus dem Panel Arbeitsmarkt und soziale Sicherung (PASS), um Personen mit Führungsaufgaben in administrativen Daten, zum Beispiel dem SIAB, vorherzusagen. Als Beispiel für die Anwendung untersuche ich Geschlechterunterschiede in der Wahrscheinlichkeit, eine Position mit Führungsaufgaben zu haben." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Jesske, Birgit & Sabine Schulz (2021): Panel Arbeitsmarkt und Soziale Sicherung PASS-Erhebungswelle 14 - 2020 (Haupterhebung). (FDZ-Methodenreport 06/2021 (de)), Nürnberg, 153 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2106.de.v1

Abstract

"Bereits in Erhebungswelle 10 hat PASS auf die Herausforderung reagiert, dass sich die Zusammensetzung der Zielgruppe der SGB-II-Empfänger verändert hat. Ausgelöst durch die verstärkte Flüchtlingszuwanderung seit 2014 in Deutschland finden sich unter den Leistungsempfängern größere Anteile aus arabischsprachigen Herkunftsländern, die über die nächsten Jahre im PASS befragt werden sollen. Dafür wurden in Welle 10 neben dem Einsatz eines arabischen Erhebungsinstruments verschiedene Maßnahmen zur Kontaktierung und Interviewführung getroffen und weiterentwickelt, die in den Folgewellen erneut zum Einsatz kamen. Während in Welle 10 ein Oversampling für Neuzugänge ins SGB II mit syrischer und irakischer Nationalität erfolgte, sind syrische/irakische Haushalte seit Welle 11 in den Auffrischungsstichproben auch ohne diese Maßnahme ausreichend vertreten. Die Erfahrungen aus den Vorwellen haben gezeigt, dass sich Kontaktierung und Interviewführung, aber auch Bearbeitungsergebnisse in dieser Gruppe noch deutlich von der üblichen SGB-II-Stichprobe unterscheiden. Vor diesem Hintergrund werden im Methodenbericht Ergebnisse nach Stichprobengruppen getrennt ausgewiesen, so dass syrische/irakische Haushalte sowohl im Panel als auch für die Auffrischungsstichprobe immer eine eigene Gruppe innerhalb der SGB-II-Stichproben bilden." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Schierholz, Malte & Matthias Schonlau (2021): Machine learning for occupation coding - a comparison study. In: Journal of survey statistics and methodology, Jg. 9, H. 5, S. 1013-1034., 2020-07-07. DOI:10.1093/jssam/smaa023

Abstract

"Asking people about their occupation is common practice in surveys and censuses around the world. The answers are typically recorded in textual form and subsequently assigned (coded) to categories, which have been defined in official occupational classifications. While this coding step is often done manually, substituting it with more automated workflows has been a longstanding goal, promising reduced data-processing costs and accelerated publication of key statistics. Although numerous researchers have developed different algorithms for automated occupation coding, the algorithms have rarely been compared with each other or tested on different data sets. We fill this gap by comparing some of the most promising algorithms found in the literature and testing them on five data sets from Germany. The first two algorithms we test exemplify a common practice in which answers are coded automatically according to a predefined list of job titles. Statistical learning algorithms - that is, regularized multinomial regression, tree boosting, or algorithms developed specifically for occupation coding (algorithms three to six) - can improve upon algorithms one and two, but only if a sufficient number of training observations from previous surveys is available. The best results are obtained by merging the list of job titles with coded answers from previous surveys before using this combined training data for statistical learning (algorithm 7). However, the differences between the algorithms are often small compared to the large variation found across different data sets, which we ascribe to systematic differences in the way the data were coded in the first place. Such differences complicate the application of statistical learning, which risks perpetuating questionable coding decisions from the training data to the future." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Bossler, Mario & Christian Westermeier (2020): Measurement error in minimum wage evaluations using survey data. (IAB-Discussion Paper 11/2020), Nürnberg, 49 S.

Abstract

"Wir analysieren den Einfluss von Messfehlern in Mindestlohnevaluationen, wenn die Treatmentvariable, also der 'Bite', aus einer befragungsbasierten Lohnverteilung stammt. In Monte- Carlo-Simulationen überprüfen wir die Verzerrtheit der Schätzer sowohl mit simulierten als auch empirischen Verteilungen von Messfehlern. Die empirischen Messfehler stammen aus einem Link von Befragungsdaten und administrativen Daten. Auf der individuellen Beobachtungsebene werden die Treatmenteffekte über 30 Prozent unterschätzt. Eine Aggregation der Treatmentinformation auf der Ebene von Haushalten, Firmen oder Regionen löst das Problem nicht vollständig. In Fällen einer sehr stark segregierten Verteilung von betroffenen Beschäftigten auf nur wenige Firmen oder Regionen kann es sogar zu einer Überschätzung des wahren Effekts kommen. Wir diskutieren zwei Lösungsansätze: Die Verwendung einer kontinuierlichen Treatmentvariable und das Löschen von Observationen, die in der Lohnverteilung nahe der Mindestlohnschwelle liegen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Meitinger, Katharina, Sven Stadtmüller, Henning Silber, Roman Auriga, Michael Bergmann, Michael Blohm, Michaela Blumenberg, Pablo Christmann, Barbara Felderer, Corinna Frodermann, Florian Griese, Tobias Gummer, Achim Koch, Anita Kottwitz, Kristina Krell, Ulrich Krieger, Elisabeth Liebau, Silke Martin, André Müller-Kuller, Beatrice Rammstedt, Ines Schaurer, Annette Scherpenzeel, Claudia Schmiedeberg, Tobias Schmidt & Christian Schnaudt (2020): Fieldwork Monitoring in Practice: Insights from 17 Large-scale Social Science Surveys in Germany. In: Survey Methods: Insights from the Field H. 18.05.2020, S. 1-13., 2020-05-18. DOI:10.13094/SMIF-2020-00006

Abstract

"This study provides a synopsis of the current fieldwork monitoring practices of large-scale surveys in Germany. Based on the results of a standardized questionnaire, the study summarizes fieldwork monitoring indicators used and fieldwork measures carried out by 17 large-scale social sciences surveys in Germany. Our descriptive results reveal that a common set of fieldwork indicators and measures exist on which the studied surveys rely. However, it also uncovers the need for additional design-specific indicators. Finally, it underlines the importance of a close cooperation between survey representatives and fieldwork agencies to optimize processes in fieldwork monitoring in the German survey context. The article concludes with implications for fieldwork practice." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Müller, Bettina, Sebastian Bähr, Stefanie Gundert, Nils Teichler, Stefanie Unger & Claudia Wenzig (2020): PASS Scales and Instruments Manual. (FDZ-Methodenreport 07/2020 (en)), Nürnberg, 111 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.2007.de.v1

Abstract

"Dieses Handbuch enthält Informationen zu den Fragebogenmodulen und Skalen, die in den Wellen 1 bis 13 der PASS-Studie eingesetzt wurden. Insbesondere beschreibt es den theoretischen Hintergrund und die Entwicklung der einzelnen Module sowie den Wortlaut der Einzel- und Skalenitems. Alle Items sind in Deutsch, um den Originalwortlaut abzubilden und in Englisch, um die internationale Kommunikation zu unterstützen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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West, Brady T., Michael R. Elliott, Zeina Mneimneh, James Wagner, Andy Peytchev & Mark Trappmann (2020): An examination of an interviewer-respondent matching protocol in a longitudinal CATI study. In: Journal of survey statistics and methodology, Jg. 8, H. 2, S. 304-324., 2018-12-19. DOI:10.1093/jssam/smy028

Abstract

"This article presents results from an experimental study in Germany designed to test the effectiveness of a novel protocol for matching participants in a national panel survey with interviewers employing computer-assisted telephone interviewing (CATI) on selected sociodemographic features, including sex, age, and education. We specifically focus on the ability of the protocol to engender close matches between respondents and interviewers in terms of these features, using both theory and empirical evidence to suggest that this type of matching will improve cooperation rates in surveys employing CATI. We also focus on indicators of 'success' at first contact (defined as a successful interview or establishment of an appointment for an interview) as a function of whether the matching protocol was in use on a given day and whether specific types of matches generated higher rates of success overall. We find strong evidence of the protocol effectively establishing close matches, and we also observe that matches based on education proved especially effective for rates of 'success' in a panel survey that focused primarily on labor market topics. We conclude with thoughts on practical implementation of this approach in other settings and suggested directions for future work in this area." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Jesske, Birgit, Sabine Schulz & Sylvia Quandt (2019): Panel Arbeitsmarkt und Soziale Sicherung PASS-Erhebungswelle 12 - 2018 (Haupterhebung). (FDZ-Methodenreport 05/2019 (de)), Nürnberg, 157 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.1905.de.v1

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Sakshaug, Joseph & Manfred Antoni (2019): Evaluating the utility of indirectly linked federal administrative records for nonresponse bias adjustment. In: Journal of Survey Statistics and Methodology, Jg. 7, H. 2, S. 227-249., 2018-03-09. DOI:10.1093/jssam/smy009

Abstract

"Survey researchers are actively seeking powerful auxiliary data sources capable of correcting for possible nonresponse bias in survey estimates of the general population. While several auxiliary data options exist, concerns about their usefulness for addressing nonresponse bias remain. One underutilized - but potentially rich - source of auxiliary data for nonresponse bias adjustment is federal administrative records. While federal records are routinely used to study nonresponse in countries where it is possible to directly link them (via a unique identifier) to population-based samples, such records are not widely used for this purpose in countries which lack a unique identifier to facilitate direct linkage. In this article, we examine the utility of indirectly linked administrative data from a federal employment database for nonresponse bias adjustment in a general population survey in Germany. In short, we find that the linked administrative variables have stronger correlations with the substantive survey variables than do standard paradata variables and that incorporating linked administrative data in nonresponse weighting adjustments reduces relative nonresponse bias to a greater extent than paradata-only weighting adjustments. However, for the majority of weighted survey estimates, including the administrative variables in the weighting adjustment procedure has minimal impact on the point estimates and their variances. We conclude with a general discussion of these findings and comment on the logistical issues associated with this type of linkage relevant to survey practice." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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West, Brady T. & Mark Trappmann (2019): Effective strategies for recording interviewer observations: evidence from the PASS Study in Germany. In: Survey Methods: Insights from the Field H. 22.10.2019, S. 1-9., 2019-10-22. DOI:10.13094/SMIF-2019-00021

Abstract

"This article investigates how different strategies used by interviewers when recording interviewer observations relate to observation accuracy. Before conducting interviews in a refreshment sample of the general population for the German PASS panel study, interviewers were asked to observe one key target variable of the study -- whether a household is at risk of poverty or not -- for all sampled households. In addition, interviewers recorded what strategies they had used to make their observations. For responding households, we assessed the accuracy of the observation by comparing it to an actual survey measure of poverty risk. Separate multilevel regression models attempting to explain the observed interviewer variance in observation accuracy for two types of households (those at risk and not at risk of poverty) using case-level strategies and aggregate interviewer tendencies reveal unique strategies that result in more accurate observations for each type of household. An aggregate fixed-effects model then reveals strategies that prove to be effective regardless of the type of household when accounting for unobserved interviewer heterogeneity." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Bähr, Sebastian, Georg-Christoph Haas, Florian Keusch, Frauke Kreuter & Mark Trappmann (2018): IAB-SMART-Studie: Mit dem Smartphone den Arbeitsmarkt erforschen. In: IAB-Forum H. 09.01.2018, o. Sz., 2018-01-04.

Abstract

"Smartphones sind mittlerweile für die meisten Menschen selbstverständlicher Bestandteil des Alltags. Erhebliche Teile der täglichen Kommunikation finden damit statt - das gilt nicht nur im Privaten, sondern auch im beruflichen Kontext. Auch Arbeitsplätze werden durch internetfähige Smartphones mehr und mehr mobil. Selbst bei der Jobsuche sind Smartphone und die Nutzung von Apps heute für viele nicht mehr wegzudenken. Für ein Forscherteam des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) Anlass genug, eine neue Studie aufzusetzen, um die Möglichkeiten dieses Mediums für die wissenschaftliche Forschung auszuloten." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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Du, Shihan, Pia Homrighausen & Ralf A. Wilke (2018): On omitted variables, proxies and unobserved effects in analysis of administrative labour market data. (FDZ-Methodenreport 06/2018 (en)), Nürnberg, 38 S. DOI:10.5164/IAB.FDZM.1806.en.v1

Abstract

"Empirical research addresses omitted variable bias in regression analysis by means of various approaches. We present a framework that nests some of them and put it to German linked administrative labour market data. We find evidence for sizable omitted variable bias in a wage regression, while a labour market transition model appears to be less affected. Additional survey variables contribute only to the wage model, while the use of work history variables and panel models lead to changes in coefficients in the two models. Overall, unobserved effects panel data models with a restricted regressor set are found to control for more information than cross sectional analysis with an extended variable set." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

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Felderer, Barbara, Gerrit Müller, Frauke Kreuter & Joachim Winter (2018): The effect of differential incentives on attrition bias. Evidence from the PASS Wave 3 incentive experiment. In: Field Methods, Jg. 30, H. 1, S. 56-69., 2017-03-30. DOI:10.1177/1525822X17726206

Abstract

"Respondent incentives are widely used to increase response rates, but their effect on nonresponse bias has not been researched as much. To contribute to the research, we analyze an incentive experiment embedded within the third wave of the German household panel survey 'Panel Labor Market and Social Security' conducted by the German Institute for Employment Research. Our question is whether attrition bias differs in two incentive plans. In particular, we want to study whether an unconditional EURO10 cash incentive yields less attrition bias in self-reported labor income and other sociodemographics than a conditional lottery ticket incentive. We find that unconditional cash incentives are more effective than conditional lottery tickets in reducing attrition bias in income and several sociodemographic variables." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))