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Dossier

FDZ-Literatur / FDZ Literature

Die FDZ-Literaturdatenbank umfasst neben Datensatzbeschreibungen und Methodenberichten die zahlreichen Forschungsarbeiten, die auf Basis der am FDZ angebotenen Daten entstanden sind. Hier finden Sie aktuell laufende Projekte von FDZ-Nutzenden.
Darüber hinaus stehen die Literaturdatenbank zum IAB-Betriebspanel sowie die Literaturdatenbank zum PASS zur Verfügung.

Apart from dataset descriptions and methodology reports, the FDZ literature database contains numerous research papers written on the basis of the data provided by the FDZ. Here you can find currently ungoing research projects of FDZ users.
In addition, literature databases on the IAB Establishment Panel and the Panel Study Labour Market and Social Security (PASS) are available for research.

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im Aspekt "IAB-BP Methodenliteratur / methodology reports"
  • Literaturhinweis

    Unit-Nonresponse bei erstbefragten Betrieben im IAB-Betriebspanel (2011)

    Janik, Florian;

    Zitatform

    Janik, Florian (2011): Unit-Nonresponse bei erstbefragten Betrieben im IAB-Betriebspanel. (FDZ-Methodenreport 04/2011 (de)), Nürnberg, 23 S.

    Abstract

    "Im Fokus des Beitrags steht die Untersuchung der Teilnahmeverweigerung bei erstbefragten Betrieben im IAB-Betriebspanel. Dazu wird zunächst ein theoretischer Rahmen dargelegt, der die Teilnahmeentscheidung an Betriebsbefragungen erklären kann. Die empirischen Ergebnisse bestätigen diesen Rahmen im Wesentlichen: Wenn der Interviewte befugt ist, die gewünschten Auskünfte zu geben und die notwendigen Informationen mit einem vertretbaren Aufwand zu recherchieren sind, wird die Teilnahme seltener verweigert. Beides ist mit zunehmender Größe und Komplexität der Betriebe seltener der Fall und entsprechend unwahrscheinlicher wird die Teilnahme. Auch zeigt sich, dass erfahrene, professionelle Interviewer erfolgreicher bei der Rekrutierung von Betrieben sind. Allerdings gilt dieser Befund nur für kleinere Betriebe." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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  • Literaturhinweis

    Unit non-response in establishments surveyed for the first time in the IAB Establishment Panel (2011)

    Janik, Florian;

    Zitatform

    Janik, Florian (2011): Unit non-response in establishments surveyed for the first time in the IAB Establishment Panel. (FDZ-Methodenreport 04/2011 (en)), Nürnberg, 23 S.

    Abstract

    "Im Fokus des Beitrags steht die Untersuchung der Teilnahmeverweigerung bei erstbefragten Betrieben im IAB-Betriebspanel. Dazu wird zunächst ein theoretischer Rahmen dargelegt, der die Teilnahmeentscheidung an Betriebsbefragungen erklären kann. Die empirischen Ergebnisse bestätigen diesen Rahmen im Wesentlichen: Wenn der Interviewte befugt ist, die gewünschten Auskünfte zu geben und die notwendigen Informationen mit einem vertretbaren Aufwand zu recherchieren sind, wird die Teilnahme seltener verweigert. Beides ist mit zunehmender Größe und Komplexität der Betriebe seltener der Fall und entsprechend unwahrscheinlicher wird die Teilnahme. Auch zeigt sich, dass erfahrene, professionelle Interviewer erfolgreicher bei der Rekrutierung von Betrieben sind. Allerdings gilt dieser Befund nur für kleinere Betriebe." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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  • Literaturhinweis

    Disclosure risk from factor scores (2011)

    Ronning, Gerd; Bleninger, Philipp;

    Zitatform

    Ronning, Gerd & Philipp Bleninger (2011): Disclosure risk from factor scores. (IAW-Diskussionspapiere 73), Tübingen, 28 S.

    Abstract

    Remote Access und Remote Analysis lösen viele aufkommende Probleme, wenn Forschern Zugriff auf sensitive Daten gewährt wird. Analysen können durchgeführt werden, ohne tatsächlich die Daten zu sehen. Daher verlangt keiner, weder substantiell die Daten zu verändern, noch strikt den Zugriff darauf zu beschränken. Dennoch bergen Remote Access und Remote Analysis das Risiko sensitive Daten offenzulegen, obwohl die tatsächlichen Daten nicht direkt zugänglich sind. Ein Eindringling muss nur Standardprozeduren geschickt anwenden, um bestimmte Funktionalitäten auszunutzen, die die Offenlegung der Daten ermöglichen. Selbst normale und unverdächtige multivariate Analysen bergen ein großes Potential für Datenschnüffler. Wir zeigen, wie ein Eindringling allgemein übliche Faktorenanalysen benutzen kann, um sensitive Variablen in einem Datensatz offenzulegen. Wir leiten die Herangehensweise ab und evaluieren sie anhand des IAB-Betriebspanels. Es gibt theoretische und empirische Befunde für ein hohes Risiko für die Verletzung des Datenschutzes bei allen Varianten der Faktorenanalyse. (IAB)

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  • Literaturhinweis

    Gewichtung des Scientific Usefiles des IAB-Betriebspanels 2007: Methodenbeschreibung (2011)

    Tschersich, Nikolai; Fischer, Agnes; Pfister, Martin;

    Zitatform

    Tschersich, Nikolai, Martin Pfister & Agnes Fischer (2011): Gewichtung des Scientific Usefiles des IAB-Betriebspanels 2007. Methodenbeschreibung. (FDZ-Methodenreport 02/2011 (de)), Nürnberg, 11 S.

    Abstract

    "Im IAB wird derzeit die Anonymisierbarkeit von Paneldaten zur Erstellung von Scientific-Use-Files untersucht. Dabei wurden mithilfe der Multiplen Imputation synthetische Datensätze der Erhebungswelle 2007 des IAB-Betriebspanels erzeugt. Dieses Vorgehen stellt sicher, dass einerseits einzelne Betriebe nicht identifizierbar sind, andererseits aber die gleichen Untersuchungen durchgeführt werden können wie mit den Originaldaten. Die am Ende öffentlich zugänglichen Daten bestehen aus imputierten und synthetischen Werten. Der Nutzer erhält 25 synthetische Datensätze, die in ihrer Struktur untereinander und mit dem Originaldatensatz identisch sind. Für die Auswertung müssen die Endergebnisse über die 25 synthetischen Datensätze gemittelt werden. Um auch deskriptive Auswertungen durchführen zu können, sollen die synthetischen Datensätze gewichtet werden. Die Gewichtung dient in erster Linie der Korrektur des disproportionalen Stichprobenansatzes. Darüber hinaus werden im Rahmen der Gewichtung eventuelle Verzerrungen durch disproportionale Ausfälle bereinigt. Die Gewichtung des IAB-Betriebspanels erfolgt grundsätzlich in Form einer Hochrechnung auf die Grundgesamtheit. Das Verfahren der Querschnittsgewichtung beim IAB-Betriebspanel ist sehr aufwändig. Würde man den gleichen Aufwand bei jedem der 25 Datensätze betreiben, so würde dies den vorgegebenen Zeit- und Kostenrahmen sprengen. Aus diesem Grund haben sich das IAB und TNS Infratest gemeinsam auf ein vereinfachtes Vorgehen verständigt, das deutlich weniger Zeit pro zu gewichtendem Datensatz in Anspruch nimmt und damit auch die Kosten begrenzt hält. Die damit verbundenen Unschärfen erscheinen in der derzeitigen Phase des Projekts 'Scientific Usefile für das IAB-Betriebspanel' vertretbar. Um mit Hilfe eines Vergleichs feststellen zu können, welche Auswirkungen das veränderte Gewichtungs- und Hochrechnungsverfahren auf die hochgerechneten Daten hat, wurde auch der normale Querschnittsdatensatz der Erhebungswelle 2007 auf diese Art und Weise gewichtet." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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  • Literaturhinweis

    Multiple imputation of missing values in the wave 2007 of the IAB Establishment Panel (2010)

    Drechsler, Jörg ;

    Zitatform

    Drechsler, Jörg (2010): Multiple imputation of missing values in the wave 2007 of the IAB Establishment Panel. (IAB-Discussion Paper 06/2010), Nürnberg, 29 S.

    Abstract

    "Die Grundidee der multiplen Imputation ist einfach zu verstehen, aber die Anwendung des Verfahrens auf reale Datensätze stellt den Anwender vor etliche zusätzliche Herausforderungen. Viele Datensätze bestehen sowohl aus kategorialen als auch aus kontinuierlichen Variablen, wobei letztere alles andere als normalverteilt gelten können. Zusätzlich verkomplizieren Filterfragen und verschiedene logische Restriktionen die Modellbildung. In diesem Papier stellen wir verschiedene Möglichkeiten vor, mit diesen Herausforderungen umzugehen und veranschaulichen eine erfolgreiche Implementierung anhand eines komplexen Imputationsprojekts am Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB): Die Imputation der fehlenden Werte einer Welle des IAB Betriebspanels." (Autorenreferat, IAB-Doku)

    Beteiligte aus dem IAB

    Drechsler, Jörg ;
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  • Literaturhinweis

    How to use data swapping to create useful dummy data for panel datasets (2010)

    Jacobebbinghaus, Peter; Orban, Agnes; Müller, Dana ;

    Zitatform

    Jacobebbinghaus, Peter, Dana Müller & Agnes Orban (2010): How to use data swapping to create useful dummy data for panel datasets. (FDZ-Methodenreport 03/2010 (en)), Nürnberg, 19 S.

    Abstract

    "Einige Forschungsdatenzentren (FDZ) bieten den Zugang zu Mikrodaten auch per Gastaufenhalt oder Datenfernverarbeitung an. Eine effiziente Nutzung dieser Zugangswege setzt voraus, dass sich die Nutzerinnen und Nutzer im Vorfeld der Analysen anhand von Testdaten mit der Struktur der Echtdaten vertraut machen. Diese Testdaten müssen absolut anonymisiert sein, in ihrer Struktur den Echtdaten entsprechen, aber keine validen Ergebnisse liefern. Für komplexe Datensätze wie Paneldaten oder verknüpfte Daten ist die Erstellung solcher Testdaten nicht trivial. In diesem Papier schlagen wir vor Data Swapping mit Restriktionen anzuwenden, so dass ein gewisser Grad an Konsistenz und Korrelation zwischen den Merkmalen sowohl Innerhalb eines Querschnittes als auch über die Zeit erhalten bleibt. Diese Methode ist auch für Datensätze mit vielen Variablen und Erhebungswellen einfach anzuwenden." (Autorenreferat, IAB-Doku)

    Beteiligte aus dem IAB

    Müller, Dana ;
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  • Literaturhinweis

    Capital stock approximation with the perpetual inventory method: stata code for the IAB establishment panel (2010)

    Müller, Steffen ;

    Zitatform

    Müller, Steffen (2010): Capital stock approximation with the perpetual inventory method. Stata code for the IAB establishment panel. (FDZ-Methodenreport 02/2010 (en)), Nürnberg, 21 S.

    Abstract

    "Das IAB Betriebspanel enthält keine direkten Informationen über den Kapitalstock der befragten Betriebe. Dieser Methodenreport beschreibt die Möglichkeit der Approximation des Kapitalstocks anhand der Methode der permanenten Inventur (perpetual inventory method), wie sie in Müller (2008) vorgeschlagen wird. Der Anhang enthält den entsprechenden STATA Code." (Autorenreferat, IAB-Doku)

    Weiterführende Informationen

    Update zum Methodenreport
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  • Literaturhinweis

    Releasing multiply-imputed synthetic data generated in two stages to protect confidentiality (2010)

    Reiter, Jerome P. ; Drechsler, Jörg ;

    Zitatform

    Reiter, Jerome P. & Jörg Drechsler (2010): Releasing multiply-imputed synthetic data generated in two stages to protect confidentiality. In: Statistica Sinica, Jg. 20, H. 1, S. 405-421., 2010-01-01.

    Abstract

    Eine Methode, um die Vertraulichkeit von Daten, die in statistischen Ämtern erhobenen werden, zu gewährleisten, ist das Ersetzen vertraulicher Werte durch synthetische Daten, die mittels multipler Imputation generiert werden. Es wird ein zweistufiges Verfahren zur Generierung der synthetischen Daten vorgestellt, das eine unterschiedliche Anzahl von Imputationen für unterschiedliche Variablen ermöglicht. Die Vorteile eines zweistufigen Verfahrens liegen in der Reduzierung der Laufzeit bei der Berechnung, in der Verringerung des Risikos der Deanonymisierung, und in der Erhöhung der inferentiellen Genauigkeit. Es wird beschrieben, wie das zweistufige Verfahren bei der Generierung eines Public-Use-Files des IAB-Betriebpanels zur Anwendung kommt. (IAB)

    Beteiligte aus dem IAB

    Drechsler, Jörg ;
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  • Literaturhinweis

    Disclosure risk and data utility for partially synthetic data: an empirical study using the German IAB Establishment Survey (2009)

    Drechsler, Jörg ; Reiter, Jerome P. ;

    Zitatform

    Drechsler, Jörg & Jerome P. Reiter (2009): Disclosure risk and data utility for partially synthetic data. An empirical study using the German IAB Establishment Survey. In: Journal of official statistics, Jg. 25, H. 4, S. 589-603.

    Abstract

    Wenn statistische Einrichtungen ihre Daten der Öffentlichkeit zugänglich machen, müssen sie die Identität der Befragungsteilnehmer und sensible Eigenschaften schützen. Zu diesem Zweck können sie die Daten der Befragten freigeben, wobei einige Daten, die zur Identifizierung des Befragten führen können, durch vermutete Daten ersetzt werden. Solche Daten heißen partiell synthetische Daten. Die Verfasser untersuchen den Trade-Off zwischen der Inferenzgenauigkeit und Datenschutzrisiken für partiell synthetische Daten unter besonderer Berücksichtigung der Bedeutung der Zahl der freigegebenen Datensätze. Sie stellen ein zweistufiges Verfahren zur Datenfingierung vor, das es statistischen Einrichtungen erlaubt, unterschiedlich viele Fiktionen für verschiedene Variablen vorzunehmen. So können im Vergleich zum typischen einstufigen Verfahren bei der gleichen Zahl freigegebener Datensätze das Risiko einer Freigabe gesenkt und die Nützlichkeit der Daten erhöht werden. Die empirische Analyse basiert auf einer partiellen Synthese des deutschen IAB-Betriebspanels. (IAB)

    Beteiligte aus dem IAB

    Drechsler, Jörg ;
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  • Literaturhinweis

    Far from normal: Multiple imputation of missing values in a German establishment survey (2009)

    Drechsler, Jörg ;

    Zitatform

    Drechsler, Jörg (2009): Far from normal: Multiple imputation of missing values in a German establishment survey. (United Nations, Economic Commission for Europe. Working paper 21), New York, 13 S.

    Abstract

    In dem Beitrag werden Anpassungen der Standardroutinen der multiplen Imputation vorgeschlagen, und eine erfolgreiche Methode multipler Imputation für komplexe Erhebungen wird am Beispiel des Imputationsprojekts des IAB-Betriebspanels vorgestellt. Zunächst wird das Grundkonzept der multiplen Imputation skizziert. Anschließend werden Joint Modeling und Sequenzielle Regression als wichtigste Ansätze multipler Imputation eingeführt, und ihre Vor- und Nachteile werden diskutiert. Im nächsten Schritt werden Anpassungen der Standardroutinen der multiplen Imputation vorgestellt, die dazu dienen, häufig in der Praxis auftretende Probleme zu lösen. Es wird ein Überblick über mögliche Probleme, die bei der Datenanalyse auftreten können, gegeben sowie eine Zusammenfassung von Lösungsmöglichkeiten. Im nächsten Kapitel wird ein Projekt zur multiplen Imputation am Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung beschrieben, das sich auf die vorher beschriebenen Methoden stützt: Die multiple Imputation fehlender Werte des IAB-Betriebspanels. In diesem Zusammenhang werden auch die Methoden zur Evaluation der Qualität der Imputationen diskutiert. (IAB)

    Beteiligte aus dem IAB

    Drechsler, Jörg ;
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  • Literaturhinweis

    Synthetic datasets for the German IAB Establishment Panel (2009)

    Drechsler, Jörg ;

    Zitatform

    Drechsler, Jörg (2009): Synthetic datasets for the German IAB Establishment Panel. (Joint UNECE/Eurostat Work Session on Statistical Data Confidentiality 2009. Working paper 10), New York, 13 S.

    Abstract

    Der Zugang der Öffentlichkeit zu Mikrodaten, die nützlich sind und gleichzeitig die Vertraulichkeit gegenüber dem Befragten wahren, ist schwierig. Die Erstellung synthetischer Datensätze ist ein innovatives statistisches Verfahren mit dem Potenzial, dieses zweifache Ziel zu erreichen. Bislang wurde dieses Verfahren nur auf eine begrenzte Anzahl von Datensätzen in den USA angewendet. In diesem Arbeitspapier wird die erste erfolgreiche Anwendung außerhalb der USA vorgestellt: die Erzeugung teilweise synthetischer Datensätze für das deutsche IAB-Betriebspanel. Der Bericht beschreibt die Synthese, bewertet die Risiken und umfasst Ergebnisse zur Nützlichkeit der Daten des generierten Datensatzes. (IAB)

    Beteiligte aus dem IAB

    Drechsler, Jörg ;
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  • Literaturhinweis

    Warum antworten sie nicht? Unit-Nonresponse im IAB-Betriebspanel (2009)

    Janik, Florian; Kohaut, Susanne;

    Zitatform

    Janik, Florian & Susanne Kohaut (2009): Warum antworten sie nicht? Unit-Nonresponse im IAB-Betriebspanel. (FDZ-Methodenreport 07/2009 (de)), Nürnberg, 25 S.

    Abstract

    "Mit dem IAB-Betriebspanel führt das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung seit 1993 in Westdeutschland und seit 1996 in Ostdeutschland eine jährliche groß angelegte Betriebsbefragung bei mittlerweile rund 15.500 Betrieben durch. Bei dieser Panelerhebung werden die Betriebe in persönlich-mündlichen Interviews um Auskunft zu wichtigen Determinanten der Beschäftigung gebeten. Dabei müssen neue Bestandsbetriebe in die Stichprobe aufgenommen werden, die Ausfälle im Zeitverlauf ersetzen sollen. Denn trotz aller Bemühungen tritt ein Problem bei jeder Erhebung auf: Die fehlende Teilnahmebereitschaft einzelner Betriebe, die zum sogenannten Nonresponse führt.
    Zwei Formen von Nonresponse können dabei unterschieden werden. Einmal kann der Betrieb die Teilnahme an der Befragung insgesamt verweigern (Unit-Nonresponse). Andererseits kommt es vor, dass teilnehmende Betriebe einzelne Fragen im Fragebogen nicht beantworten (Item-Nonresponse). Beide Arten des Nonresponse können zu Verzerrungen der Ergebnisse führen, wenn die Ausfälle nicht zufällig sind. Unit-Nonresponse führt allerdings zu größeren Problemen, da für diese Betriebe kein Interview vorliegt und nicht nur einzelne Fragen nicht beantworten werden. Die Erfahrung mit dem IAB-Betriebspanel zeigt, dass die Teilnahmebereitschaft bei Betrieben, die erstmals befragt werden, mit 36 Prozent deutlich geringer ist als die der wiederholt befragten Betriebe. Zudem ist der Unit-Nonresponse der Erstbefragten in den letzten Jahren gestiegen. Die Bereitschaft der Panelbetriebe, also der Wiederholer aus den Vorjahren, den Fragebogen zu beantworten, liegt mit rund 84 Prozent deutlich höher. Eine über die Jahre abnehmende Teilnahmebereitschaft ist nicht zu beobachten. Der Vorteil von Panelerhebungen ist zudem, dass für die wiederholt befragten Betriebe, die nicht mehr antworten, aus den Vorjahren vielfältige betriebliche Informationen vorliegen, die zur Modellierung des Ausfallprozesses verwendet werden können. Für die erstmals befragten Betriebe liegen hingegen nur wenige Angaben über den Betrieb vor. Eine Analyse der Ausfallprozesse ist wichtig, um einen möglichst genauen Einblick in den Erhebungsprozess zu bekommen. Die auf diese Weise gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es, die Feldsteuerung zu optimieren und so zur Qualitätsverbesserung und eventueller Kostenersparnis beizutragen. Darüber hinaus werden durch die Analysen eventuelle Selektivitäten erkannt, die zu Verzerrungen von Schätzungen führen können. Auch die Repräsentativität der Hochrechnung aller Variablen kann durch mögliche Selektivitäten gefährdet sein. Bei Panelerhebungen kommt noch hinzu, dass sich diese im Zeitablauf verstärken können.
    Im vorliegenden Papier soll der Unit-Nonresponse bei wiederholt befragten Betrieben beleuchtet werden. Anhand eines erweiterten konzeptionellen Rahmens für Betriebsbefragungen sollen Determinanten, die den Ausfallprozess beeinflussen, herausgearbeitet werden. Sowohl bei dem konzeptionellen Rahmen als auch bei den Analysen wird - erstmals für Betriebsbefragungen - der Einfluss des Interviewers auf das Gelingen des Interviews berücksichtigt." (Autorenreferat, IAB-Doku)

    Beteiligte aus dem IAB

    Kohaut, Susanne;
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  • Literaturhinweis

    Why don't they answer? Unit non-response in the IAB Establishment Panel (2009)

    Janik, Florian; Kohaut, Susanne;

    Zitatform

    Janik, Florian & Susanne Kohaut (2009): Why don't they answer? Unit non-response in the IAB Establishment Panel. (FDZ-Methodenreport 07/2009 (en)), Nürnberg, 27 S.

    Abstract

    "With the IAB Establishment Panel the Institute for Employment Research (Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung - IAB) has conducted a large-scale annual establishment survey in western Germany since 1993 and also in eastern Germany since 1996, covering some 15,500 establishments in the meantime. In this panel survey the establishments are asked in face-to-face interviews1 to provide information on key determinants of employment. The IAB Establishment Panel is a survey in which the same establishments are contacted each year. New establishments are added to the sample each year in order to depict structural change. Furthermore additional establishments have to be included in the sample to replace those which have dropped out of the sample in the course of time. For despite all efforts, one problem arises in every survey: individual establishments' unwillingness to participate, which leads to so-called non-response.
    Two forms of non-response can be distinguished. First, an establishment may refuse to participate in the survey at all (unit non-response). Second, participating establishments may fail to answer individual questions in the questionnaire (item non-response). Both types of non-response can lead to biased results if the cases of non-response are not random. Unit non-response leads to greater problems, however, as no interview is available for these establishments and it is not just the case that individual questions are not answered.
    Experience made with the IAB Establishment Panel shows that the willingness of establishments surveyed for the first time to participate in the survey is clearly lower, at 36 percent, than that of establishments which have already been included in the survey at least once. Furthermore the unit non-response of establishments surveyed for the first time has increased in the past few years. The willingness of the panel establishments, in other words the repeat respondents from previous years, to complete the questionnaire is considerably higher at about 80 percent. There is no indication that the willingness to participate is declining over the years. The advantage of panel surveys is also that a wealth of establishment information is available from previous years for the establishments which have been surveyed repeatedly but which no longer respond and this can be used to model the non-response process. On the other hand little information is available about the establishments which are included in the survey for the first time.
    It is important to analyse the non-response processes in order to gain the most precise insight possible into the survey process. The findings obtained in this way make it possible to optimise the fieldwork management, thus contributing to quality improvements and possibly to cost reductions. In addition to this, the analyses can reveal any selectivities that may lead to biased estimates. The representativeness of the projection of all variables can also be jeopardised by possible selectivities. Furthermore, in panel surveys selectivities may intensify over time. The aim of this paper is to examine the unit non-response of establishments which have already taken part in the survey at least once and are approached again. On the basis of an extended conceptual framework for establishment surveys, determinants that influence the non-response process are to be brought out. For the first time for establishment surveys the interviewer's influence on the success of the interview is taken into account both in the conceptual framework and in the analyses." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

    Beteiligte aus dem IAB

    Kohaut, Susanne;
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  • Literaturhinweis

    A new approach for disclosure control in the IAB Establishment Panel: multiple imputation for a better data access (2008)

    Drechsler, Jörg ; Rässler, Susanne; Bender, Stefan; Dundler, Agnes; Zwick, Thomas ;

    Zitatform

    Drechsler, Jörg, Agnes Dundler, Stefan Bender, Susanne Rässler & Thomas Zwick (2008): A new approach for disclosure control in the IAB Establishment Panel. Multiple imputation for a better data access. In: Advances in statistical analysis, Jg. 92, H. 4, S. 439-458. DOI:10.1007/s10182-008-0090-1

    Abstract

    Öffentliche Stellen, die Datensätze produzieren, müssen mit dem Dilemma umgehen, einerseits die Vertraulichkeit der personenbezogenen Daten zu schützen, andererseits für die Forschung hinreichend detaillierte Datensätze zur Verfügung zu stellen. Aus diesem Grund werden etliche Methoden der Offenlegungskontrolle in der Literatur diskutiert. Der Beitrag stellt zwei Ansätze vor, die auf multipler Imputation basieren, und die auf das IAB-Betriebspanel angewandt werden können. Beim ersten Ansatz, der auf Rubin (1993) zurückgeht, wird ein vollständig synthetischer Datensatz generiert, während beim zweiten Ansatz nur Werte für ausgewählte Variablen mit hohem Offenlegungsrisiko imputiert werden. Beide Ansätze werden auf eine Menge Variablen aus der Welle des IAB-Betriebspanels aus dem Jahr 1997 angewandt. Die Qualität der Ansätze wird bewertet, indem die Analyseergebnisse von Zwick (2005), die auf den Originaldaten basieren, mit den Ergebnissen derselben Analyse nach der Imputation verglichen werden. (IAB)

    Beteiligte aus dem IAB

    Drechsler, Jörg ;
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  • Literaturhinweis

    Evaluating different approaches for multiple imputation under linear constraints (2008)

    Drechsler, Jörg ; Raghunathan, Trivellore E. ;

    Zitatform

    Drechsler, Jörg & Trivellore E. Raghunathan (2008): Evaluating different approaches for multiple imputation under linear constraints. (United Nations, Economic Commission for Europe. Working paper 25), New York, 12 S.

    Abstract

    "In this paper we will focus only on imputation methods for variables that are subject to one linear constraint. In a simulation study based on data from the German IAB Establishment Survey, we will evaluate five different multiple imputation approaches that address the linear constraints in different ways. The remainder of the paper is organized as follows: Section II describes the data used for the simulation study. Section III introduces the five different imputation approaches. In Section IV the simulation design is illustrated. Section V presents the simulation results. The paper concludes with some final remarks and ideas for future research." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

    Beteiligte aus dem IAB

    Drechsler, Jörg ;
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  • Literaturhinweis

    Comparing fully and partially synthetic datasets for statistical disclosure control in the German IAB Establishment Panel (2008)

    Drechsler, Jörg ; Rässler, Susanne; Bender, Stefan;

    Zitatform

    Drechsler, Jörg, Stefan Bender & Susanne Rässler (2008): Comparing fully and partially synthetic datasets for statistical disclosure control in the German IAB Establishment Panel. In: Transactions on Data Privacy, Jg. 1, H. 3, S. 105-130.

    Abstract

    "For datasets considered for public release, statistical agencies have to face the dilemma of guaranteeing the confidentiality of survey respondents on the one hand and offering sufficiently detailed data for scientific use on the other hand. For that reason a variety of methods that address this problem can be found in the literature. In this paper we discuss the advantages and disadvantages of two approaches that provide disclosure control by generating synthetic datasets: The first, proposed by Rubin [1], generates fully synthetic datasets while the second suggested by Little [2] imputes values only for selected variables that bear a high risk of disclosure. Changing only some variables in general will lead to higher analytical validity. However, the disclosure risk will also increase for partially synthetic data, since true values remain in the datasets. Thus, agencies willing to release synthetic datasets will have to decide, which of the two methods balances best the trade-off between data utility and disclosure risk for their data. We offer some guidelines to help making this decision. To our knowledge, the two approaches never haven been empirically compared in the literature so far. We apply the two methods to a set of variables from the 1997 wave of the German IAB Establishment Panel and evaluate their quality by comparing results from the original data with results we achieve for the same analyses run on the datasets after the imputation procedures. The results are as expected: In both cases the analytical validity of the synthetic data is high with partially synthetic datasets outperforming fully synthetic datasets in terms of data utility. But this advantage comes at the price of a higher disclosure risk for the partially synthetic data." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

    Beteiligte aus dem IAB

    Drechsler, Jörg ;
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  • Literaturhinweis

    Das IAB-Betriebspanel - von der Stichprobe über die Erhebung bis zur Hochrechnung (2008)

    Fischer, Gabriele ; Janik, Florian; Müller, Dana ; Schmucker, Alexandra;

    Zitatform

    Fischer, Gabriele, Florian Janik, Dana Müller & Alexandra Schmucker (2008): Das IAB-Betriebspanel - von der Stichprobe über die Erhebung bis zur Hochrechnung. (FDZ-Methodenreport 01/2008 (de)), Nürnberg, 42 S.

    Abstract

    "Das IAB-Betriebspanel ist eine für Deutschland einzigartige, jährliche Betriebsbefragung, da sie bundesweit alle Branchen und Betriebsgrößen repräsentiert und auch im Längsschnitt ausgewertet werden kann. Mittlerweile werden knapp 16.000 Betriebe zu einer Vielzahl beschäftigungspolitischer Themen befragt. Das IAB-Betriebspanel basiert auf einem komplexen Studiendesign, das auch die Nutzer und Nutzerinnen des Datensatzes vor Herausforderungen stellt. Mit diesem Papier wird ein Überblick über die methodischen Besonderheiten des IAB-Betriebspanels gegeben. Im Einzelnen wird detaillierter auf das Stichproben- und Erhebungsdesign, die Hochrechnung und den Datenzugang im Forschungsdatenzentrum (FDZ) der Bundesagentur für Arbeit (BA) am Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) eingegangen. Die wichtigsten Punkte der einzelnen Kapitel werden jeweils zu Beginn vorgestellt. Den Nutzerinnen und Nutzern des IAB-Betriebspanels soll es zum einen als Sammlung von methodischen Aspekten des IAB-Betriebspanel dienen und zum anderen insbesondere für Erstnutzer und Erstnurtzerinnen den Einstieg in die Datennutzung erleichtern. Dieses Papier richtet sich ebenso an die Nutzerinnen und Nutzer der Linked-Employer-Employee Daten des IAB (LIAB1), für die das IAB-Betriebspanel einen wichtigen Bestandteil darstellt." (Autorenreferat, IAB-Doku)

    Beteiligte aus dem IAB

    Müller, Dana ; Schmucker, Alexandra;
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  • Literaturhinweis

    The IAB establishment panel: from sample to survey to projection (2008)

    Fischer, Gabriele ; Schmucker, Alexandra; Müller, Dana ; Janik, Florian;

    Zitatform

    Fischer, Gabriele, Florian Janik, Dana Müller & Alexandra Schmucker (2008): The IAB establishment panel. From sample to survey to projection. (FDZ-Methodenreport 01/2008 (en)), Nürnberg, 38 S.

    Abstract

    "The IAB Establishment Panel is an annual survey of establishments and is unique in Germany, as it represents all industries and establishment sizes nationwide and can also be analysed on a longitudinal basis. The design of the IAB Establishment Panel was developed in the early 1990s and subjected to a wide range of tests. This process also involved parallel development activities taking place on the Hannover Firm Panel, which were carried out on behalf of the "Forschungsstelle Firmenpanel" at the University of Hanover (Gerlach et al.: 1998) and the Institute for Applied Economic Research in Tübingen (IAW). The survey began in West Germany in 1993, with the aim of building up a representative information system for continuous analysis of labour demand. It has been carried out in East Germany since 1996, making it a nationwide survey. The IAB Establishment Panel is conceived as a longitudinal survey, i.e. a large majority of the same establishments are interviewed every year. Consequently, it enables both analysis of developments across time through comparison of cross-sectional data on different points in time, and also longitudinal studies of individual establishments. Now in the IAB Establishment Panel approx. 16,000 establishments are surveyed on a large number of employment policy-related subjects, including employment development, business policy and business development, investment activities, innovations in the establishment, public funding, personnel structure, vocational training and apprenticeships, new and exiting personnel, recruitment, wages and salaries, working times in the establishment, further training and general data on the establishment. The survey also includes varying focal topics every year. With the exception of Hamburg, all the German federal states (Bundesländer) currently contribute regional extension samples to the IAB Establishment Panel. This firstly enables evaluations on the federal state level, and secondly results in a total range of samples that significantly widens the evaluation options on the nationwide level. The IAB Establishment Panel contains high data quality, achieved by means of the high-quality sample, the high exploitation level and the sophisticated process of data monitoring and error correction. The survey is carried out by TNS Infratest Sozialforschung GmbH on behalf of the IAB. A general introduction to the IAB Establishment Panel is contained in German in Bellmann (2002) or in English in Kölling (2000). The IAB Establishment Panel is based on a complex study design, which also presents challenges for users of the dataset. This paper provides an overview of the methodology of the IAB Establishment Panel. It goes into detail on the design of the samples and survey, the weighting process, and data access at the Research Data Centre (FDZ) of the Federal Employment Agency (BA) at the Institute for Employment Research (IAB). The most important points are presented at the beginning of each chapter. It is intended for users of the IAB Establishment Panel, firstly as a collection of methodological aspects of the IAB Establishment Panel, and secondly to make it easier for first-time users in particular to start using the data. This paper is also aimed at users of the IAB Linked-Employer-Employee Dataset (LIAB1), in which the IAB Establishment Panel is an important component." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

    Beteiligte aus dem IAB

    Schmucker, Alexandra; Müller, Dana ;
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  • Literaturhinweis

    Neue Datenangebote in den Forschungsdatenzentren: Betriebs- und Unternehmensdaten im Längsschnitt (2007)

    Brandt, Maurice; Oberschachtsiek, Dirk ; Pohl, Ramona;

    Zitatform

    Brandt, Maurice, Dirk Oberschachtsiek & Ramona Pohl (2007): Neue Datenangebote in den Forschungsdatenzentren. Betriebs- und Unternehmensdaten im Längsschnitt. (FDZ-Methodenreport 07/2007 (de)), Nürnberg, 18 S.

    Abstract

    "Die FDZ entwickeln das Datenangebot für die wissenschaftliche Forschung kontinuierlich auf der Basis des bestehenden Datenbedarfs und in Kooperation mit der Wissenschaft weiter. Der Beitrag gibt einen Überblick über den aktuellen Stand des Datenangebotes und beschreibt einige richtungweisende Projekte zu dessen Verbesserung. Der Beitrag ist wie folgt gegliedert: Abschnitt 2 beschreibt die jeweiligen Zugangsmöglichkeiten zu den Mikrodaten in den FDZ. Anschließend wird eine Auswahl von Betriebs- und Unternehmensdaten vorgestellt, die mittlerweile für wissenschaftliche Auswertungen zur Verfügung stehen. Abschnitt 4 informiert über das Projekt 'Wirtschaftsstatistische Paneldaten und faktische Anonymisierung' und dessen Beitrag zur Verbesserung des Datenangebots im Bereich der wissenschaftlich nutzbaren Paneldaten über Betriebe und Unternehmen, gefolgt von einem Ausblick auf zukünftige Projekte zur Zusammenführung von Betriebs - und Unternehmensdaten aus unterschiedlichen Quellen in Abschnitt 5. Abschließend wird eine kurze Schlussbetrachtung vorgenommen." (Autorenreferat, IAB-Doku)

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  • Literaturhinweis

    Comparing fully and partially synthetic data sets for statistical disclosure control in the German IAB Establishment Panel (2007)

    Drechsler, Jörg ; Rässler, Susanne; Bender, Stefan;

    Zitatform

    Drechsler, Jörg, Stefan Bender & Susanne Rässler (2007): Comparing fully and partially synthetic data sets for statistical disclosure control in the German IAB Establishment Panel. (United Nations, Economic Commission for Europe. Working paper 11), New York, 8 S.

    Abstract

    "In this paper we discuss the advantages and disadvantages of two approaches that provide disclosure control by generating synthetic data sets: The first, proposed by Rubin (1993), generates fully synthetic data sets while the second suggested by Little (1993) imputes values only for selected variables that bear a high risk of disclosure. Changing only some variables in general will lead to higher analytical validity. However, the disclosure risk will also increase for partially synthetic data sets since true values remain in the data. Thus, agencies willing to release synthetic data sets will have to decide, which of the two methods balances best the trade-off between data utility and disclosure risk for their data. We offer some guidelines to help making this decision. We apply the two methods to a set of variables from the 1997 wave of the German IAB Establishment Panel and evaluate their quality by comparing regression results from the original data with results we achieve for the same analyses run on the data set after the imputation procedures. The results are as expected: In both cases the analytical validity of the synthetic data is high with partially synthetic data sets outperforming fully synthetic data sets in terms of data utility. But this advantage comes at the price of a higher disclosure risk for the partially synthetic data." (Author's abstract, IAB-Doku) ((en))

    Beteiligte aus dem IAB

    Drechsler, Jörg ;
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