Kurzbeschreibung

Interviewer-administrative Befragungen gelten häufig als der Goldstandard unter den Befragungen. Interviewer spielen häufig eine entscheidende Rolle um hohe Datenqualität zu erzielen in dem sie beispielsweise die Befragten kontaktieren und rekrutieren, auf deren (Nach-)Fragen eingehen und für einen standardisierten Ablauf sorgen. In selten Fällen weichen Interviewer jedoch absichtlich von den standardisierten Regeln ab und fälschen im schlimmsten Fall (Teile des) Interviews. Solche Fälschungen können teilweise zu Datenverzerrungen führen und somit die Datenqualität erheblich reduzieren. Deshalb wurden in der Literatur verschiedene Methoden vorgeschlagen, insbesondere um vollständige Fälschungen aufzudecken. Allerdings werden dabei zwei wichtige Punkte vernachlässigt: (1) Wie können Teilfälschungen, bei denen lediglich ein geringer Teil der Daten gefälscht ist, identifiziert werden? und (2) Wie können verschiedene Fälschungsformen im spezifischen Fall von Panel Befragungen identifiziert werden? Beide Forschungslücken soll im Rahmen dieses Projekt geschlossen werden. Genutzt werden hierzu Daten aus der Panelstudie „Arbeitsmarkt und soziale Sicherung“ (PASS), für die verifizierte Fälle von Interviewerfehlverhalten und Teilfälschungen vorliegen. In einem ersten Schritt wird überprüft, ob etablierte statistische Erkennungsmethoden und Fälschungsindikatoren auch bei der Identifizierung von Teilfälschungen erfolgreich sind. In einem zweiten Schritt wird getestet, in wie weit Fälscher im Längsschnitt auffällige Korrelationen verursachen. Insgesamt soll das Projekt dazu beitragen, die Qualitätskontrollen in den verschiedenen IAB-Panelerhebungen zu verbessern.