Johannes Eggs

Patterns and impact of longitudinal measurement error for welfare receipt

Diese Arbeit beschäftigt sich mit Messfehlern in Längsschnittdaten. Messfehler können in besonderem Maße die Messung von Übergängen und Veränderungen über die Zeit beeinflussen. Die Messung von Veränderungen ist jedoch einer der Hauptgründe für das Erheben von Längsschnittdaten. Allerdings werden Messfehler in Längsschnittdaten selten analysiert.

Durch die Verknüpfung von Paneldaten mit Registerdaten auf der individuellen Ebene werden in dieser Arbeit Messfehler für den Bezug von Arbeitslosengeld II für fünf aufeinanderfolgende Panelwellen untersucht. Dabei zeigt sich, dass die Messfehler für den Bezug nicht zufällig verteilt sind, sondern mit der Zeit und persönlichen Charakteristiken korrelieren.

Vorwort

1 Introduction
1.1. The Total Survey Error framework
1.2. The longitudinal perspective
1.3. Measurement error
1.4. Welfare receipt
1.5. Measurement error for welfare receipt
1.6. Data
1.7. The studies

2 Will respondents eventually get it right? Changes in measurement error in a panel survey using dependent interviewing: Results from a five-wave validation study
(Johannes Eggs, Annette Jäckle and Mark Trappmann)
2.1. Introduction
2.2. The panel survey and validation data
2.3. Results
2.4. Discussion

3 Measurement error for welfare receipt and its impact on panel models
3.1. Introduction
3.2. Data
3.3. Measurement error
3.4. Measurement error and fixed-effects models
3.5. Discussion & conclusion

4 Errors in retrospective welfare reports and their effect on event history analysis
(Johannes Eggs and Rainer Schnell)
4.1. Introduction
4.2. Previous research
4.3. Data
4.4. Hypotheses
4.5. Methods
4.6. Results
4.7. Discussion

5 Dependent interviewing and sub-optimal responding
(Johannes Eggs and Annette Jäckle)
5.1. Introduction
5.2. Theoretical background on false confirmation
5.3. Previous studies on false confirmation and misreporting of benefits
5.4. The panel survey and validation data
5.5. Predictors of sub-optimal responding
5.6. Results
5.7. Discussion

6 Concluding remarks
6.1. Further research

Bibliography
Appendix
Abstract
Kurzfassung

weitere Infos

Pressetext

Umfrageergebnisse sind eine wichtige Basis für Entscheidungen in Politik, Wirtschaft und Wissenschaft. Messfehler können zu Verzerrungen der Ergebnisse führen. Wie verändern sich Messfehler bei Längsschnittdaten über die Zeit hinweg und wie lassen sich diese Veränderungen erklären? Welche Auswirkungen haben Messfehler auf Regressionsmodelle für Längsschnittdaten? Lassen sich diese Auswirkungen durch einfache Fehlermodelle korrigieren? Im Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) hat Johannes Eggs zu diesen Fragen am Beispiel Arbeitslosengeld-II-Bezug geforscht. In der Publikation 'Patterns and impact of longitudinal measurement error for welfare receipt' stellt er seine Ergebnisse vor.

Mit der Verknüpfung von Paneldaten und Registerdaten auf Personenebene untersucht Johannes Eggs den Messfehler bei der Erfassung des Bezugs von Arbeitslosengeld II für fünf aufeinanderfolgende Panelwellen. Die Untersuchung macht deutlich, dass der Bezug von Arbeitslosengeld II häufiger unter- als überberichtet wird und dass der gesamte Messfehler über die einzelnen Panelwellen zurückgeht. Dies zeigt einerseits, dass sich die Datenqualität über die Zeit verbessert hat und andererseits, dass eine Vielzahl von falschen Übergängen in den Arbeitslosengeld-II-Bezug in den Befragungsdaten entstehen. Die Auswertungen belegen, dass der Messfehler mit vielen Variablen über die Zeit korreliert und somit nicht zwangsläufig ein Zufallsprozess ist. Seine Entstehung gründet wahrscheinlich auf dem Zusammenspiel von Bezugshistorie, empfundenem sozialem Stigma und Persönlichkeitseigenschaften.

Die Dissertation ist in englischer Sprache verfasst.

Zitiervorschlag

Eggs, J.: Patterns and impact of longitudinal measurement error for welfare receipt. Bielefeld 2016. DOI: 10.3278/300923w

weiterführende Links

Link zu https://elibrary.utb.de/doi/book/10.3278/9783763941124