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https://doi.org/10.21241/ssoar.75134
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HaSpaD - Datenhandbuch (September 2021)
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Corporate Editor
GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften
Abstract Die Harmonisierung von Umfrageprogrammen, und insbesondere von Biographiedaten, ist in diesem Umfang in den Sozialwissenschaften bisher wenig verbreitet. Durch die Harmonisierung und Kumulation umfragebasierter Längsschnittdatensätze bietet das HaSpaD-Projekt die Möglichkeit zur umfassenden Analyse ... view more
Die Harmonisierung von Umfrageprogrammen, und insbesondere von Biographiedaten, ist in diesem Umfang in den Sozialwissenschaften bisher wenig verbreitet. Durch die Harmonisierung und Kumulation umfragebasierter Längsschnittdatensätze bietet das HaSpaD-Projekt die Möglichkeit zur umfassenden Analyse von Partnerschaftsbiografien. Folgende Studien wurden im Drittmittelprojekt „Harmonisierung und Synthese von paarbiografischen Daten“ (HaSpaD) harmonisiert und für eine gemeinsame Analyse verknüpft: die Panelstudien pairfam, SOEP und SHARE; die Querschnittsstudien ALLBUS, Mannheimer Scheidungsstudie, Fertility and Family Survey; die Querschnittsstudien mit teilweiser Wiederholungsbefragung der Familiensurveys, der Lebensverlaufsstudien und des Generations and Gender Surveys. Das Projekt stellt seinen Aufbereitungs-Code zur Nachnutzung zur Verfügung. Über den HaSpaD - Harmonization Wizard können Umfrageprogramme und zusätzliche Variablen für einen individualisierten Datensatz ausgewählt werden. Nach Download der Urprungsdatenquellen aus den jeweiligen Forschungsdatenrepositorien kann mit Hilfe des HaSpaD-Codes ein gemeinsamer Datensatz erstellt werden. Variablen dieses Zieldatensatzes sind neben Biografiedaten der Partnerschaften auch Zusatzvariablen wie Alter, Geschlecht, Staatsbürgerschaft und Bildungsstand. Bei Auswahl aller Umfrageprogramme enthält der Zieldatensatz ungefähr 182.000 Partnerschaftsbiographien.... view less
Keywords
survey research; harmonization; secondary analysis; data preparation; married couple; partnership; divorce; parental separation; Federal Republic of Germany; data capture; data quality
Classification
Methods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methods
Document language
German
Publication Year
2021
City
Köln
Page/Pages
111 p.
Series
GESIS Papers, 2021/13
ISSN
2364-3781
Status
Published Version; reviewed