European Working Conditions Survey (EWCS): Kognitiver Pretest

Hadler, Patricia; Neuert, Cornelia; Lenzner, Timo; Menold, Natalja

[working paper]

dc.contributor.author	Hadler, Patricia	de
dc.contributor.author	Neuert, Cornelia	de
dc.contributor.author	Lenzner, Timo	de
dc.contributor.author	Menold, Natalja	de
dc.date.accessioned	2021-02-11T10:49:09Z
dc.date.available	2021-02-11T10:49:09Z
dc.date.issued	2018	de
dc.identifier.uri	https://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/71545
dc.description.abstract	Dieser Bericht enthält die Ergebnisse des Post-Tests des 6. EWCS, der von GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften (Deutschland) durchgeführt wurde. Ziel ist es, Erkenntnisse für die Interpretation der Ergebnisse des 6. EWCS und Input für die Entwicklung und Überarbeitung des 7. EWCS zu liefern. Zwei wichtige Forschungsfragen werden behandelt. Die erste besteht darin, Unterschiede im Verständnis der Fragen zwischen Angestellten und Selbständigen festzustellen. Zweitens werden potenzielle Messfehler im Zusammenhang mit dem Konzept der Beschäftigung und dem Hauptkriterium der bezahlten Arbeit für Arbeitnehmer in atypischen Arbeitssituationen untersucht. Für den Post-Test wurde ein Mixed-Mode-Design verwendet. Ein kognitiver Online-Pretest in Großbritannien, Deutschland und Polen wurde mit insgesamt 365 angestellten und selbständigen Befragten durchgeführt. Persönliche Interviews mit 32 Befragten in Deutschland und Polen lieferten Einblicke in atypische Arbeitssituationen, wie z.B. Mehrfachbeschäftigung oder prekäre Beschäftigung.	de
dc.language	de	de
dc.subject.ddc	Sozialwissenschaften, Soziologie	de
dc.subject.ddc	Social sciences, sociology, anthropology	en
dc.title	European Working Conditions Survey (EWCS): Kognitiver Pretest	de
dc.description.review	begutachtet	de
dc.description.review	reviewed	en
dc.source.volume	2018/07	de
dc.publisher.country	DEU
dc.publisher.city	Mannheim	de
dc.source.series	GESIS-Projektbericht
dc.subject.classoz	Erhebungstechniken und Analysetechniken der Sozialwissenschaften	de
dc.subject.classoz	Methods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methods	en
dc.subject.classoz	Arbeitswelt	de
dc.subject.classoz	Working Conditions	en
dc.subject.thesoz	Europa	de
dc.subject.thesoz	Europe	en
dc.subject.thesoz	Arbeitsbedingungen	de
dc.subject.thesoz	working conditions	en
dc.subject.thesoz	Arbeitnehmer	de
dc.subject.thesoz	employee	en
dc.subject.thesoz	Selbständiger	de
dc.subject.thesoz	self-employed person	en
dc.subject.thesoz	Beschäftigungsform	de
dc.subject.thesoz	type of employment	en
dc.subject.thesoz	Flexibilität	de
dc.subject.thesoz	flexibility	en
dc.subject.thesoz	Arbeit	de
dc.subject.thesoz	labor	en
dc.subject.thesoz	Qualität	de
dc.subject.thesoz	quality	en
dc.subject.thesoz	Online-Befragung	de
dc.subject.thesoz	online survey	en
dc.subject.thesoz	Interview	de
dc.subject.thesoz	interview	en
dc.subject.thesoz	Pretest	de
dc.subject.thesoz	pretest	en
dc.subject.thesoz	Fragebogen	de
dc.subject.thesoz	questionnaire	en
dc.identifier.urn	urn:nbn:de:0168-ssoar-71545-3
dc.rights.licence	Creative Commons - Namensnennung 4.0	de
dc.rights.licence	Creative Commons - Attribution 4.0	en
ssoar.contributor.institution	GESIS	de
internal.status	formal und inhaltlich fertig erschlossen	de
internal.identifier.thesoz	10042879
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internal.identifier.thesoz	10034363
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internal.identifier.thesoz	10037914
dc.type.stock	monograph	de
dc.type.document	Arbeitspapier	de
dc.type.document	working paper	en
dc.source.pageinfo	158	de
internal.identifier.classoz	10105
internal.identifier.classoz	11005
internal.identifier.document	3
dc.contributor.corporateeditor	GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften
internal.identifier.corporateeditor	133
internal.identifier.ddc	300
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.17173/pretest97	de
dc.description.pubstatus	Veröffentlichungsversion	de
dc.description.pubstatus	Published Version	en
internal.identifier.licence	16
internal.identifier.pubstatus	1
internal.identifier.review	2
internal.identifier.series	1392
ssoar.wgl.collection	true	de
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Name:: ssoar-2018-hadler_et_al-Europe ...
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Methods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methods
Arbeitswelt
Working Conditions

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