Improving retrospective life course data by combining modularized self-reports and event history calendars: experiences from a large scale survey

Abstract

"Biografische Kalender (EHC) haben sich als ein nützliches Instrument zur Erfassung retrospektiver autobiografischer Lebensverlaufsdaten erwiesen. Problematisch ist allerdings, dass biographische Kalender nur zu einem gewissen Grad standardisiert sind, was deren Einsetzbarkeit in Bevölkerungsumfragen einschränkt. Allerdings ist es möglich in solchen Umfragen das modularisierte retrospektive CATI Erhebungsdesign mit einem biographischen Kalender zu einem Korrekturmodul zu kombinieren, welches Erinnerungsfehler bereits im Verlauf des Interviews aufspüren und gemeinsam mit den Befragten korrigieren kann. Dazu werden Erkenntnisse aus der Kognitionspsychologie genutzt. Das Korrekturmodul stimuliert das Erinnerungsvermögen des Befragten, indem es sowohl auf temporäre Inkonsistenzen, wie beispielsweise Lücken als auch auf überlappende und parallele Ereignisse hinweist. Dieser Ansatz wurde in der IAB-ALWA Studie (Arbeiten und Lernen im Wandel), einer repräsentativen Telefonumfrage mit 10.000 Befragten, verfolgt. Wir untersuchen in welchem Ausmaß das Korrekturmodul die Datenqualität oder genauer gesagt die zeitliche Konsistenz und die Datierungsgenauigkeit der einzelnen berichteten Ereignisse verbessert, indem wir die ungeprüften Daten mit den korrigierten Daten nach der Datenprüfung vergleichen." [Autorenreferat]

"Event history calendars (EHC) have proven to be a useful tool to collect retrospective autobiographic life course data. One problem is that they are only standardized to some extent. This limits their applicability in large-scale surveys. However, in such surveys a modularized retrospective CATI design can be combined with EHC. This data revision module is directly integrated into the interview and used as a data revision module. Hereby insights from cognitive psychology are applied. The data revision module stimulates the respondent’s memory retrieval by detecting both temporal inconsistencies, such as gaps, and overlapping or parallel events. This approach was implemented in the IAB-ALWA study (Work and Learning in a Changing World), a large-scale representative telephone survey with 10,000 respondents. By comparing the uncorrected data with the final data after revision, we investigate to what extent the application of this data revision module improves data quality or more precisely, time consistency and dating accuracy of individual reports." [author´s abstract]