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@book{ Boehle2015,
 title = {Armutsmessung mit dem Mikrozensus: methodische Aspekte und Umsetzung für Querschnitts- und Trendanalysen},
 author = {Boehle, Mara},
 pages = {37},
 volume = {2015/16},
 year = {2015},
 issn = {2364-3781},
 urn = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-457245},
 abstract = {Obgleich der Mikrozensus für zeitvergleichende und subgruppenbezogene Analysen relativer Einkommensarmut wesentliche Vorzüge bereithält, wird er in der Armutsforschung bislang wenig genutzt. Als ein möglicher Grund hierfür kann die im Vergleich zu anderen Datenquellen recht aufwändige Berechnung von Maßen zur Einkommensarmut erachtet werden, die aus der klassierten Erhebung des Haushaltseinkommens im Mikrozensus resultiert. Der vorliegende Beitrag zeigt, dass die klassierte Einkommenserhebung des Mikrozensus gerade für zeitvergleichende Armutsanalysen problematisch und daher ein rechnerischer Umweg notwendig ist. Unter einfacher Verwendung der Klassenmitte besteht die Gefahr, Artefakte in Zeitreihen zu erhalten und eventuell fehlerhafte sozial-politische Schlussfolgerungen zu ziehen. Das in diesem Beitrag bereit gestellte Syntax-Tool zur Berechnung haushaltsspezifischer Armutswahrscheinlichkeiten stellt als Umsetzung des Berechnungsansatzes von Stauder und Hüning (2004) eine Möglichkeit dar, um diesen Problemen zu begegnen.Even though the German Microcensus offers considerable advantages for time-comparative and subgroup-related analysis of relative income poverty, it has rarely been applied so far in poverty research. This might be due to the comparatively elaborate calculation of income poverty measures since household income is collected in bands in the German Microcensus. This paper shows that the banded income data is especially problematic for poverty analyses over time and thus requires a specific calculation routine. The simple usage of the midpoint of the income bands, however, carries the risk of producing statistical artefacts in time series which in turn lead to erroneous social political conclusions. This paper addresses these problems by presenting a SPSS syntax tool computing Stauder and Hüning' s (2004) household specific poverty probabilities as the adequate calculation procedure.},
}