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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…mehr
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
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
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