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In diesem Aufsatz wird die Varianzschätzung von Nettoveränderungen am Beispiel ausgewählter Indikatoren des Mikrozensus untersucht. Auf der Grundlage von Scientific-Use-Files des Mikrozensus als große replikative Mehrthemenumfrage werden häufig zeitliche Veränderungen von Indikatoren berichtet. Durch die partielle Rotation von Erhebungseinheiten reduziert sich die Varianz von Nettoveränderungen. Dieser methodische Vorteil kann seit der Bereitstellung längsschnittkonsistenter Ordnungsnummern in den Daten ab 2012 genutzt werden. Hierfür wird das von Berger und Priam (2016) vorgeschlagene Verfahren verwendet. Damit ist es nun für die Wissenschaft möglich, die hohe Präzision der Schätzergebnisse von Nettoveränderungen effizient auszuschöpfen.

"Mit der Umstellung des Mikrozensus ab 2005 auf eine kontinuierliche Erhebung mit gleitender Berichtswoche sind auch die bei der Hochrechnung der Stichprobenergebnisse angewendeten Verfahren modifiziert worden. Nach der Darstellung des Stichprobendesigns des Mikrozensus und der Modifikationen wird beschrieben, wie mit den Scientific Use Files des Mikrozensus ab 2005 der Stichprobenfehler mit freier Hochrechnung (Designgewichtung) und gebundener Hochrechnung (Anpassungsgewichtung, Kalibrierung) für Gesamt- und Anteilswerte geschätzt werden kann." (Autorenreferat)

'In ländervergleichenden Analysen wird als Indikator der sozioökonomischen Lage häufig der Internationale Sozioökonomische Index des beruflichen Status (International Socio-Economic Index of Occupational Status; ISEI) verwendet. Die Konstruktion von ISEI setzt Berufsangaben voraus, die nach der Internationalen Standardklassifikation der Berufe 1988 (ISCO-88) verschlüsselt sind. In diesem Beitrag wird gezeigt, wie ISEI für die Mikrozensus-Scientific Use Files umgesetzt werden kann, in denen diese Informationen ab 1996 vorliegen. Darüber hinaus werden Zusammenhänge zwischen ISEI und weiteren sozioökonomischen Variablen untersucht. Hierbei zeigt sich, dass bei statistischer Kontrolle dieser anderen Variablen der Zusammenhang zwischen ISEI und dem Einkommen sehr gering ist. Die Ergebnisse können dazu beitragen, die Möglichkeiten und Grenzen der Verwendung von ISEI besser zu beurteilen.' (Autorenreferat)

"In der Forschung zur Bildungsungleichheit ist es umstritten, ob der Ausbau und die verschiedenen Reformen des Bildungswesens in Deutschland seit den 60er Jahren zu einem Abbau der herkunftsspezifischen Ungleichheiten in der Bildungsbeteiligung geführt haben. Für die empirischen Analysen zu dieser Fragestellung werden umfangreiche amtliche Mikrodaten zur Bildungsbeteiligung 14-18-jähriger deutscher Jugendlicher genutzt. Der Beitrag setzt sich auch mit der bislang kaum beachteten Frage auseinander, ob das für die Analyse der Bildungsungleichheit in den USA vorgeschlagene sequentielle Logit-Modell auch für das deutsche dreigliedrige Bildungssystem verwendet werden kann. Die empirischen Ergebnisse belegen, dass die Bildungsbeteiligung nach wie vor eng mit der sozialen Herkunft zusammenhängt. Zwischen 1950 und 1989 haben aber auch statistisch signifikante Veränderungen stattgefunden und zu einem Ungleichheitsabbau geführt. Dies gilt insbesondere hinsichtlich des Chancenverhältnisses, eine der weiterführenden Schulen statt eine Hauptschule zu besuchen. Dieser Ungleichheitsabbau ist eng mit rückläufigen Effekten der beruflichen Stellung des Familienvorstands verbunden. In Bezug auf das Chancenverhältnis Gymnasium vs. Realschule besteht jedoch eine weitestgehend unveränderte Ungleichheit." (Autorenreferat)

'Seit Anfang 1997 können die faktisch anonymisierten Einzeldaten des Mikrozensus 1995 von der Forschung relativ einfach vom Statistischen Bundesamt bezogen werden. Im Vergleich zu Umfragedaten aus der empirischen Sozialforschung liegen die Vorteile des Mikrozensus in der Qualität und Größe der Stichprobe. Die Nutzer des Mikrozensus sind jedoch auch mit Einschränkungen konfrontiert, die daraus resultieren, daß das Fragenprogramm vorwiegend am Datenbedarf von Verwaltung und Politik orientiert ist. Dieser Beitrag wird anhand von Beispielen die Auswertungsmöglichkeiten des Mikrozensus praxisbezogen und methodenkritisch darstellen. Die Fragestellungen konzentrieren sich auf die Bereiche Arbeitsmarkt, Haushalte, Familien und Sozialstruktur.' (Autorenreferat)

'Erstmals wurden im Scientific Use File des Mikrozensus 1996 Stichprobeninformationen bereitgestellt, die eine Berechnung der Varianz von Populationsschätzern ermöglichen. Nach der Darstellung der Ziehung des Mikrozensus und des Scientific Use Files wird in Anlehnung an Särndal et al. (1992) ein methodisches Konzept zur Berechnung der Varianz entwickelt und auf die Schätzung von Totals, Verhältnis- und Mittelwerten angewendet. Für ausgewählte Merkmale werden Varianzschätzungen auf der Basis des Scientific Use Files mit Ergebnissen des Statistischen Bundesamtes verglichen. Zur Behandlung von hochgerechneten, an die Bevölkerungsfortschreibung angepassten Mikrozensusergebnissen wird eine Regressionsschätzung vorgestellt. Erhebliche Differenzen zwischen angepassten und nicht angepassten Schätzergebnissen werfen die Frage verzerrter Populationsschätzungen auf. Abschließend wird der Nutzen von Approximationen der Varianz über die Design-Effekte diskutiert. Es zeigt sich, dass dieses Hilfsmittel auch für das Scientific Use File zu brauchbaren Ergebnissen führt, in Einzelfällen aber mit erheblichen Über- bzw. Unterschätzungen der Varianz verbunden ist. Mit dem Vorliegen der Stichprobeninformationen ab dem Scientific Use File des Mikrozensus 1996 ist es jedoch nicht mehr nötig, diese grobe Varianzschätzung zu verwenden.' (Autorenreferat)

Die amtliche Statistik in Deutschland stellt seit den fünfziger Jahren eine Vielzahl von Informationen sowohl zur Entwicklung und zum Stand des Bildungssystems als auch zur Bildungssituation der Bevölkerung zur Verfügung. Der vorliegende Beitrag verfolgt ein doppeltes Ziel: Zum einen informiert er über den Mikrozensus als eine der wichtigsten Datenquellen für die empirische Bildungsforschung. Zweitens zeigt er Nutzungsmöglichkeiten dieser Daten anhand konkreter Analysen auf, die sich auf die Frage konzentrieren, wie sich in den letzten Jahrzehnten der Zusammenhang von sozialer Herkunft und Bildungsbeteiligung entwickelt hat. (pmb)

'Das Statistische Informationssystem des Bundes (STATIS-BUND) bietet Nutzern außerhalb der amtlichen Statistik unter bestimmten Voraussetzungen die Möglichkeit, per Online-Anschluß amtliche Mikrodaten nach eigenen Wünschen auszuwerten. Die Nutzer erhalten Fallzahltabellen, die aus Geheimhaltungsgründen mit Zufallsvariablen überlagert sind. Ein Vergleich der Analysen von überlagerten Tabellen mit Analysen der Originaltabellen am Beispiel von Mikrozensus-Daten zeigt keine wesentlichen Verzerrungen in den Ergebnissen. Lediglich sehr schwach besetzte Tabellenfelder verursachen Unterschiede in Teilergebnissen. Des weiteren werden Möglichkeiten diskutiert, den Überlagerungsfehler bei multivariaten Analysen zu berücksichtigen. Die Untersuchungen über die Auswirkungen dieser Überlagerung auf die Ergebnisse multivariater Analysen wurden in Zusammenarbeit zwischen dem Statistischen Bundesamt und ZUMA durchgeführt. Georg Heer ist Referent in der Gruppe Statistisches Informationssystem des Bundes im Statistischen Bundesamt.' (Autorenreferat)

"In der Umfrageforschung wird traditionell versucht, die Qualität realisierter Stichproben durch Vergleiche mit amtlichen Daten zu verifizieren. Dies basiert auf einer fragwürdigen Logik. Im Gegensatz dazu wurde von uns 1992 eine Falsifikation konkreter Hypothesen über die Effekte demographischer sozioökonomischer Variablen auf die Teilnahmewahrscheinlichkeit versucht. Wegen ihrer Größenordnung können die gefundenen Verteilungsabweichungen nicht durch unscharfe Kategorien oder Item-Nonresponse erklärt werden. Weiterhin erweisen sich die Ergebnisse auch bei Berücksichtigung der unterschiedlichen Erhebungsdesigns als stabil. Erhebungen bei Personen, die an Umfragen nicht teilnehmen, stoßen ihrerseits auf Nonresponse-Probleme. Vergleiche von Umfrageergebnissen mit amtlichen Daten bleiben deshalb auch in Zukunft unverzichtbar. Besondere Beachtung sollte dabei den Verteilungen der Merkmale Haushaltsgröße und Bildungsabschluß geschenkt werden. Eine Replikation unserer Untersuchung mit anderen Bevölkerungsumfragen ist wünschenswert." (Autorenreferat)

In der Umfrageforschung wird traditionell versucht, die Qualität realisierter Stichproben durch Vergleiche mit amtlichen Daten zu verifizieren. Dies basiert auf einer fragwürdigen Logik. Im Gegensatz dazu wurde von uns 1992 eine Falsifikation konkreter
Hypothesen über die Effekte demographischer und sozioökonomischer Variablen auf die
Teilnahmewahrscheinlichkeit versucht. Wegen ihrer Größenordnung können die gefundenen
Verteilungsabweichungen nicht durch unscharfe Kategorien oder Item-Nonresponse erklärt werden. Weiterhin erweisen sich die Ergebnisse auch bei Berücksichtigung der unterschiedlichen Erhebungsdesigns als stabil. Erhebungen bei Personen, die an Umfragen nicht teilnehmen, stoßen ihrerseits auf Nonresponse-Probleme. Vergleiche von Umfrageergebnissen mit amtlichen Daten bleiben deshalb auch in Zukunft unverzichtbar. Besondere Beachtung sollte dabei
den Verteilungen der Merkmale Haushaltsgröße und Bildungsabschluß geschenkt werden. Eine Replikation unserer Untersuchung mit anderen Bevölkerungsumfragen ist wünschenswert.

Der Beitrag thematisiert den Zusammenhang zwischen amtlicher Statistik und Sozialforschungsumfragen dahingehend, daß demographische und sozialstrukturelle Merkmale, die in beiden Erhebungsformen vorhanden sind, sowohl für Vergleiche herangezogen werden können als auch für die Beschreibung und Erklärung grundlegender Merkmale von Bevölkerung methodisch verwendet werden können. Allerdings kann die Verwendung von Umfragedaten bei der Beschreibung demographischer und sozialstruktureller Merkmale auch zu Verzerrungen aufgrund der Auswirkungen des sogenannten "Mittelschichtbias" führen. Empirische Analysen, die mit Hilfe der Sozialforschungsumfrage Allbus durchgeführt wurden, werden im folgenden mit dem Mikrozensus verglichen, um Verteilungsabweichungen zwischen amtlicher Statistik und Umfragedaten feststellen zu können. Abschließend wird mit der multivariaten Analyse aufgezeigt, auf welche Faktoren die globale Verzerrung der Stichprobe zurückzuführen ist. Zum Beispiel ist der Mittelschichtbias ein Bildungsbias und kein Effekt der Klassenlage. Als Fazit wird festgehalten: Sozialstrukturanalysen mit Umfragen sind möglich, jedoch sind z.B. bei zentralen Variablen wie Haushaltsgröße, Bildungsabschluß und Beteiligung am Erwerbsleben Verzerrungen möglich. (ICE)