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"Mit dem Begriff der 'Ereignisanalyse' werden statistische Verfahren zur Untersuchung von Zeitintervallen zwischen aufeinander folgenden Zustandswechseln beziehungsweise Ereignissen bezeichnet. Die von den Untersuchungseinheiten (z.B. Individuen, Parteien, Regierungen, Staaten) eingenommenen Zustände sind dabei abzählbar (in der Regel handelt es sich um eine begrenzte Anzahl von Zuständen), und die Ereignisse können zu beliebigen Zeitpunkten eintreten. Es handelt sich also um Methoden zur Analyse stochastischer Prozesse mit diskretem Zustandsraum und stetiger Zeit. Beispiele solcher Prozesse aus der politikwissenschaftlichen Forschung sind die Zeitdauern bis zu einem Regierungswechsel oder bis zum Wechsel einer Parteipräferenz bei Wählern oder die 'Lebensdauer' politischer Systeme. Anwendungsbeispiele in anderen Disziplinen sind Überlebenszeiten von Patienten in medizinischen Studien; die Arbeitslosigkeitsphasen in ökonomischen Untersuchungen; die Dauer von Lernprozessen in der Psychologie oder die Zeitspanne bis zum Umzug in eine andere Region bei räumlichen Mobilitätsanalysen. Die Statistik bietet heute eine große Zahl von Modellen, Ansätzen und Methoden zur Analyse von Ereignisdaten an. Sie reichen von den deskriptiven Verfahren der Sterbetafel-Methode und der Kaplan-Meier-Schätzung, über das semiparametrische Regressionsmodell von Cox, bis zu den parametrischen Verfahren mit und ohne Zeitabhängigkeiten (z.B. dem Exponential-, Piecewise-Constant-, Gompertz-(Makeham-), Weibull- oder log-logistischen Modell). In jüngster Zeit kommt den Methoden der Ereingisanalyse eine besondere Bedeutung bei der Weiterentwicklung der Kausalanalyse, der Untersuchung von parallelen und interdependenten Prozessen und der Mehrebenenanalyse zu." (Autorenreferat)

Die Verfasser geben eine Einführung in die Methoden der Ereignisanalyse. Thematisiert wird schwerpunktmäBig die Schätzung von Übergangsratenmodellen, also von Daten, die über die Länge einer Zeitspanne bis zum Eintreffen eines Ereignisses oder bis zum Zensierungszeitpunkt Auskunft geben. Behandelt werden Charateristika von Ereignisdaten aus Lebensläufen, Modelle dynamischer Prozesse, die Berücksichtigung zeitkonstanter und zeitabhängiger Ko-Variablen in parametrischen und semi-parametrischen Modellen, das Problem unbeobachteter Heterogenität, Linkszensierung, konkurrierende Risiken sowie das Problem multipler Episoden. (ICE2)

"Der vorliegende Beitrag untersucht empirisch, wie Berufe individuelle Erwerbsverläufe strukturieren. Berufe werden hier als Institutionen verstanden, die Bildungssystem und Arbeitsmarkt miteinander verknüpfen und nach dem Grad ihrer Institutionalisierung variieren. Den theoretischen Hintergrund bilden Argumente aus der Transaktionskosten-, Humankapital- und Schließungstheorie. Konkret analysiert wird die Beschäftigungsstabilität in verschiedenen Berufen. Diese wird anhand der Dauer von Beschäftigungsverhältnissen von Arbeitsmarkteinsteigern mit den Methoden der Ereignisanalyse untersucht. Die Datengrundlage bilden die Stichprobe der Integrierten Arbeitsmarktbiografien (SIAB) und eigens erstellte Strukturindikatoren aus Informationen des BERUFENET. Geprüft werden berufliche Unterschiede entlang der Standardisierung der Berufsordnung, Möglichkeiten einer beruflichen Zertifizierung, Interessenvertretung in Berufsverbänden sowie Spezifität der beruflichen Tätigkeiten und Inhalte. Es wird gezeigt, dass die Beschäftigungsstabilität zwischen Berufen erheblich variiert. Zentrales Ergebnis ist, dass der Standardisierungsgrad von Berufen die Stabilität von Beschäftigungsverhältnissen stark beeinflusst. In Berufen, deren Berufsordnung oder Ausbildungsvorschrift bundes- oder landesrechtlich einheitlich geregelt ist, herrscht höhere Beschäftigungsstabilität als in nicht-standardisierten Berufen. Zusammengenommen unterstreichen die empirischen Befunde dieser Arbeit die Bedeutung des Berufs für die Erwerbsbiografie." (Autorenreferat)

Die Arbeit behandelt zunächst die statistische Theorie der Ereignisanalyse, die die Grundlage für die empirische Analyse der Studiendauer und des Studienabbruch-Risikos auf der Basis von Studieneingangskohorten der Wirtschaftsuniversität Wien bildet. Die Einbeziehung erklärender Variablen in das statistische Modell und die Ermittlung des Effektes dieser Variablen auf die Dauer bis zum Eintreffen eines Ereignisses bilden einen Schwerpunkt der Arbeit. Es werden parametrische Regressionsmodelle zur Analyse von Verweildauern unter Einbeziehung von (auch zeitabhängigen) erklärenden Variablen und semiparametrische, proportionale Hazardraten-Modelle diskutiert und gegenübergestellt. Ferner werden die verfügbaren Studentendaten aus der Hörerevidenz und aus einer ergänzend durchgeführten Befragung deskriptiv analysiert und versucht, erste Zusammenhänge zwischen einzelnen Variablen und dem Studierstatus aufzuzeigen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der Anwendung der zuvor beschriebenen parametrischen und semiparametrischen Mehr-Zustands-Modelle für die Analyse der Studiendauer und von Studienabbruch-Wahrscheinlichkeiten an der Wirtschaftsuniversität Wien.

Lit.