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Above all, this book focuses on the application of sociodemographic survey questions. Based on theoretical foundations, it addresses the operationalization of variables and presents socio-demographic questionnaire modules for within- and across-country comparative survey research. The book pursues three main objectives: to provide a thorough and comprehensive overview of the survey instruments currently available for the measurement of sociodemographic variables in cross-national comparative research; to offer the reader a set of harmonized international demographic standards; and to show how these standards can be implemented by the various parties involved in international comparative surveys - from the central project coordinators, to the researchers on the national survey teams, to the fieldwork agencies and their interviewers, to respondents, and eventually, to the data processing experts preparing the datasets for comparative analysis. The book offers a valuable resource for researchers, practitioners and students actively involved in producing and analyzing sociodemographic survey data. The typical readers will be social science researchers, qualified consultants and professionals interested in the field of (comparative) survey research. The book can also serve as a useful supplement to introductory textbooks on survey methodology and is suitable for Bachelor and Master students of the social sciences.
This book explains harmonisation techniques that can be used in survey research to align national systems of categories and definitions in such a way that comparison is possible across countries and cultures. It provides an introduction to instruments for collecting internationally comparable data of interest to survey researchers. It shows how seven key demographic and socio-economic variables can be harmonised and employed in European comparative surveys. The seven key variables discussed in detail are: education, occupation, income, activity status, private household, ethnicity, and family. These demographic and socio-economic variables are background variables that no survey can do without. They frequently have the greatest explanatory capacity to analyse social structures, and are a mirror image of the way societies are organised nationally. This becomes readily apparent when one attempts, for example, to compare national education systems. Moreover, a comparison of the national definitions of concepts such as "private household" reveals several different historically and culturally shaped underlying concepts. Indeed, some European countries do not even have a word for "private household". Hence such national definitions and categories cannot simply be translated from one culture to another. They must be harmonised.
The book consists of five parts and a concluding chapter. Part 1 covers general problems and presents solutions for the harmonisation of data from different national and/or cultural contexts. In the second part EUROSTAT and ESOMAR present their established standard instruments. Tested instruments each covering one variable (i.e. occupation, education) are presented in the third part. The fourth part again includes suggested tools for the harmonisation of single variables for which standardised instruments are not yet available (i.e. age, religion, ethnicity, household, family, income). The last part presents selected empirical analyses demonstrating the use and fruitfulness of instruments presented before. This book is mainly written for two groups. First, researchers and practitioners involved in comparative research in Europe. Second, researchers working with data of the statistical offices of European countries and data from institutions of the European Union.
The book consists of five parts and a concluding chapter. Part 1 covers general problems and presents solutions for the harmonisation of data from different national and/or cultural contexts. In the second part EUROSTAT and ESOMAR present their established standard instruments. Tested instruments each covering one variable (i.e. occupation, education) are presented in the third part. The fourth part again includes suggested tools for the harmonisation of single variables for which standardised instruments are not yet available (i.e. age, religion, ethnicity, household, family, income). The last part presents selected empirical analyses demonstrating the use and fruitfulness of instruments presented before. This book is mainly written for two groups. First, researchers and practitioners involved in comparative research in Europe. Second, researchers working with data of the statistical offices of European countries and data from institutions of the European Union.
In der letzten Zeit werden sowohl in der Markt- als auch in der
Sozialforschung grosse Anstrengungen unternommen, Umfragedaten
regionalisierend zu typisieren. Hierbei ist vor allem der
Datenzugang als problematisch zu sehen. Unter Regionalisierung
versteht man in diesem Zusammenhang eine Typisierung von Regionen
auf unterschiedlicher Ebene der Grosse und in unterschiedlicher
Differenziertheit. Es gibt siedlungsstrukturelle Typisierungen auf
der Ebene von Kreisen, von Gemeinden oder auf einer
innerstadtischen Ebene von Stadtteilen oder Wohnquartieren.
In der deutschen Sozial- und Marktforschung haben Telefoninterviews
gegenwartig einen Anteil von ca. 40 Prozent. Insofern sind Designs
von Stichproben fur Bevolkerungsbefragungen von grossem Interesse.
Aufgrund verschiedener Veranderungen auf dem deutschen
Telekommunikationsmarkt reicht das Telefonbuch als adaquater
Auswahlrahmen fur die Stichprobenziehung nicht mehr aus. Deshalb
werden die aus den USA bekannten Methoden wie Randomize Last Digit
und Random Digit Dialing zunehmend diskutiert und eingesetzt. Diese
Methoden werfen bei der komplizierten Rufnummernstruktur in
Deutschland allerdings Probleme auf. Dieser Sammelband behandelt
die genannten Fragestellungen und zeigt neue Wege auf.
Dieser Band bietet einen Uberblick uber die in der Umfragepraxis
bei nationalen Umfragen zum Einsatz kommenden Stichprobenplane: Es
werden Quoten- und Random-Verfahren vorgestellt, in ihrer Anlage
beschrieben und hinsichtlich ihrer Auswahl und Anwendung anhand
konkreter Fragestellungen oder Projekte diskutiert. Daruber
hinausgehend werden konkrete Umfragen, die auf unterschiedlichen
nationalen Stichprobenplanen aufbauen, miteinander verglichen,
wobei ADM-, Random-Route- und Telefon-Stichproben im Mittelpunkt
stehen. Ziel des Buches ist es:
Auf kaum einem anderen Gebiet der Behandlung von Erhebungsdaten sind die Gegensatze zwischen Befurwortern und Gegnern so deutlich wie im Falle der Gewichtung. Ist sie Wissenschaft oder eine niedere Form der Astrologie? Lassen sich damit Probleme auf Grund der Stichprobenziehung und von Ausfallen mindern, oder ist Gewichtung nur Kosmetik?Gibt es in dieser Hinsicht Unterschiede zwischen dem Vorgehen in der amtlichen Statistik, der Hochschule und der Umfrageforschung?Ziel dieses Buches ist es, die Gewichtungspraxis fur den Forscher durchsichtiger zu machen. Grundlage der meisten nationalen Bevoelkerungsumfragen ist der ADM-Stichprobenplan, der in seiner neuesten Fassung den Band abschliesst.
Handhabung verbaler Daten in der Sozialforschung Jurgen H.P. Hoffmeyer-Zlotnik Die Wahl quantitativer oder qualitativer Verfahren der Datenerhebung ist nicht alternativ moglich, da die Methodenwahl immer von Forschungsziel und Forschungsfrage abhangig ist. Eine die Genauigkeit von Wirkungszu sammenhangen, hypothesengeleitet, tiberpriifende Forschung setzt ein quantitatives Verfahren voraus; sollen aber begriindete Vermutungen tiber Regelhaftigkeiten in einzelnen Bereichen oder Feldern der sozialen Wirk lichkeit gewonnen werden, so setzt dieses ein qualitatives Verfahren (in der Regel verbunden mit der Gewinnung verbaler Daten) voraus. Damit steht, folgt man Kleinings System der Methoden, die qualitative Forschung vor der quantitativen Forschung; d.h. qualitative Forschung geht in jedem Fall der quantitativen Forschung voraus, ohne daB allerdings immer jene dieser folgen muB (Kleining 1982: 226). Qualitative Daten sind attraktiv. Sie bieten eine Quelle von wohlbegriin deten, reichhaltigen Beschreibungen und Erklarungen von Prozessen, die in einem lokalen Kontext stehen. Mit qualitativen Daten kann man einen chronologischen Ablauf erfassen, raumliche Zusammenhange abschatzen und gehaltvolle Erklarungen erlangen (vgl. Miles & Huberman 1984: 15). Die Analyse qualitativer Daten umfaBt Deutungen, Wahrnehmungen und komplexe Deutungssysteme. Sie stellt einen ProzeB dar, der drei Strangen folgt: a) die Datenreduktion, beinhaltend das Selektieren, Fokussieren, Sim plifizieren, Abstrahieren und Transformieren von "Rohdaten"; 2 Jurgen H. P. HoJfmeyer-Zlotnik b) die Datendarstellung, zu sehen als ein organisiertes Anordnen von Informationen, die Schlul3folgerungen zulassen und Handlungsablaufe erfassen; c) die SchluJ3folgerungen undloder das Verifizieren (vgl. Miles & Huberman 1984: 21 fi)."
Die Lander vergleichende Umfrageforschung benotigt Befragungsinstrumente, die in jedem an einem Projekt beteiligten Land das Gleiche messen. Fur das Ubersetzen von Fragen zu Einstellungen und Verhalten gibt es akzeptierte Prozeduren. Fur die Ubertragung von soziodemographischen Variablen ist ein Ubersetzen nicht moglich - Surveyfragen zu soziodemographischen Merkmalen mussen harmonisiert werden. Die Statistikabteilungen von UN und Eurostat arbeiten zwar mit vergleichenden Messinstrumenten, diese sind aber nicht immer sinnvoll fur die sozialwissenschaftliche Forschung einzusetzen. Die Autoren zeigen einerseits auf, welche Messinstrumente auf dem Markt existieren. Andererseits entwickeln sie zu den zentralen soziodemographischen Variablen eigene Messinstrumente fur den internationalen sozialwissenschaftlichen Vergleich, die vorgestellt und diskutiert werden. "
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