Forschung

In der Survey-Methodologie geht es um die Untersuchung von Fehlerquellen in Surveys. Jede standardisierte Erhebung ist auf eine zweifache Inferenz angewiesen. Einerseits soll von den in der Befragung gemessenen Antworten auf latente oder manifeste Merkmale des Befragten geschlossen werden. Andererseits soll aufgrund der Merkmale von Personen, die an einer Befragung teilgenommen haben (genauer: die auf eine bestimmte Frage geantwortet haben) auf die Merkmale der Grundgesamtheit geschlossen werden. In beiden Schritten kann es zu Fehlern kommen, die zu verzerrten Schätzungen führen oder die Varianz eines Schätzers erhöhen können. Nach der Total-Survey-Error-Heuristik unterscheidet man auf der Repräsentationsseite zwischen Coverage Error, Sampling Error, Nonresponse Error und Adjustment Error, auf der Messungsseite zwischen Specification Error, Measurement Error und Processing Error.

Survey-Verantwortliche haben eine Reihe von Entscheidungen zu treffen, die in der Regel mehrere dieser Fehlerquellen simultan beeinflussen und gleichzeitig Implikationen für die Kosten des Surveys haben. Beispiele sind die Wahl des Erhebungsmodus, die Entwicklung des Fragebogens und der Aufwand bei der Konvertierung von unentschlossenen Zielpersonen. Durch die Untersuchung all dieser unterschiedlichen Fehlerquellen und von deren Interaktionen liefert die Survey-Methodologie Erkenntnisse, um diese Entscheidungen begründet zu treffen und somit bei gegebenem Budget den Total Survey Error für entscheidende Statistiken zu minimieren (bzw. bei gegebener Fehlertoleranz die Kosten zu minimieren).

Mein Forschungsprogramm ist um das Panel „Arbeitsmarkt und soziale Sicherung“ (PASS) aufgebaut, das ich am Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung leite, und das sich derzeit in der sechsten jährlichen Erhebungswelle befindet. Ziel von PASS ist die Untersuchung der Dynamik des Grundsicherungsbezugs und von Armut und die Untersuchung der Lebenslagen von Haushalten mit Grundsicherungsbezug und in Armutslagen. Um für die zu messenden Indikatoren Referenzwerte aus der Wohnbevölkerung zu haben und auch Zugangsprozesse zur Grundsicherung analysieren zu können wurde PASS 2007 mit zwei Teilstichproben gestartet: Einer Zufallsstichprobe von Haushalten mit Grundsicherungsbezug und einer (disproportional nach Sozialstatus geschichteten) Zufallsstichprobe der deutschen Wohnbevölkerung. Die Stichprobe der Grundsicherungsempfänger wird jährlich durch Neuzugänge zum Grundsicherungsbezug aufgefrischt.

Neben seinem Hauptzweck, der Nutzung in der Arbeitsmarkt, Armuts- und Sozialstaatsforschung hat PASS ein hohes Potenzial für Forschung im Bereich der Survey-Methodologie. Zum einen liegt dies daran, dass umfangreiche Paradaten gesammelt werden. Dazu zählen beispielsweise detaillierte Kontaktprotokolle, Interviewerbeobachtungen oder Interviewerbefragungen. Noch wertvoller ist, dass die Befragungsdaten für Teilnehmer, die dem zustimmen, mit Prozessdaten der Bundesagentur für Arbeit zu Erwerbs- und Arbeitslosigkeitsverläufen verknüpft werden können. Abgerundet wird das Potenzial für die Methodenforschung durch Methodenexperimente.

Einen Überblick über das PASS-Panel finden Sie auf der Website des Forschungsdatenzentrums der BA im IAB:

http://fdz.iab.de/de/FDZ_Individual_Data/PASS.aspx

Von hier wird auf die ausführlichen Arbeitshilfen und die Antragsformulare zum Datenzugang verlinkt. Hier finden Sie auch Verweise auf die methodische Begleitforschung von PASS.

Meine eigenen methodischen Forschungsschwerpunkte sind die Untersuchung von Messfehler, Nonresponsefehler und deren Interaktion und die Untersuchung von Coverage Error. Inhaltlich beschäftige ich mich mit der Dynamik des Grundsicherungsbezugs, mit der Bedeutung sozialer Beziehungsnetze auf dem Arbeitsmarkt und mit der Situation von erwerbstätigen Grundsicherungsempfängern. Ausführlichere Informationen zu Projekten und Publikationen finden Sie auf der Website des IAB:

http://www.iab.de/123/section.aspx/Mitarbeiter/511

Ausgewählte Publikationen der letzten 5 Jahre

Brüderl, Josef (Hrsg.); Trappmann, Mark (Hrsg.) (2017): Data collection in panel surveys: Special issue.  Methods, Data, Analyses, 11(1). https://www.gesis.org/fileadmin/upload/forschung/publikationen/zeitschriften/mda/Vol.11_Heft_1/MDA_Vol10_2017-1.pdf

Schreyer, F., Zahradnik, F., Moczall, A., Gschwind, L. und Trappmann, M. (2016). Wenig gebildet, viel sanktioniert? Zur Selektivität von Sanktionen im SGB II. In: Zeitschrift für Sozialreform, Jg. 62, H. 2, S. 141-179. doi: 10.1515/zsr-2016-0009. https://www.degruyter.com/view/j/zsr.2016.62.issue-2/zsr-2016-0009/zsr-2016-0009.xml

Josten, M.; Trappmann, M. (2016): Interviewer Effects on a Network Size Filter Question. In: Journal of Official Statistics, Vol. 32, No. 2, S. 349-373. doi: 10.1515/jos-2016-0020. https://www.degruyter.com/downloadpdf/j/jos.2016.32.issue-2/jos-2016-0020/jos-2016-0020.xml

Trappmann, M; Gramlich, T.; Mosthaf, A. (2015): The effect of events between waves on panel attrition. In: Survey Research Methods, Vol. 9, No. 1, S. 31-43. https://ojs.ub.uni-konstanz.de/srm/article/view/5849/5599

Sinibaldi, J.; Trappmann, M.; Kreuter, F. (2014): Which is the better investment for nonresponse adjustment * purchasing commercial auxiliary data or collecting interviewer observations?. In: Public Opinion Quarterly, 2, 440-473. doi: 10.1093/poq/nfu003. poq.oxfordjournals.org/content/78/2/440

Hasselhorn, H.M., Peter, R., Rauch, A., Schröder, H., Swart, E., Bender, S., du Prel, J.B., Ebener, M., March, S., Trappmann, M., Steinwede, J., Müller B.H. (2014). Cohort Profile: The lidA Study - a German Cohort Study on Work, Age, Health and Work Participation. International Journal of Epidemiology. doi: 10.1093/ije/dyu021. ije.oxfordjournals.org/content/early/2014/03/10/ije.dyu021.full.pdf

West, Brady T.; Kreuter, Frauke; Trappmann, Mark (2014). Is the Collection of Interviewer Observations Worthwhile in an Economic Panel Survey? New Evidence from the German Labor Market and Social Security (PASS) Study. In: Journal of Survey Statistics and Methodology, 2, 159-181. doi: 10.1093/jssam/smu002. jssam.oxfordjournals.org/content/early/2014/03/14/jssam.smu002.full

Schnell, Rainer; Trappmann, Mark; Gramlich, Tobias (2014): A study of assimilation bias in name-based sampling of migrants. In: Journal of Official Statistics, 2, 231-249. dx.doi.org/10.2478/jos-2014-0015

Trappmann, Mark; Krumpal, Ivar; Kirchner, Antje; Jann, Ben (2014): Item sum: A new technique for asking quantitative sensitive questions. In Journal of Survey Statistics and Methodology, 2, 58-77.doi: 10.1093/jssam/smt019. jssam.oxfordjournals.org/content/2/1/58.full

Kreuter, Frauke; Müller, Gerrit; Trappmann, Mark (2013): A Note on Mechanisms Leading to Lower Data Quality for Late or Reluctant Respondents. In: Sociological Methods and Research, 3, 452-464. doi: 10.1177/0049124113508094. smr.sagepub.com/content/43/3/452

Trappmann, Mark; Beste, Jonas; Bethmann, Arne; Müller, Gerrit (2013): The PASS Panel Survey after 6 Waves. In: Journal for Labour Market Research, 2, 275-281. doi: 10.1007/s12651-013-0150-1. link.springer.com/article/10.1007/s12651-013-0150-1/fulltext.html

Kirchner, Antje; Krumpal, Ivar; Trappmann, Mark; Hermanni, Hagen von (2013): Messung und Erklärung von Schwarzarbeit in Deutschland: Eine empirische Befragungsstudie unter besonderer Berücksichtigung des Problems der sozialen Erwünschtheit. In: Zeitschrift für Soziologie, 4, 291-314. www.zfs-online.org/index.php/zfs/article/view/3135/2677