Merging der Datensätze spEmp, spVocTrain, CohortProfile, pTargetCATI und pTargetCAWI aus SC5

Thorben · May 8, 2025, 11:02am

Hallo liebes Team:)
Ich sitze gerade an meiner Masterarbeit und versuche mich in stata und den NEPS Daten noch einzulesen. Ich untersuche, inwieweit die Erwerbstätigkeit den Studienerfolg beeinflusst. Dafür habe ich mir Variablen aus den o. g. Datensätzen rausgesucht und versuche diese nun zu mergen. Das klappt allerdings nur nicht all zu gut. Hier mein Code:

// ************************************************************

// 1. Arbeitsverzeichnis setzen

// ************************************************************

cd „…Eigene Dateien\Masterarbeit_NEPS_Daten\stata14“

// ************************************************************

// 2. spVocTrain mit Biography mergen → Studienepisode

// ************************************************************

use „SC5_spVocTrain_D_19-0-0.dta“, clear

keep ID_t wave splink tg24170_g5 ts15211 ts15201 ts1511y ts1511m ts1512y ts1512m subspell

keep if subspell == 0

tempfile voctrain

save `voctrain’

use „SC5_Biography_D_19-0-0.dta“, clear

merge 1:1 ID_t wave splink using `voctrain’, keep(master match)

drop _merge

keep if sptype == 24 // 24 = Studium laut NEPS

replace ts15201 = . if inlist(ts15201, -28, -29, -55, -92, -97, -98) // Ungültige Werte bereinigen

keep if subspell == 0 // Nur harminisierte Episoden

keep if inrange(ts15201, 9, 10) // Nur Uni / FH

replace tg24170_g5 = . if inlist(tg24170_g5, -22, -55, -92, -95, -96, -97, -98)

keep if inrange(tg24170_g5, 1, 8)

*drop if missing(tg24170_g5) // Nur mit Studienfach

drop if missing(ts1511y, ts1511m, ts1512y, ts1512m) // Nur vollständige Datumsangaben

gen studium_start = ym(ts1511y, ts1511m) // Startdatum aus Jahr und Monat

gen studium_end = ym(ts1512y, ts1512m) // Enddatum aus Jahr und Monat

format %tm studium_start studium_end // Formatierung als Monatsdatum

drop if missing(studium_start) | missing(studium_end) // Nur vollständige Start- und Enddaten

gen duration = studium_end - studium_start

bysort ID_t (duration): keep if _n == _N // Längste Episode für jede Person auswählen

rename tg24170_g5 studienfach_spell

tempfile studium

save `studium’

// ************************************************************

// 3. spEmp mit Biography mergen → Erwerbsepisode

// ************************************************************

use „SC5_spEmp_D_19-0-0.dta“, clear

keep ID_t wave splink tg2608b ts2311y ts2311m ts2312y ts2312m ts23256 ts23257 subspell

keep if subspell == 0

tempfile spemp

save `spemp’

use „SC5_Biography_D_19-0-0.dta“, clear

merge 1:1 ID_t wave splink using `spemp’, keep(master match)

drop _merge

keep if sptype == 26 // 26 = Erwerbstätigkeit laut NEPS

replace tg2608b = . if inlist(tg2608b, -54, -55, -97, -98) // Ungültige Werte bereinigen

keep if inrange(tg2608b, 1, 8)

drop if missing(ts23256, ts23257, ts2311y, ts2311m, ts2312y, ts2312m) // Nur vollständige Datumsangaben

gen erwerb_start = ym(ts2311y, ts2311m) // Startdatum aus Jahr und Monat

gen erwerb_end = ym(ts2312y, ts2312m) // Enddatum aus Jahr und Monat

gen erwerb_dauer = erwerb_end - erwerb_start + 1

format %tm erwerb_start erwerb_end // Formatierung als Monatsdatum

drop if missing(erwerb_start) | missing(erwerb_end) // Nur vollständige Start- und Enddaten

bysort ID_t (erwerb_dauer): keep if _n == _N // Längste Episode für jede Person auswählen

rename tg2608b erwerbstätigkeit_art

rename ts23256 stud_erwerbstätig

tempfile arbeit

save `arbeit’

// ************************************************************

// 4. Merge Studien- und Erwerbsepisode

// ************************************************************

use `studium’, clear

merge 1:1 ID_t using `arbeit’, keep(master match)

drop _merge

save „studium_arbeit.dta“, replace

// ************************************************************

// 6. Merge der Hintergrunddaten mit CohortProfile

// ************************************************************

use „SC5_CohortProfile_D_19-0-0.dta“, clear

keep ID_t wave tx8600y tx8600m

replace tx8600y = . if inlist(tx8600y, -54, -55, -56) // Ungültige Werte bereinigen

replace tx8600m = . if inlist(tx8600m, -54, -55, -56) // Ungültige Werte bereinigen

gen wave_date = ym(tx8600y, tx8600m) // Wellenzeitpunkt in Monatsform

format wave_date %tm

bysort ID_t wave: keep if _n == 1

tempfile cohortprofile

save `cohortprofile’

// ************************************************************

// 5. Hintergrunddaten aus pTargetCATI

// ************************************************************

use „SC5_pTargetCATI_D_19-0-0.dta“, clear

keep ID_t wave t700001 t70000y t731301 t731303 t731310 t731351 t731353 t731360 t66406a t66407a t66408a t66406b t66407b t66408b t66406c t66407c t66408c t66406d t66407d t66408d t66405a t66405b t66405c t66405d

replace t700001 = . if inlist(t700001, -55)

replace t70000y = . if inlist(t70000y, -55)

replace t731301 = . if inlist(t731301, -20, -54, -97, -98)

replace t731303 = . if inlist(t731303, -20, -54, -55, -97, -98)

replace t731310 = . if inlist(t731310, -54, -98)

replace t731351 = . if inlist(t731351, -20, -54, -97, -98)

replace t731353 = . if inlist(t731353, -20, -54, -55, -97, -98)

replace t731360 = . if inlist(t731360, -54, -98)

replace t66406a = . if inlist(t66406a, -54)

replace t66407a = . if inlist(t66407a, -54, -98)

replace t66408a = . if inlist(t66408a, -54, -97, -98)

replace t66406b = . if inlist(t66406b, -54)

replace t66407b = . if inlist(t66407b, -54, -97, -98)

replace t66408b = . if inlist(t66408b, -54, -97)

replace t66406c = . if inlist(t66406c, -54, -98)

replace t66407c = . if inlist(t66407c, -54, -97, -98)

replace t66408c = . if inlist(t66408c, -54, -98)

replace t66406d = . if inlist(t66406d, -54, -98)

replace t66407d = . if inlist(t66407d, -54, -97)

replace t66408d = . if inlist(t66408d, -54, -97, -98)

replace t66405a = . if inlist(t66405a, -54, -97, -98)

replace t66405b = . if inlist(t66405b, -54, -97, -98)

replace t66405c = . if inlist(t66405c, -54, -98)

replace t66405d = . if inlist(t66405d, -54, -98) // Nur vollständige Datumsangaben

rename t700001 geschlecht

rename t70000y geburtsjahr

// Motivation berechnen

egen mot_intrinsisch = rowmean(t66405a t66405b t66405c t66405d)

egen mot_leistung = rowmean(t66406* t66407*)

egen mot_extrinsisch = rowmean(t66408a t66408b t66408c t66408d)

*collapse (mean) mot_intrinsisch mot_leistung mot_extrinsisch, by(ID_t) // Die bereits berechneten Mittelwerte sollen für jeden ID_t aggregiert werden

tempfile ptargetcati

save `ptargetcati’

use `cohortprofile’, clear

merge 1:1 ID_t wave using `ptargetcati’, keep(master match)

drop _merge

save „cati.dta“, replace

// ************************************************************

// 7. Studiumfach und Note aus pTargetCAWI

// ************************************************************

use ID_t wave tg51311_g5 tg52020 t241014 t531043 t531021 using „SC5_pTargetCAWI_D_19-0-0.dta“, clear

replace tg51311_g5 = . if inlist(tg51311_g5, -55, -91, -96, -97, -99) // Ungültige Werte bereinigen

keep if inrange(tg51311_g5, 1, 8) // Von Pädagogik- bis Dienstleistungsstudienfächer

replace tg52020 = . if inlist(tg52020, -20, -28, -29, -91, -92, -97, -98, -99) // Ungültige Werte bereinigen

keep if inrange(tg52020, 1.00, 5.00) // Note 1,0 bis 5,0

rename tg51311_g5 studienfach_panel

rename tg52020 note

// Erwerbstätigkeitsintensität (Stunden pro Woche)

gen arbeitsstunden = t241014

// Kategorisierung der Arbeitsstunden in Gruppen

gen arbeitsstunden_gruppe = .

replace arbeitsstunden_gruppe = 1 if inrange(t241014, 0, 10)

replace arbeitsstunden_gruppe = 2 if inrange(t241014, 11, 20)

replace arbeitsstunden_gruppe = 3 if inrange(t241014, 21, 30)

replace arbeitsstunden_gruppe = 4 if inrange(t241014, 31, 40)

replace arbeitsstunden_gruppe = 5 if inrange(t241014, 41, 85)

label define arbeitszeit 1 „0 bis 10 Stunden“ 2 „11 bis 20 Stunden“ 3 „21 bis 30 Stunden“ 4 „31 bis 40 Stunden“ 5 „41 bis 85 Stunden“

label values arbeitsstunden_gruppe arbeitszeit

// BaföG Dummy für Erhalt

gen bafög_dummy = (t531043 == 1) if !missing(t531043) // 1=ja und 0=nein

// BaföG-Höhe

// Kategorien: 1-200 | 201-400 | 401-600 | 601-800 | 801-1000

gen bafög_höhe = .

replace bafög_höhe = 1 if inrange(t531021, 1, 200)

replace bafög_höhe = 2 if inrange(t531021, 201, 400)

replace bafög_höhe = 3 if inrange(t531021, 401, 600)

replace bafög_höhe = 4 if inrange(t531021, 601, 800)

replace bafög_höhe = 5 if inrange(t531021, 801, 1000)

label define BaföG_Höhe 1 „1 bis 200 €“ 2 „201 bis 400 €“ 3 „401 bis 600 €“ 4 „601 bis 800 €“ 5 „801 bis 1000 €“

label values bafög_höhe BaföG_Höhe

tempfile ptargetcawi

save `ptargetcawi’

use `cohortprofile’, clear

merge 1:1 ID_t wave using `ptargetcawi’, keep(master match)

drop _merge

save „cawi.dta“, replace

use „cati.dta“, clear

merge 1:1 ID_t wave using „cawi.dta“, keep(master match)

drop _merge

save „caticawi.dta“, replace

use „caticawi.dta“, clear

merge 1:1 ID_t wave using „studium_arbeit.dta“, keep(master match)

drop _merge

*bysort ID_t wave: keep if _n == _N // Duplikate löschen und nur eine Zeile pro Welle erhalten

*duplicates drop

save „master_final_version.dta“, replace

Ich verstehe tatsächlich nicht, warum ich die einzelnen Datensätze nicht richtig mergen kann. Laut stata klappt der merge zwar, aber ich verliere jede Menge Beobachtungen, womit der merge wieder hinfällig ist.

Vielleicht kann mir jemand helfen?
Vielen Dank schon einmal im Voraus:)
LG
Thorben

dietmar.angerer · May 12, 2025, 1:24pm

Hallo Thorben!

Hier findest du die kommentierte Syntax. Ein Problem ist wohl, dass du die wave-Variablen aus Biography und sp-Datensätzen zu mergen verwendet hat. Du musst aber ein Monatssplitting machen um die richtige Welle für deine Beobachtungen zu erhalten. Das Monatssplitting fällt bei dir im Vergleich zu Thread Spell Data SC5 - #3 von dietmar.angerer simpel aus, weil du schon im Vorfeld nur eine Episode pro Person pro Ereignisdatensatz behalten hast. Da du nur einen Zeile pro Person aufhebst, lassen sich die Daten aber auch nur mit wenigeren Wellen mergen.
Weitere Anmerkungen findest du auch noch in der Syntax.

VG
Dietmar

// ************************************************************

// 1. Arbeitsverzeichnis setzen

// ************************************************************

cd "…Eigene Dateien\Masterarbeit_NEPS_Daten\stata14"
*/
// ************************************************************

// 2. spVocTrain mit Biography mergen → Studienepisode

// ************************************************************
cd C:/Users/bainb201/Desktop/Data/SC5_D_19-0-0/Stata14

// wave-Variablen sind nicht verlässlich für den späteren Merge, also droppen
use "SC5_spVocTrain_D_19-0-0.dta", clear
keep ID_t splink tg24170_g5 ts15211 ts15201 ts1511y ts1511m ts1512y ts1512m subspell
keep if subspell == 0
gen rekrut= (ts15201 == -28)
tempfile voctrain
save "`voctrain'"

// Fälle aus dem Rekrutierungsfragebogen nicht vergessen
use ID_t tg01003_g1 using "SC5_pTargetCATI_D_19-0-0.dta", clear
keep if tg01003_g1 != -54
isid ID_t
gen rekrut=1
tempfile rekrut
save "`rekrut'"

merge 1:m ID_t rekrut using "`voctrain'", keep(using matched) nogenerate
// ts15201_korr mit Informationen des Hochschultyps verwenden
clonevar ts15201_korr = ts15201
replace ts15201_korr = 9 if tg01003_g1 == 1
replace ts15201_korr = 10 if tg01003_g1 == 2
drop rekrut subspell
save "`voctrain'", replace


use "SC5_Biography_D_19-0-0.dta", clear
drop wave
merge 1:1 ID_t splink using `voctrain', keep(master match) // wave ist hier nicht sinnvoll
drop _merge
keep if sptype == 24 // 24 = Studium laut NEPS
replace ts15201_korr = . if inlist(ts15201_korr, -29, -55, -92, -97, -98) // Ungültige Werte bereinigen
keep if inrange(ts15201_korr, 9, 10) // Nur Uni / FH
replace tg24170_g5 = . if inlist(tg24170_g5, -22, -55, -92, -95, -96, -97, -98)
keep if inrange(tg24170_g5, 1, 8)
/*
Warum spielst du immer das Biography an und nutzt die Daten des Datensatzes wie z.B. die korrigierten Start- und Enddatumsangaben nicht? Zudem kodierst du die Quartalsangaben in den Monatsvariablen von ts1511m und ts1512m nicht um - die Episoden sind dann in studium_start und studium_end missings, ob die Angaben genutzt werden könnten.
Als Beispiel nutzte ich die korrigierten starty startm endy und endm als Datumsangaben
 
drop if missing(ts1511y, ts1511m, ts1512y, ts1512m) // Nur vollständige Datumsangaben
gen studium_start = ym(ts1511y, ts1511m) // Startdatum aus Jahr und Monat
gen studium_end = ym(ts1512y, ts1512m) // Enddatum aus Jahr und Monat
format %tm studium_start studium_end // Formatierung als Monatsdatum
drop if missing(studium_start) | missing(studium_end) // Nur vollständige Start- und Enddaten
gen duration = studium_end - studium_start
bysort ID_t (duration): keep if _n == _N // Längste Episode für jede Person auswählen
*/

generate studium_start = ym(starty, startm) // Startdatum aus Jahr und Monat
generate studium_end = ym(endy, endm) // Enddatum aus Jahr und Monat
format %tm studium_start studium_end // Formatierung als Monatsdatum
drop if missing(studium_start,studium_end) // Nur vollständige 
drop ts1511? ts1512? start? end?
gen duration = studium_end - studium_start + 1 // +1 hinzugefügt 
bysort ID_t (duration): keep if _n == _N // Längste Episode für jede Person auswählen

rename tg24170_g5 studienfach_spell
isid ID_t
tempfile studium
save "`studium'", replace

// ************************************************************

// 3. spEmp mit Biography mergen → Erwerbsepisode

// ************************************************************
// wave-Variablen sind nicht verlässlich für den späteren Merge, also droppen
use "SC5_spEmp_D_19-0-0.dta", clear
keep ID_t splink tg2608b ts2311y ts2311m ts2312y ts2312m ts23256 ts23257 subspell
keep if subspell == 0
tempfile spemp
save "`spemp'"

// bitte mit den Datumsangaben aus spEmp analog zu denen von spVocTrain verfahren
use "SC5_Biography_D_19-0-0.dta", clear
drop wave
merge 1:1 ID_t splink using "`spemp'", keep(master match) // wave ist hier nicht sinnvoll
drop _merge
keep if sptype == 26 // 26 = Erwerbstätigkeit laut NEPS
replace tg2608b = . if inlist(tg2608b, -54, -55, -97, -98) // Ungültige Werte bereinigen
keep if inrange(tg2608b, 1, 8)
/*
gen erwerb_start = ym(ts2311y, ts2311m) // Startdatum aus Jahr und Monat
gen erwerb_end = ym(ts2312y, ts2312m) // Enddatum aus Jahr und Monat
gen erwerb_dauer = erwerb_end - erwerb_start + 1
format %tm erwerb_start erwerb_end // Formatierung als Monatsdatum
drop if missing(erwerb_start) | missing(erwerb_end) // Nur vollständige Start- und Enddaten
*/

generate erwerb_start = ym(starty, startm) // Startdatum aus Jahr und Monat
generate erwerb_end = ym(endy, endm) // Enddatum aus Jahr und Monat
format %tm erwerb_start erwerb_end // Formatierung als Monatsdatum
drop if missing(erwerb_start,erwerb_end) // Nur vollständige 
drop if missing(ts23256, ts23257) // Nur vollständige Angaben
drop ts2311? ts2312? start? end?
gen erwerb_dauer = erwerb_end - erwerb_start + 1 // +1 hinzugefügt 

bysort ID_t (erwerb_dauer): keep if _n == _N // Längste Episode für jede Person auswählen
rename tg2608b erwerbstätigkeit_art
rename ts23256 stud_erwerbstätig
isid ID_t
tempfile arbeit
save "`arbeit'", replace

// ************************************************************

// 4. Merge Studien- und Erwerbsepisode

// ************************************************************
/*dieser Schritt ist hier noch nicht sinnvoll
siehe Monatssplitting in  7. Studiumfach und Note aus pTargetCAWI
use `studium', clear
merge 1:1 ID_t using `arbeit', keep(master match)
drop _merge
save "studium_arbeit.dta", replace
*/
// ************************************************************

// 6. Merge der Hintergrunddaten mit CohortProfile

// ************************************************************

use "SC5_CohortProfile_D_19-0-0.dta", clear
keep ID_t wave tx8600y tx8600m
replace tx8600y = . if inlist(tx8600y, -54, -55, -56) // Ungültige Werte bereinigen
replace tx8600m = . if inlist(tx8600m, -54, -55, -56) // Ungültige Werte bereinigen
gen wave_date = ym(tx8600y, tx8600m) // Wellenzeitpunkt in Monatsform
format wave_date %tm
bysort ID_t wave: keep if _n == 1
tempfile cohortprofile
save "`cohortprofile'", replace

// ************************************************************

// 5. Hintergrunddaten aus pTargetCATI

// ************************************************************

use "SC5_pTargetCATI_D_19-0-0.dta", clear

keep ID_t wave t700001 t70000y t731301 t731303 t731310 t731351 t731353 t731360 t66406a t66407a t66408a t66406b t66407b t66408b t66406c t66407c t66408c t66406d t66407d t66408d t66405a t66405b t66405c t66405d

replace t700001 = . if inlist(t700001, -55)
replace t70000y = . if inlist(t70000y, -55)
replace t731301 = . if inlist(t731301, -20, -54, -97, -98)
replace t731303 = . if inlist(t731303, -20, -54, -55, -97, -98)
replace t731310 = . if inlist(t731310, -54, -98)
replace t731351 = . if inlist(t731351, -20, -54, -97, -98)
replace t731353 = . if inlist(t731353, -20, -54, -55, -97, -98)
replace t731360 = . if inlist(t731360, -54, -98)
replace t66406a = . if inlist(t66406a, -54)
replace t66407a = . if inlist(t66407a, -54, -98)
replace t66408a = . if inlist(t66408a, -54, -97, -98)
replace t66406b = . if inlist(t66406b, -54)
replace t66407b = . if inlist(t66407b, -54, -97, -98)
replace t66408b = . if inlist(t66408b, -54, -97)
replace t66406c = . if inlist(t66406c, -54, -98)
replace t66407c = . if inlist(t66407c, -54, -97, -98)
replace t66408c = . if inlist(t66408c, -54, -98)
replace t66406d = . if inlist(t66406d, -54, -98)
replace t66407d = . if inlist(t66407d, -54, -97)
replace t66408d = . if inlist(t66408d, -54, -97, -98)
replace t66405a = . if inlist(t66405a, -54, -97, -98)
replace t66405b = . if inlist(t66405b, -54, -97, -98)
replace t66405c = . if inlist(t66405c, -54, -98)
replace t66405d = . if inlist(t66405d, -54, -98) // Nur vollständige Datumsangaben
rename t700001 geschlecht
rename t70000y geburtsjahr

// Motivation berechnen
egen mot_intrinsisch = rowmean(t66405a t66405b t66405c t66405d)
egen mot_leistung = rowmean(t66406* t66407*)
egen mot_extrinsisch = rowmean(t66408a t66408b t66408c t66408d)

*collapse (mean) mot_intrinsisch mot_leistung mot_extrinsisch, by(ID_t) // Die bereits berechneten Mittelwerte sollen für jeden ID_t aggregiert werden

tempfile ptargetcati
save "`ptargetcati'", replace

use `cohortprofile', clear
merge 1:1 ID_t wave using `ptargetcati', keep(master match)
drop _merge
tempfile cati
save "`cati'", replace

// ************************************************************

// 7. Studiumfach und Note aus pTargetCAWI

// ************************************************************

use ID_t wave tg51311_g5 tg52020 t241014 t531043 t531021 using "SC5_pTargetCAWI_D_19-0-0.dta", clear
replace tg51311_g5 = . if inlist(tg51311_g5, -55, -91, -96, -97, -99) // Ungültige Werte bereinigen
keep if inrange(tg51311_g5, 1, 8) // Von Pädagogik- bis Dienstleistungsstudienfächer
replace tg52020 = . if inlist(tg52020, -20, -28, -29, -91, -92, -97, -98, -99) // Ungültige Werte bereinigen
keep if inrange(tg52020, 1.00, 5.00) // Note 1,0 bis 5,0
rename tg51311_g5 studienfach_panel
rename tg52020 note

// Erwerbstätigkeitsintensität (Stunden pro Woche)
gen arbeitsstunden = t241014

// Kategorisierung der Arbeitsstunden in Gruppen
gen arbeitsstunden_gruppe = .
replace arbeitsstunden_gruppe = 1 if inrange(t241014, 0, 10)
replace arbeitsstunden_gruppe = 2 if inrange(t241014, 11, 20)
replace arbeitsstunden_gruppe = 3 if inrange(t241014, 21, 30)
replace arbeitsstunden_gruppe = 4 if inrange(t241014, 31, 40)
replace arbeitsstunden_gruppe = 5 if inrange(t241014, 41, 85)
label define arbeitszeit 1 "0 bis 10 Stunden" 2 "11 bis 20 Stunden" 3 "21 bis 30 Stunden" 4 "31 bis 40 Stunden" 5 "41 bis 85 Stunden"
label values arbeitsstunden_gruppe arbeitszeit

// BaföG Dummy für Erhalt
gen bafög_dummy = (t531043 == 1) if !missing(t531043) // 1=ja und 0=nein

// BaföG-Höhe
// Kategorien: 1-200 | 201-400 | 401-600 | 601-800 | 801-1000
gen bafög_höhe = .
replace bafög_höhe = 1 if inrange(t531021, 1, 200)
replace bafög_höhe = 2 if inrange(t531021, 201, 400)
replace bafög_höhe = 3 if inrange(t531021, 401, 600)
replace bafög_höhe = 4 if inrange(t531021, 601, 800)
replace bafög_höhe = 5 if inrange(t531021, 801, 1000)
label define BaföG_Höhe 1 "1 bis 200 €" 2 "201 bis 400 €" 3 "401 bis 600 €" 4 "601 bis 800 €" 5 "801 bis 1000 €"

label values bafög_höhe BaföG_Höhe
tempfile ptargetcawi
save "`ptargetcawi'", replace

use `cohortprofile', clear
merge 1:1 ID_t wave using `ptargetcawi', keep(master match)
drop _merge
tempfile cawi
save "`cawi'", replace

use "`cati'", clear
merge 1:1 ID_t wave using "`cawi'", keep(master match)
drop _merge
tempfile caticawi
save "`caticawi'", replace

// die wave-Variable in den sp-Datensätzen können nur sehr eingeschränkt verwendet werden, um Datensätze zu mergen. In den sp-Datensätzen gibt die wave-Variable nur an, in welcher Welle die Informationen erfragt wurden, nicht wann die Ereignisse (z.B. Start und Ende des Studiums) erfolgten. Da du nur einen Spell pro Person und Modul in den Spelldatensätzen behalten hast, fällt ein sogenanntes Monatessplitting (siehe z.B. Thread https://forum.lifbi.de/t/spell-data-sc5/5090/3) einfach aus.

//1. Variable "month" generieren damit man anhand des Interviewdatums die Variable wave an die Spelldaten bringt
use ID_t wave tx8600y tx8600m tx8600d using "SC5_CohortProfile_D_19-0-0.dta", clear
generate month = ym(tx8600y,tx8600m)
keep if !missing(month)
// eine Person hat in einem Monat in Welle 1 und Welle 2 teilgenommen. Tagedatum heranziehen und das spätere Interview auf einen Monate später setzen 
duplicates report ID_t month 
bysort ID_t month (tx8600d): replace month = month+1 if _n !=1
duplicates report ID_t month 
isid ID_t month
isid ID_t wave
keep ID_t wave month
tempfile cp_month
save "`cp_month'", replace

// Monatssplitting ohne Überschneidungen, da schon im Vorfeld nur ein Spell pro Person behalten wurde : Spelldatensatz aufblähen, sodass für jeden Monat der Spelldauer eine Zeile entsteht. Die Variable, die diesen Monat markiert, wird month genannt.
use "`studium'", clear
expand duration
bysort ID_t splink: generate month = studium_start + _n - 1
isid ID_t month
//nun kann anhand month die richtige wave-Variable mit den Spelldaten zusammengebracht werden, alle nicht gematchtenn Fälle werden fallen gelassen. 
merge 1:1 ID_t month using "`cp_month'", keep(matched) nogenerate
isid ID_t wave
save "`studium'", replace

// hier gleiches Prozedere wie bei studium
use "`arbeit'", clear
expand erwerb_dauer
bysort ID_t splink: generate month = erwerb_start + _n - 1
isid ID_t month
merge 1:1 ID_t month using "`cp_month'", keep(matched) nogenerate
save "`arbeit'", replace

merge 1:1 ID_t wave using "`studium'", nogenerate
tempfile studium_arbeit
save "`studium_arbeit'", replace

use "`caticawi'", clear
merge 1:1 ID_t wave using "`studium_arbeit'", keep(master match)
drop _merge
*bysort ID_t wave: keep if _n == _N // Duplikate löschen und nur eine Zeile pro Welle erhalten
*duplicates drop
//save "master_final_version.dta", replace