Guten Tag liebes NEPS-Team,
ich habe eine Verständnisfrage zu den NEPS-Daten in den Datensätzen FurtherEducation und spFurtherEdu2 der SC6.
An Hand der Variablen course, tx28204 (Kursabbruch) und t272043 (Zertifikat) lässt sich einfach feststellen, ob eine Person an einer Fortbildung teilgenommen hat.
Die Frage ist: Wie kann man Personen erkennen, die an keinen Weiterbildungskursen teilgenommen haben?
Die Fehlwerte helfen da meiner Meinung nach nicht weiter.
Gibt es eine ähnliche Möglichkeit, wie bei den Variablen bzgl. informellen Weiterbildungen z. B. t271801 (informell Fachvorträge), die mit ja/nein zu beantworten sind?
Vielen Dank im Voraus
thk
Hallo Thomas,
so direkt ist das nicht erfragt, sondern mittelbar: Es gibt diverse Stellen im NEPS-Interview, in der Weiterbildungsaktivitäten berichtet werden können. Das kann zum Beispiel beim Bericht einer Erwerbstätigkeit geschehen, oder in irgendeiner anderen Episode.
Um den Umgang mit der Diversität dieser Angaben zu erleichtern, haben wir den generierten Datensatz FurtherEducation erzeugt. Er listet alle Weiterbildungsaktivitäten (und notwendige merge-Identifikatoren). Das heißt: Enthält FurtherEducation für eine Person keinen Eintrag in einer Welle, hat diese Person in der Welle auch keine Weiterbildung berichtet. Das folgende Stückchen Stata-Syntax skizziert das Vorgehen, um eine entsprechende Dummy-Variable an pTarget anzumergen:
// open FurtherEducation
nepsuse FurtherEducation , cohort(SC6) version(8.0.0) language(en) clear
// discard courses that have been quit prematurely
drop if tx28204==1
// only keep ID_t and wave, discard duplicates
keep ID_t wave
duplicates drop
// generate report dummy
label define yesno 0 "no" 1 "yes"
generate coursereport=1
label variable coursereport "reported course(s) in interview wave..."
label values coursereport yesno
// temporarily save
tempfile reported_courses
save `"`reported_courses'"'
// open pTarget, merge report dummy variable
tempvar merge
nepsuse pTarget , cohort(SC6) version(8.0.0) language(en) clear
merge 1:1 ID_t wave using `"`reported_courses'"' , keepusing(coursereport) assert(match master) generate(`merge')
replace coursereport=0 if `merge'!=3
drop `merge'
// inspect result
tabulate wave coursereport , missing
Das Ganze lässt sich natürlich beliebig komplex erweitern, um nicht etwa (absente) Weiterbildungen zu selektieren, die in einer Welle berichtet wurden, sondern die in einem Zeitraum (bspw. zwischen Interviewdatum und vorherigem Interviewdatum, oder zwischen Interviewdatum und Interviewdatum-12 Monate) stattfanden. Dementsprechend muss der Ablauf der Selektion je nach Fragestellung angepasst werden.
Ich hoffe, das hilft etwas weiter.
Beste Grüße
Bela