Liebes NEPS-Team,
mir ist nicht klar, wie es dazu kommt, dass bestimmte Informationen im xInsitution-Datensatz fehlen, obwohl die Institutions ID bekannt ist. Ein konretes Beispeil wären die Variablen tg93601(2)_R. Während einige Werte in dieser Variable innerhalb einer ID_i fehlen, liegen für die gleiche ID_i gültige Angaben vor. Was ist die Ursache dafür, dass für dieselbe Institution mal Infos vorliegen und mal nicht und zwar in derselben Variable?
Eine weitere Frage: Wäre es ok, die Institutionen-Informationen wie empfohlen zunächst über die ID_i an andere Datensätze zu mergen und anschließend den gemergten Datensatz über die ID_t an weitere Informationen anzuspielen? So hätte ich ja pro ID_t eine oder mehrere zugewisene ID_i`s.
Da der Datensatz nach ID_i und Fächgruppen gegliedert ist, kann ich nur vermuten, dass manche Fächergruppen/Fakultäten einer Uni die Daten bereitgestellt haben und andere nicht. Der Datensatz wurde von uns so gut wie überhaupt nicht modifiziert - diese Missings sind schon so im Ausgangsdatensatz, den uns das DZHW übermittelt hat. Und dieser basiert auf Daten des Statistischen Bundesamts.
In der Doku von Anne Weber, wird beschrieben, dass manche Fächgruppen getrennt bzw. zusammengefasst wurden. (https://www.neps-data.de/Portals/0/NEPS/Datenzentrum/Forschungsdaten/SC5/4-0-0/SC5_ContextData.pdf)
Ich erkenne aber kein Muster, das darauf hindeutet, dass diese Missings durch die Modifikation der Fächergruppen entstanden sind.
Sorry, dass ich dir keine bessere Erklärung geben kann.
zur Frage bzgl. merge von ID_t und ID_i:
Ob dein Vorgehen OK ist, kann ich dir natürlich nicht konkret beantworten, da ich dein Modelle und Analyseziele nicht kenne. Es ist aber üblich, dass man ID_t und ID_i in einen Datensatz zusammenbringt und dann noch weitere Datensätze via ID_t(+wave) anspielt.