In einer Analyse möchten wir Outcomes der Eltern-Kind-Interaktion, Habituation und sensomotorischen Entwicklung (xDirectMeasures) verwenden, um Kinder miteinander zu vergleichen. Beide Dimensionen umfassen im Datensatz sehr viele Variablen pro Kind und Welle.
Meine erste Frage dazu wäre, gibt es im Datensatz bereits eine oder mehrere Indexvariablen, die Durchschnittswerte o.Ä. pro Welle enthalten und messen,
wie ein Kind bei der gesamten Eltern-Kind-Interaktion abschneidet,
wie ein Kind bei der gesamten Habituation abschneidet und
wie ein Kind bei der gesamten sensomotorischen Entwicklung abschneidet?
Falls es diese Variable(n) nicht gibt, wie kann man diese am besten berechnen? Insbesondere bei der Habituation scheint es schwierig, aus den vielen Messungen eine plausible Variable erstellen zu können. Gibt es dafür einen Fahrplan oder eine Empfehlung, wie man das am besten löst?
Das andere Anliegen betrifft Variablen hinsichtlich der Gruppengröße und Betreuungsschlüssels in Kinderkrippen/-tagesstätten und bei Tagesmüttern/-vätern.
Auch hier wäre die erste Frage, ob es im Datensatz bereits Variablen zur Gruppengröße und zum Betreuungsschlüssel gibt, da insbesondere die Berechnung von letzterem sehr fehleranfällig ist. Falls nicht, gibt es auch hierfür einen Fahrplan, wie man diese Variablen auf Grundlage der Daten in der SC1 erstellt?
ich kann dir gerne bezüglich der direkten Maße (Eltern-Kind-Interaktion, Habituation, sensomotorische Entwicklung) antworten.
Für die Eltern-Kind-Interaktion gibt es keine Indexvariable, weil es sich hier um unterschiedliche Facetten des Interaktionsverhaltens handelt, also z.B. stimulierendes Verhalten, positiver/negativer Umgang oder auch Zudringlichkeit/Abgewandtheit des Elternteils. Es gibt allerdings im dazugehörigen Survey Paper einen Vorschlag, wie man einen latenten Faktor definieren kann, der soz. ein umfassendes Konstrukt „Qualität des Interaktionsverhaltens“ abbildet (S. 17): https://www.neps-data.de/Portals/0/Survey%20Papers/SP_LI.pdf
Bei der Habituation gibt es auch keinen Index, v.a. nicht für die „gesamte Habituation“ (wenn ich das richtig verstanden habe). Man kann allerdings pro Aufgabe einen Wert bilden, der den Abfall innerhalb der Habituationsphase abbildet. Hierfür eignen sich die aufsummierten Blickzeiten pro Trial auf das Target ganz gut. Indexvariablen gibt es dann unterschiedliche, die in der Literatur genommen werden - da müsstest du dir einen aussuchen, der am besten zu den Hypothesen passt. Eine Übersicht findet man hier:
Kavšek, M. (2004). Predicting later IQ from infant visual habituation and dishabituation: A meta-analysis. Journal of Applied Developmental Psychology, 25(3), 369-393. https://doi.org/10.1016/j.appdev.2004.04.006
Colombo, J., Mitchell, D. W., O’Brien, M., & Horowitz, F. D. (1987). The stability of visual habituation during the first year of life. Child Development, 474-487. https://doi.org/10.2307/1130524
Mit den NEPS Daten wurde der Indikator „Habituationsstärke“ gebildet, mit dem auch schon publiziert wurde, vgl.:
Hondralis, I., & Kleinert, C. (2021). Do children influence their mothers’ decisions? Early child development and maternal employment entries after birth. Advances in Life Course Research, 47, 100378. https://doi.org/10.1016/j.alcr.2020.100378
Attig, M., & Weinert, S. (2018). Soziale Disparitäten im Kontext von Mutter-Kind-Interaktionen und frühen Entwicklungsmaßen von Kindern. Frühe Bildung, 7(1), 22-31. https://doi.org/10.1026/2191-9186/a000356
Bei der sensomotorischen Entwicklung gibt es einen gewichteten Summenscore (WLE; cdn1_sc1), der die Leistung eines Kindes im Verhältnis zum Sample abbildet.
Bei weiteren Fragen zu den direkten Maßen in der SC1 stehe ich gerne zur Verfügung. Die Fragen nach der Gruppengröße und dem Betreuungsschlüssel muss ich aber erstmal in mein Team mitnehmen. Es wird sich dazu zeitnah nochmal jemand melden.
soweit ich weiß, gibt es keine generierte Variable des Betreuungsschlüssels. Das heißt, man müsste diesen selber errechnen.
Im Institution-Datensatz findest du in der Remote- und Onsite-Version die entsprechenden Variablen. Eventuell lohnt sich auch ein Blick auf die bisherigen Veröffentlichungen mit der SC1: Wenn du Glück hast, hat bereits jemand anderes diese Berechnung vorgenommen.