ich arbeite gerade mit der SC3. Ich möchte mir ansehen wie sich der Bildungserfolg der Eltern auf den Bildungserfolg der Kinder auswirkt. Um Variablen der Eltern zu bekommen, nutze ich den Datensatz pParent. Ich interessiere mich konkret für folgende Variablen:
Geburtsjahr der Mutter / des Vaters (p73170y, p73175y)
Bildungsjahre der Mutter / des Vaters (p731802_g3, p731852_g3)
ISCED der Mutter / des Vaters (p731802_g1, p731852_g1)
In Klammern stehen die Variablen die ich aus pParent nutze. Da sich die Angaben ja auf den Befragten bzw. Partner des Befragten beziehen, nutze ich p731117 für den Partner und um p731701 für den Befragten.
Die Daten aus pParent merge ich dann an den CohortProfile Datensatz, um die Schulform des Zielkindes (t723080_g1) zu identifizieren. Außerdem merge ich mit pTarget um die Mathe-Note des Zielkindes zu bekommen (z.B. t724102). Ich schreibe dann alle zeitkonstanten Faktoren über die Wellen vor und zurück und behalte nur die erste Beobachtung für jedes Zielkind.
Mich wundert allerdings, dass ich mit diesem vorgehen, nur sehr wenige Informationen von den Müttern / Vätern bekomme. Für das Geburtsjahr der Mutter habe ich ca. für 25% des samples der Kinder Informationen.
Nutze ich hier die richtigen Variablen und Datensätze um die Informationen von Müttern und Vätern zu bekommen?
entschuldige, ich bin gestern nicht mehr dazu gekommen.
Prinzipiell hört sich das eigentlich richtig an. Wenn ich mir die Daten in pParent ansehe, ist auch für fast alle Eltern z.B. ein Geburtsjahr vorhanden. Dieses wird nur einmalig abgefragt, beim ersten Interview (das ist im Übrigen nicht unbedingt Welle 1).
Spielst du diese Daten an CohortProfile, solltest du für alle Kinder, bei denen Eltern teilgenommen haben, auch diese Angabe finden. Hier mal ein Minimalbeispiel (Achtung: berücksichtigt nicht, dass das auskunftgebende Elternteil wechseln kann!):
use CohortProfile, clear
merge 1:1 ID_t wave using pParent, keep(master match) keepusing(p73170y) nogen
// Wellen von oben nach unten auffüllen
bysort ID_t (wave): replace p73170y=p73170y[_n-1] if (missing(p73170y) | p73170y<0)
// Wellen von unten nach oben auffüllen (falls Geburtsjahr nicht in Welle 1 befragt)
gen nwave = -wave
bysort ID_t (nwave): replace p73170y=p73170y[_n-1] if (missing(p73170y) | p73170y<0)
// bei welchen Schülern hat überhaupt jemals ein Elternteil teilgenommen
bysort ID_t: egen max_e = max(tx80523)
// wo fehlt das Geburtsjahr?
tab wave max_e if missing(p73170y)
vielen Dank für deine Antwort. Leider hilft mir noch nicht ganz weiter. Das Problem ist ja das ich auch die Variable, welche die Relation des Befragen zum Kind angibt, über die Wellen fortschreiben muss. Da ist mir in einigen Fällen nicht ganz klar, welchen Bezug diese Variable (p731701) zu dem Geburtsjahr hat, da beide häufig nicht in der gleichen Welle enthalten sind.
Es gibt beispielsweise Fälle wie (Fall 1 & Fall 2):
ID_t wave p73170y (birthy_asked) (p731701) child_rel_asked
1 1 1984 designbedingt fehlend
1 2 . designbedingt fehlend
1 3 . Leibliche Mutter
1 4 . Leibliche Mutter
1 5 . Leibliche Mutter
2 1 1981 designbedingt fehlend
2 2 . designbedingt fehlend
2 3 . Leibliche Mutter
2 4 1987 Leibliche Mutter
2 5 . Leibliche Mutter
Das sind rein hypothetische Fälle die ich mir ausgedacht habe, aber mein Problem verdeutlichen. Wie gehe ich mit Fall 1 und Fall 2 um? Beim 2 Fall scheint das Geburtsjahr ja 1987 zu sein. Aber wer wurde da vorher befragt (mit Geburtsjahr 1981)? Bei Fall 1 ist mir nicht klar zu welcher Person das Geburtsjahr gehört. Kann ich diese Beziehungsvariable (p731701) einfach zurückschreiben?
ja, leider ist die Variable der Beziehung zum Zielkind in pParent in den ersten Wellen noch nicht integriert. Es gibt aber im Methodendatensatz (ParentMethods) zwei Variablen, die du hier zusätzlich verwenden kannst, um das jeweilige Elternteil zu identifizieren:
px80214: Interview: Beziehung der Auskunftsperson zum Zielkind
px80212: Interview: Wechsel des Ansprechpartners zur Vorwelle