Hi Ami!
Ja, Studienabbrüche sind nicht einfach zu erfassen, nicht einfach zu analysieren und auch nicht einfach sie aufzubereiten…
Im noch experimentiellen Datensatz StudyStates sind einige Merkmale enthalten, die man als bestimmte Stati beschreiben kann, bzw. man kann sich mit dem Datensatz seine eigene Definition von Abbrüchen, Wechsel und Unterbrechungen zusammenbasteln. Die Daten basieren ausschließlich auf Daten aus spVocTrain, die im CATI erhoben wurden. Die Variablen aus pTargetCAWI kann man aber an StudyStates anspielen. Das kann sinnvoll sein, wenn Abbrecher nicht mehr im CATI mitmachen wollen, sondern nur noch Online ohne Kontakt zu einem Interviewer von ihrem Abbruch berichten wollen. Allerdings ist der Informationsgehalt der CAWI-Variablen beschränkt.
Anbei ist eine rudimentäre Syntax, die dir vielleicht weiterhilft.
Ich habe die notwendigen Variablen geladen, dann alle missing-Episoden gelöscht, die keine Rolle spielen, dann die relevanten angestrebten Abschlüsse behalten.
Anschließend habe ich eine Variable gebastelt, die angibt, ob eine Person irgendeinen Abschluss erreicht hat, dann habe ich den Studienstatus der letzten gültigen Episode generiert und dann aus den beiden Variablen die Abbruchvariable dropout_stud generiert.
Dann habe ich gezählt, wieviele Personen abbrachen, anschließend die pTargetCAWI-Daten angespielt und wieder gezählt, wie viele Personen angeben abbrachen, die CAWI-Variablen miteeinbezogen. Dabei gibt es natürlich auch Leute, die im CATI angaben weiterhin zu studieren und dann im CAWI angaben, dass sie das Studium endgültig abgebrochen haben - leider können wir nicht in die Köpfe der Menschen schauen, was nun richtig ist…
use ID_t wave tx24001 tx24100 tx15318 tx15317 tx15322 using "SC5_StudyStates_D_15-0-0.dta" , clear
drop if inlist(tx24100,-55,-22,-21) // alle Fälle droppen, die nicht mehr mitmachen (-55), die keine gültigen Episoden haben (-22), die zwar noch teilnehmen, aber keine Episoden mehr haben (-21)
keep if inlist(tx15322,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,29,.)
bysort ID_t: egen any_Abschl=max(tx15318) // hat Personen irgendeinen Abschluss erreicht?
bysort ID_t (tx24001): generate last_state = tx24100 if _n == _N // letzter Studienstatus
generate dropout_stud= (any_Abschl==0 & last_state == 0) // Abbrecher-Variable
distinct ID_t if dropout_stud // zählen wie viele Personen abbrachen
merge 1:1 ID_t wave using "SC5_pTargetCAWI_O_15-0-0.dta" , keepusing(tg51000 tg51004) gen(merge_cawi) // CAWI-Daten anspielen
distinct ID_t if dropout_stud==1 | tg51004 ==3 | tg51000==2 // wieder zählen wie viele Personen abbrachen, inkl. CAWI-Variablen
Ein allumfassende Lösung wird es wohl nie geben, eher eine stetige Entwicklung 
Ich hoffe, dass hilft dir etwas weiter.
Viele Grüße
Dietmar