SC6, Wohnort (Ost-/Westdeutschland)

FDZ-LIfBi NEPS
,
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Hallo Madlain,
du bist grundsätzlich schon auf der richtigen Spur; ich glaube, es geht nur um Details, die dir evtl. bei deiner Herangehensweise nicht aufgefallen sind. Und die sind:

  • Im Zuge der Abfrage von Wohn-Episoden (Ergebnis: th21111_g1 in spResidence) werden ausschließlich die Personen (weiter)befragt, die aus der IAB-ALWA-Studie in die NEPS Startkohorte 6 hineingewachsen sind; dieses Modul ist allerdings erst seit Welle 4 (wieder)eingeführt worden.
  • Alle anderen Personen (und auch die ALWA-Personen zu Befragungszeitpunkten vor Welle 4) erhalten die Frage nach dem momentanen Wohnohrt im querschnittlich in jeder Welle (Ergebnis: t751001_g1 in pTarget).

Eine Kombination aus beiden Datenquellen ist meines Erachtens genau das, was du erreichen möchtest. Dafür solltest du

  1. Die Episodendaten in spResidence (unter Zuhilfenahme des Interviewdatums) auf eine Wohnepisode pro Welle reduzieren
  2. Achtung: Die Reduktion ist dabei immer annahmebehaftet; unterschiedliche Annahmen über den Hauptwohnsitz können zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.
  3. Das Ergebnis zwischenspeichern.
  4. Die Wohnorts-Daten in pTarget durch die reduzierte Informationen auffüllen.

Die folgende Stata-Syntax skizziert das Vorgehen; es scheint für Welle 9 allerdings noch ein Problem dahingehend zu geben, dass die Wohnortsdaten für 1090 Personen nicht korrekt kodiert wurden. Das werden wir mit der nächsten Veröffentlichung beheben.

 

// this do-file uses the -neps:- prefix command and -nepsmiss-
// to ease the use of NEPS Scientific Use Files;
// install via
// . net install nepstools , from(http://nocrypt.neps-data.de/stata)
neps set directory . 	// <-- insert directory path to NEPS SUF here; see ". help neps"
neps set level D 	// anonymisation level: Download
neps set study SC6 	// focus study: NEPS SC6
neps set version 9.0.1 	// SUF version 9.0.1
neps set language en 	// label language: english

// declare temporary variables and filenames
tempvar begindate enddate intdate duration
tempfile spresidence_extract

// (1) open spResidence, and reduce the information to one observation per wave and id
neps : use ID_t wave spell subspell spgen th21105 th21106 th21107 th21108 th21109 th21111_g1 using spResidence , clear
* ignore harmonized episodes
drop if spgen==1
* insert place of residence (only asked at first occurrence of episode) into follow-up sub-episodes
bysort ID_t spell (subspell) : replace th21111_g1=th21111_g1[1] if subspell>1
* add interview date from pTarget
neps: merge m:1 ID_t wave using pTarget , keepusing(intm inty wave) assert(match using) keep(match) nogenerate
* encode missings
nepsmiss _all
* generate start and end date (substract 20 in case of vague monthly date, insert 7 as month if information is missing)
generate `begindate'=ym(th21106,cond(missing(th21105),7,cond(inrange(th21105,21,32),th21105-20,th21105)))
generate   `enddate'=ym(th21108,cond(missing(th21107),7,cond(inrange(th21107,21,32),th21107-20,th21107)))
* generate interview date
generate `intdate'=ym(inty,intm)
* apply date display format
format `begindate' `enddate' `intdate' %tmCCYY_Mon
* only keep ongoing episodes and episodes that embrace an interview date
* (logically, these selections should be identical; technically, they are not due to item nonresponse in date variables)
keep if ((th21109==1) , (`begindate'<`intdate' & `enddate'>=`intdate'))

// (2) sort, and eliminate duplicates; assumption: longer enduring episodes are "dominant"
* generate duration
generate `duration'=`enddate'-`begindate'+1
replace `duration'=-1 if (missing(`duration')) // <-- replace missing with negative value to make the sorting trick below work
* sort by id, wave, and (descending) duration; thus, the first observation per id and wave is the longest episode
gsort ID_t wave -`duration'
by ID_t wave : keep if (_n==1)

// cross-check data structure, temporarily save relevant information
rename th21111_g1 place_of_residence
keep ID_t wave place_of_residence
isid ID_t wave
save `"`spresidence_extract'"'
clear

// (4) open subset of pTarget, merge sample indicator from Weights
neps : use ID_t wave t751001_g1 using pTarget , clear
neps : merge m:1 ID_t using Weights , keepusing(sample) assert(match) nogenerate
nepsmiss _all
rename t751001_g1 place_of_residence

// combine both data sources, and show some diagnostic tables
merge 1:1 ID_t wave using `"`spresidence_extract'"' , update replace assert(match master match_update match_conflict)
bysort wave : tabulate _merge sample
tabulate wave place_of_residence , missing

 

Ich hoffe, das hilft dir weiter.

Beste Grüße
Bela