Thema/Fragestellung
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Datensatz
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Weitere Hinweise
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Einstiegsliteratur
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Betreuung
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Ungleiche Verteilung von Umweltbelastungen im Wohnviertel
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EQLS 2016 |
Aufhänger:
Variablen:
- Umweltbelastung: Lärmbelastung, Luftverschmutzung, Verwahrlosung ("Problems with air quality in the neighborhood", "Problems with noise in the neighborhood", "Heavy traffic", "Litter or Rubbish")
- Stratifizierung: Bildung, Einkommen, Geschlecht, Alter, Migrationshintergrund; Eventuell auch: Haushaltskonstellation (Singles, DINKs, Alleinerziehende, Kernfamilie, Großfamilie), Berufsklassen/ Erwerbstätigkeit, Wohneigentum.
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- Beck, U. (1996). Zur Logik der Reichtumsverteilung und der Risikoverteilung. In U. Beck (Ed.), Risikogesellschaft. Auf dem Weg in eine andere Moderne (pp. 25-66). Suhrkamp.
- Becker, A. (2006). " Not ist hierarchisch, Smog ist demokratisch" oder" Umweltbelastungen sind sozial ungleich verteilt"? Eine nähere Beleuchtung der gegenläufigen Positionen von Ulrich Beck und des Environmental Justice-Konzeptes. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Soziologie" Soziale Ungleichheit-kulturelle Unterschiede".
- Diekmann, A., & Meyer, R. (2010). Demokratischer Smog? Eine empirische Untersuchung zum Zusammenhang zwischen Sozialschicht und Umweltbelastungen. KZfSS Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, 62(3), 437-457.
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Steckermeier |
| Fehlende Einkommensangaben in Sozialsurveys: Wer macht keine Angaben und wer weiß es nicht? |
EQLS 2016, ESS 2018, m. E. ALLBUS 2021 |
Aufhänger:
- gängiges Problem in allen Surveys, viele fehlende Einkommensangaben, die nicht zufällig fehlen (nicht MAR, Verzerrung der Stichprobe). Einige Forschung zu Interviewer-Effekten aber wenig zur Soziodemographie derjenigen, die keine Angaben machen.
Variablen:
- Fehlende Werte zum Haushaltseinkommen: Bestenfalls getrennt nach "keine Angabe" und "weiß nicht" als Dummy (0/1).
- Erklärende Variablen: Alter, Bildung, Geschlecht, Anzahl Personen im Haushalt, Anzahl Erwachsener Personen im Haushalt, Erwerbstatus des Befragten, Erwerbsstatus der Haushaltspersonen, Migrationshintergrund, Berufsklasse, Wohneigentum.
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- Jacob, R., Heinz, A., & Décieux, J. P. (2019). Umfrage. Einführung in die Methoden der Umfrageforschung. De Gruyter Oldenbourg. https://doi.org/10.1515/9783110597387
- Frick, J. R., & Grabka, M. M. (2014). Missing income data in the german soep: Incidence, imputation and its impact on the income distribution. SOEP Survey Papers.
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Steckermeier |
| Umwelteinstellungen Gesis Panel Kernmodul |
GESIS PANEL |
DFG Projekt
- Alle deskriptiven Erkundungen willkommen (z. B. Zusammenhänge politische Einstellungen, Wahlpräferenzen)
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Schneickert |
| Aufteilung der Arbeit im Haushalt nach Geschlecht |
ALLBUS Kumulation + ALLBUS 2021 |
Aufhänger:
- Bekannt, dass Care-Work zwischen Männern und Frauen ungleich verteilt ist. Weniger bekannt, welche Teile der Arbeit wie verteilt sind und ob sich diese Aufteilung nach sozialem Status, zwischen Ost und West oder Stadt und Land unterscheiden.
Variablen:
- Haushaltstätigkeiten im Allbus (1988, 1994, 2000, 2008, 2016, 2021): Wer bereitet Mahlzeiten zu, wer kauft Lebensmittel ein, wer macht Reparaturen, wer wäscht Wäsche, wer erledigt Versicherungssachen, wer spült nach dem Essen, wer putzt die Wohnung, wer erledigt Behördengänge, wer spielt mit den Kindern, wer bringt die Kinder zu Bett, wer macht Hausaufgaben mit dem Kind?
- Erklärende Variablen: Oesch-Klassen und/oder subjektive Schichteinstufung, Stadt/Land, Ost/West, Einkommensklassen, Bildung.
- Kontrollvariablen: Geschlecht, Alter, Migrationshintergrund, Haushaltskonstellation (Singles, DINKs, Alleinerziehende, Kernfamilie, Großfamilie), Erwerbstätigkeit selbst und Partner, Wohneigentum.
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Steckermeier/ Heß |
| Die Sozialstruktur der Kirchgänger*innen in Deutschland im Zeitvergleich von 1980 bis 2021 |
Allbus Kumulation (1980-2021) |
Variablen:
- Kirchgangshäufigkeit (täglich bis monatlich vs seltener bis nie).
- Stratifizierung: Bildung, Einkommen, Geschlecht, Alter, Familienstand, Migrationshintergrund, Berufsklassen, Erwerbstätigkeit, Stadt/Land, Konfession, Ost/West.
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