Zusammenfassung:
Der Einsatz von synthetischen Daten wird als Alternative gehandelt, um das Spannungsfeld zwischen Erhalt des Analysepotenzials bei gleichzeitiger Gewährleistung des Schutzes der Daten optimal aufzulösen. Der Beitrag geht dieser Frage nach mit der Verdienststrukturerhebung 2018 als Datenbasis. Sie setzt sich aus einem Betriebsdatensatz und einem Angestelltendatensatz zusammen und bildet damit einen LinkedEmployer-Employee-Datensatz. Bei verknüpften Datensätzen besteht die Schwierigkeit für die unabhängige Synthetisierung darin, die gewohnte Konsistenz zwischen den Datensätzen zu gewährleisten. Mithilfe eines schrittweisen partiellen multiplen Synthetisierungsansatzes konnte diese Konsistenz sichergestellt werden. Die Ergebnisse bezüglich der Nützlichkeit der generierten Daten sind vielversprechend.
Zusammenfassung (übersetzt):
The use of synthetic data is considered a viable alternative in order to resolve the tension between the competing demands of maintaining the analytical potential of data while guaranteeing data protection. This article examines this issue, using the 2018 Structure of Earnings Survey (SES) as a data basis. The SES comprises an enterprise dataset and an employee dataset, which together form a linked employer-employee dataset. With linked datasets, the challenge for independent data synthesis is to ensure the customary consistency between the datasets. This was possible with the help of a partial multiple data synthesis approach, which was implemented on a step-bystep basis. The results regarding the utility of the generated data are promising.