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https://hdl.handle.net/10419/330229 Year of Publication:
2025
Citation:
[Journal:] KZfSS Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie [ISSN:] 1861-891X [Volume:] 77 [Issue:] 3 [Publisher:] Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH [Place:] Wiesbaden [Year:] 2025 [Pages:] 445-477
Publisher:
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesbaden
Abstract:
In German surveys, educational attainment is typically assessed through two questionnaire items: the highest general school-leaving qualification and the highest vocational qualification or higher education degree. These items are often combined into one variable for analysis, but there is no standard method for doing so. This hinders comparisons across publications and the aggregation of research data. This article presents the results of a large-scale validation of candidates for a German standard education variable based on the official International Standard Classification of Education (ISCED) and the sociological Comparative Analysis of Social Mobility in Industrial Nations education scheme (CASMIN), both commonly used in Germany. Many survey datasets offer a derived ISCED variable that reflects the main ISCED levels; fewer offer CASMIN. The validation uses ALLBUS 2018 data and a data-driven selection of 157 validation variables. Candidate standard education variables that retain a higher relative partial explanatory power across validation variables in linear multiple regression models compared to the most detailed education variable are considered more valid. The results show that CASMIN-based candidates generally outperform ISCED-based candidates of the same number of categories. An ISCED-based variable performs better only when measured in a highly detailed fashion that accounts for the stratification of the German educational system. The commonly used aggregation into three broad education levels loses about half the explanatory power of the detailed variable. Research data centers are called upon to provide a CASMIN variable to data users, and researchers to use CASMIN rather than ISCED whenever possible.
Abstract (Translated):
In deutschen Umfragen wird der Bildungsstand in der Regel durch zwei Items erfasst: den höchsten allgemeinbildenden Schulabschluss und den höchsten beruflichen Abschluss oder Hochschulabschluss. Zur Analyse werden diese oft zu einer Variablen zusammengefasst. Dafür gibt es keine Standardmethode, was Vergleiche zwischen Publikationen und die Aggregation von Daten erschwert. In diesem Beitrag werden die Ergebnisse einer groß angelegten Validierung von Kandidaten für eine deutsche Standard-Bildungsvariable vorgestellt, die auf der amtlichen Internationalen Standardklassifikation für das Bildungswesen (ISCED) und dem soziologischen CASMIN-Bildungsschema, welches im Projekt "Comparative Analysis of Social Mobility in Industrial Nations" entwickelt wurde, basieren, welche in Deutschland häufig verwendet werden. Viele Umfragedatensätze bieten eine abgeleitete ISCED-Variable an, welche die ISCED-Hauptniveaus widerspiegelt, wenige CASMIN. Die Validierung verwendet ALLBUS 2018-Daten und eine datengetriebene Auswahl von 157 Validierungsvariablen. Kandidaten für Standard-Bildungsvariablen, die in linearen multiplen Regressionsmodellen eine höhere relative partielle Erklärungskraft gegenüber den Validierungsvariablen aufweisen, gelten als valider. Die Ergebnisse zeigen, dass CASMIN-basierte Kandidaten bei der Vorhersage im Allgemeinen besser abschneiden als ISCED-basierte Kandidaten mit der gleichen Anzahl Kategorien. Eine ISCED-basierte Variable schneidet nur dann besser ab, wenn sie in einer sehr detaillierten Weise gemessen wird, die die Schichtung des deutschen Bildungssystems berücksichtigt. Die üblicherweise verwendete Aggregation in drei breite Bildungsniveaus verliert etwa die Hälfte der Erklärungskraft der detaillierten Variable. Forschungsdatenzentren sind aufgerufen, eine CASMIN-Variable zur Verfügung zu stellen, und Forschende, wenn möglich, CASMIN statt ISCED zu nutzen.
Subjects:
Measurement
Coding
Sociodemographics
Survey data
Standardization
Data quality
Messung
Kodierung
Soziodemographie
Umfragedaten
Standardisierung
Datenqualität
Coding
Sociodemographics
Survey data
Standardization
Data quality
Messung
Kodierung
Soziodemographie
Umfragedaten
Standardisierung
Datenqualität
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Document Type:
Article
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