Evidence from Austria: why tackling long-term unemployment should be a key priority during the pandemic

Covid-19 has led to a spike in unemployment across Europe. Dennis Tamesberger and Johann Bacher write that while some job losses may be temporary, policymakers should be concerned about the rise in long-term unemployment during the pandemic. Drawing on the case of Austria, they highlight the lasting impact long periods of unemployment can have on individuals

SPSS TwoStep Cluster - a first evaluation

"SPSS 11.5 and later releases offer a two step clustering method. According to the authors' knowledge the procedure has not been used in the social sciences until now. This situation is surprising: The widely used clustering algorithms, k-means clustering and agglomerative hierarchical techniques, suffer from well known problems, whereas SPSS TwoStep clustering promises to solve at least some of these problems. In particular, mixed type attributes can be handled and the number of clusters is automatically determined. These properties are promising. Therefore, SPSS TwoStep clustering is evaluated in this paper by a simulation study. Summarizing the results of the simulations, SPSS TwoStep performs well if all variables are continuous. The results are less satisfactory, if the variables are of mixed type. One reason for this unsatisfactory finding is the fact that differences in categorical variables are given a higher weight than differences in continuous variables. Different combinations of the categorical variables can dominate the results. In addition, SPSS TwoStep clustering is not able to detect correctly models with no cluster solutions. Latent class models show a better performance. They are able to detect models with no underlying cluster structure, they result more frequently in correct decisions and in less biased estimators." (author's abstract)"SPSS enthält seit Version 11.5 einen Algorithmus zur TwoStep-Clusteranalyse. Dieses Verfahren wurde in den Sozialwissenschaften unseres Wissens nach bisher nicht angewendet. Das ist eigentlich überraschend: Die weit verbreiteten Verfahren der Clusteranalyse, wie k-means und agglomerative hierarchische Verfahren, haben bekannte Schwächen, für die SPSS TwoStep Clustering wenigstens teilweise eine Lösung verspricht: Insbesondere sollen gemischt-skalierte Variablen erlaubt sein und die Anzahl der Cluster automatisch bestimmt werden. Aus diesem Grund wird der neue Algorithmus in diesem Papier mit einer Simulationsstudie evaluiert. SPSS TwoStep ist erfolgreich, wenn die Variabeln quantitativ sind. Für gemischt-skalierte Variablen sind die Ergebnisse jedoch weniger zufrieden stellend. Ein Grund hierfür ist, dass nominalen Variabeln in der Analyse höher gewichtet werden und so verschiedene Variablen-Kombinationen die Ergebnisse dominieren können. Weiterhin findet SPSS TwoStep Cluster, selbst wenn den Daten keine Clusterstruktur zugrunde liegt. Modelle mit latenten Klassen führen hier zu besseren Ergebnissen. Sie erkennen Situationen, in denen keine Clusterstruktur vorliegt, treffen häufiger die richtige Clusterzahl und führen zu weniger verzerrten Schätzern." (Autorenreferat

Einführung in die Logik der Skalierungsverfahren

Der vorliegende Beitrag verfolgt zwei Zielsetzungen: (1) Vermittlung der Grundlogik der Skalierung sowie von Skalierungsverfahren; (2) Darstellung der Umsetzung der Schritte der Lösung einer Skalierungsaufgabe in die Befehlssprache des Statistikprogramms SPSS-PC. Die Arbeit versteht sich als Einführung in die Skalierung. Die folgenden drei 'Grundtypen' werden abgehandelt: Guttmanskala; Analyse latenter Klassen; Faktorenanalyse. Die Arbeit ist auf der Grundlage eines Workshops entstanden, den der Autor 1985 und 1986 während eines 'Quantkurses' zu Methoden der historischen Sozialforschung gehalten hat. (pmb)'This article gives an introduction to the logic of scaling and to scaling techniques. It starts with a defintion of scaling. From this starting point the steps necessary to solve a scaling task are deduced. These steps are: - Specification of a scaling model, that fits to theory and data. - Estimation of the parameters of the scaling model. - Validition of the scaling model. - Error analysis if the validition test fails. - Estimation of scores for the scaled units if the models fit to data. The solutions of these steps are discussed in detail for real-life data sets from sociology and historical sciences. In addition it is shown how the solutions can be realized within statistical software packages, like SPSS-X or LISREL. It is important not to confound these steps not with scaling techniques. Scaling techniques are instruments, that can help to solve these steps. In order to use these instruments, we must know their assumptions and their properties. The following scaling techniques are described: Guttman Scaling, Mokken Scaling, Rasch Scaling, Scaling according to Proctor, Guttmann Scaling for polytomous data, Latent Class Analysis and Factor Analysis. The statistical software packages used are: SPSS-PC+, PANMARK and LISREL. An introduction to PANMARK and LISREL is given.' (author's abstract

Macht Arbeitslosigkeit rechtsextrem?

Auf der Grundlage sozialwissenschaftlicher Befragungen in der Bundesrepublik Deutschland untersucht der Beitrag die folgenden Fragestellungen: (1) Äußern Arbeitslose rechtsextremere Einstellungen als andere Bevölkerungsgruppen? (2) Wie lässt sich dies gegebenenfalls erklären? Mit dem Konzept "Rechtsradikalismus " wird ein umfassendes Einstellungssyndrom erfasst, das von natürlichen Ungleichheiten ausgeht, das Recht des Stärkeren betont, Gewalt befürwortet und autoritäre Strukturen akzeptiert. Es schließt als solches mehrere Subdimensionen wie Ausländerfeindlichkeit, Fremdenfeindlichkeit, Antisemitismus, Nationalismus, Autoritarismus, Demokratiefeindlichkeit usw. ein. Die Ergebnisse verdeutlichen einen indirekten Zusammenhang zwischen Erwerbslosigkeit und rechtsradikalen Einstellungen, wobei Erwerbslosigkeit dazu führen kann, dass die eigene Wirtschaftslage schlechter eingeschätzt wird und in der Folge politische Unzufriedenheit und rechtsradikale Einstellungen verstärkt werden. (ICA

Einführung in die Grundzüge der Soziologie I

Ausgehend von Max Webers Auffassung, dass Soziologie jene Wissenschaft heißen soll, "welche soziales Handeln deutend verstehen und in seinem Ablauf und seinen Wirkungen ursächlich erklären will", enthält die Arbeit neben methodologischen und theoretischen Grundlagen (soziales Handeln, Objektivität, Wertfreiheit, Verstehen und Erklären als Ziele soziologischer Analyse, Struktur, Funktionalismus, Interaktionismus, Konflikttheorie, Verhaltenstheorie) auch Abhandlungen darüber, wie sich soziales Handeln soziologisch erklären lässt (Normen, Rollen und Rollenkonflikte, Wertorientierungen, sozialer Status). Zusätzlich wird auf Sozialisation und Erziehung als vermittelnde Instanzen sowie auf abweichendes Verhalten eingegangen. (ICH

Einführung in die Clusteranalyse mit SPSS-X für Historiker und Sozialwissenschaftler

In dem vorliegenden Skript werden unter den Verfahren der Clusteranalyse das 'hierarchisch-agglomerative Verfahren' und ein 'allokatives Verfahren' behandelt. Das Schwergewicht liegt auf der konkreten Umsetzung und technischen Realisierung methodologischer Regeln anhand von Übungen im Statistikprogrammpaket SPSS-X. In zwei weiteren Kapiteln werden Verfahren der Stabilitätsprüfung und Verfahren der Behandlung fehlender Werte diskutiert. Die theoretisch vorgestellten Klassifikationsprobleme werden anhand eines Beispiels durchgerechnet. Das Ziel der vorgestellten Klassifikation besteht darin, familiale Haushaltstrukturen in einer osttiroler Gemeinde am Ende des 18. Jahrhunderts zu bestimmen. (pmb)'This article is addressed to users of classification procedures in the social historical sciences. According to this aim an example from historical family research is used to describe the steps necessary to solve a classification task. These steps are: (1) Selection of classification attributes and units. (2) Treatment of missing data. (3) Transformation of classification attributes to comparable scales. (4) Standardization of classification units. (5) Selection of dissimilarity and similarity measures. (6) Selection of classification procedures. (7) Calculation of cluster solutions. (8) Validition of cluster solutions by stability and sensitivity analysis. As can be seen from the previous list some steps - especially step (2), (3) and (8) - are neglected or underestimated in most books on cluster analysis, although they are of practical importance: How can missing data be treated? What are the effects of different treatments of missing data on classification results? Is it better to transform classification attributes to comparable scales by empirical or theoretical procedures? How do these different methods of data transformation influence the results of cluster analysis? Finally, how can the validity of a cluster analysis be tested? The article tries to answer these questions. Furthermore standard text books on cluster analysis pay little attention, how a user of statistical program packages can realize methodological rules within the program used: How can certain types of dissimilarity measures be calculated without specific option in the program used? How can data transformation be realized? Or, how can a sensitivity analysis be performed, when there is no specific program to do this? In the article the statistical program package SPSS-X is used to demonstrate the realization of methodological rules. This investigation shows, that a wide variety of methodological rules can be realized within SPSS-X, if the user writes small programs. However there are certain limitations, expecially to the treatment of missing data. Exercises complete the represantation of the single steps. They can be solved without any computer.' (author's abstract

Re-identifying register data by survey data: an empirical study

"More and more empirical researchers from universities or research centres would like to use register data collected by statistical agencies or the social security system, because these data can be used for several empirical studies, e.g. the analysis of special groups or quantitative effects of economic policies. Most of the register data required have to be (factually) anonymised before they are disseminated to preserve confidentiality. Therefore re-identification risks for register data are examined by matching a sample of register data with survey data, collected especially for scientific purposes. Three methods were applied: the uniqueness approach, a simple distance estimation and a cluster analysis. The data sets used were two birth cohorts (1964 and 1971) of the German employment statistics (register data) and the German Life History Study. The analysis show that a re-identification of real persons may be possible by a standard-cluster analysis or a simple distance criterion if an intruder has access to additional information. The number of re-identifiable persons is remarkably high although the proportion of re-identifiable persons is less than expected on the basis of the uniqueness-approach." (author's abstract

Bildungsungleichheit und Bildungsbenachteiligung im weiterführenden Schulsystem Österreichs: eine Sekundäranalyse der PISA 2000-Erhebung

'Ausgehend von einer Erklärung der Begriffe 'Bildungsungleichheit', 'soziale Benachteiligung' und 'direkte schulische Benachteiligung' und einem theoretischen Modell zur Erklärung der Bildungsungleichheit werden in dem Beitrag die Daten des Programme for International Student Assessment der OECD (PISA) aus dem Jahr 2000 re-analysiert. Folgende Fragen werden behandelt: Welcher Zusammenhang besteht zwischen alten und neuen sozialen Ungleichheitsdimensionen mit dem Besuch einer AHS-Oberstufe oder einer BHS? Lassen sich die Zusammenhänge durch Unterschiede im kulturellen Kapital und in den erworbenen Kompetenzen erklären? Berichten sozial benachteiligte SchülerInnen über ein schlechteres LehrerInnen-SchülerInnen-Verhältnis und fühlen sie sich weniger wohl? Die Ergebnisse zeigen, dass auch bei statistischer Kontrolle von Kompetenzunterschieden und Unterschieden im kulturellen Kapital Bildungsungleichheiten nach sozialer Herkunft und Geschlecht bestehen bleiben. Empirisch nicht nachgewiesen werden kann, dass Bildungsungleichheit durch die Schule verursacht wird.' (Autorenreferat)'The article investigates the relationship between social structure and participation in the Austrian high school system (secondary level II), using the data of the PISA 2000 study of students. Survey results show differences in participation rates based on gender, classical dimensions of stratification - namely education and occupation of parents -, and the community size where the school is located. Competences of the (tested) students and the cultural capital of the households of the students partially explain these relations. However, even if differences of competences and cultural capital are statistically controlled, social background and gender inequalities remain. Empirically it cannot be verified that the school system causes educational inequalities.' (author's abstract)

Statistisches Matching: Anwendungsmöglichkeiten, Verfahren und ihre praktische Umsetzung in SPSS

'Aufgabe des statistischen Matching ist das Auffinden von statistischen Zwillingen. Statistische Zwillinge sind dadurch gekennzeichnet, dass sie sich von ihren statistischen Zwillingsgeschwistern in ausgewählten Merkmalen nicht unterscheiden. Sie können für ein breites Spektrum von Aufgabenstellungen eingesetzt werden. In der sozialwissenschaftlichen Praxis ist ihre Anwendung - abgesehen von der Behandlung fehlender Werte - noch wenig verbreitet. Eine Ursache hierfür sind vermutlich fehlende Programmmodule in Standardstatistikprogrammen, wie SPSS. Das Hauptziel des Beitrages ist daher darzustellen, wie statistische Zwillinge mit Hilfe eines SPSS-Syntaxprogrammes berechnet werden können. Syntaxprogramme für zwei Methoden werden erörtert, nämlich für Propensity Scores und Distanzfunktionen. Das Vorgehen und die Berechnung werden anhand eines Forschungsbeispiels aus dem ALLBUS 1996 dargestellt.' (Autorenreferat)'Statistical matching has the purpose of finding statistical twins. Statistical twins are Gases that resemble their statistical siblings in selected variables. They can be applied to a lot of problems. However, they are - except for methods for imputing missing values - rarely used. Missing modules in Standard statistical Software are one reason for this Situation. To describe how statistical twins can be computed with SPSS's Syntax is, therefore, one of the main aims of this paper. Two methods (propensity Scores and distance functions) are discussed using the ALLBUS 1996 as an example.' (author's abstract)

Arbeitslosigkeit und Rechtsextremismus: Forschungsergebnisse auf der Basis des ALLBUS 1996 und der Nürnberger Berufsschülerinnenbefragung 1999

Vor dem Hintergrund des Rechtsrucks in Deutschland seit der Wiedervereinigung geht die vorliegende Studie anhand von sozialwissenschaftlichen Befragungen (ALLBUS 1999) folgenden Fragestellungen nach: (1) Besteht ein Zusammenhang zwischen Arbeitslosigkeit und rechtsradikalen Einstellungen oder hat der Rechtsextremismus andere Ursachen? (2) Wie läßt sich dieser Zusammenhang gegebenenfalls erklären? Mit dem Wort "Rechtsextremismus" bezeichnet der Autor ein umfassendes Einstellungssyndrom mit verschiedenen Subdimensionen wie z.B. Ausländerfeindlichkeit, Antisemitismus, Autoritarismus, Demokratiefeindlichkeit, Nationalismus etc. Die Daten erlauben folgende Schlußfolgerungen: Rechtsextreme Einstellungen werden in primären und sekundären Sozialisationsinstanzen erlernt. Arbeitslosigkeit ist keine Ursache von rechtsextremen Einstellungen; sie kann jedoch rechtsradikale Einstellungen auslösen oder verstärken. (ICA