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Berufscodierung (Version 1.0)
[working paper]
Corporate Editor
GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften
Abstract Berufsangaben werden in fast allen Umfragen im Kontext der demographischen Variablen erfragt. Das vorliegende Papier soll Hilfestellung bei der Codierung dieser Angaben bieten.
In den Sozialwissenschaften stehen zur Codierung von Berufen zwei standardisierte Kategorienschemata zur Verfügung: Währe... view more
Berufsangaben werden in fast allen Umfragen im Kontext der demographischen Variablen erfragt. Das vorliegende Papier soll Hilfestellung bei der Codierung dieser Angaben bieten.
In den Sozialwissenschaften stehen zur Codierung von Berufen zwei standardisierte Kategorienschemata zur Verfügung: Während die Klassifikation der Berufe 2010 (KldB 2010) die konkreten Berufsbezeichnung codiert, wird im ISCO-08 die berufliche Tätigkeit erhoben. Das vorliegende Papier setzt sich zunächst mit dem Aufbau beider Schemata auseinander. Im Anschluss wird beschrieben, welche zusätzlichen Informationen beim Codieren von Berufen hinzugezogen werden sollten. Es folgt eine Vorstellung der einzelnen Codierverfahren – manuelles, halbautomatisches und automatisches Codieren wird ebenso wie die zugehörigen Softwareprogramme vorgestellt. Daran anschließend steht die Verwendung der codierten Berufsangaben in der Analyse im Fokus: Oft werden die Berufscodierungen zur Berechnung von Indizes des beruflichen Prestiges, des sozio-ökonomischen Status oder der Klassenzugehörigkeit verwendet, die die Grundlage für weitere Analysen darstellt. Die Skalen ISEI-08 (Skala zur Messung des sozioökomischen Status im internationalen Vergleich), SIPOS (Standardisierte berufliche Prestige-Skala) und ISEC (International Socio-Economic Classes) werden kurz beschrieben. Generell ist bei Berufscodierungen darauf zu achten, dass was erhoben wird und wie es codiert wird stark von der jeweiligen Forschungsfrage abhängt. Im letzten Teil des Papieres werden schließlich Alternativen zur aufwändigen Berufskodierung nach KldB und ISCO diskutiert.... view less
Keywords
content analysis; measurement instrument; classification; occupation; data; demography; data preparation; category; coding; survey research; survey; occupational group
Classification
Methods and Techniques of Data Collection and Data Analysis, Statistical Methods, Computer Methods
Document language
German
Publication Year
2014
City
Mannheim
Page/Pages
13 p.
Series
SDM Survey Guidelines
DOI
https://doi.org/10.15465/sdm-sg_019
Status
Primary Publication; peer reviewed
Licence
Creative Commons - Attribution-Noncommercial-No Derivative Works