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Diese Seite dokumentiert eine beispielhafte, R-basierte Datenaufbereitung des Swiss Household Panel (SHP, siehe Tillmann et al. 2016) als vereinfachtes Muster für soziologische Abschlussarbeiten am SUZ. Zudem demonstrieren wir zwei regressionsbasierte Beispielanalysen: Eine mit metrischer, eine mit dichotomer abhängiger Variable. Obgleich sich regressionsbasierte analytische Strategien abhängig vom Erkenntnisinteresse, Variableneigenschaften und individuellen Präferenzen bisweilen deutlich voneinander unterscheiden, wollen wir Euch mit den hier bereitgestellten Materialen grundlegende Orientierungspunkte für Eure Datenanalyse anbieten. Zudem vermitteln wir auf diesem Wege auch die (Mindest-)Standards, die wir bei der Begutachtung Eurer empirischen Ausarbeitung anlegen. Bitte beachtet auch unseren Leitfaden zur Bacherlorarbeit, der Euer zentraler Kompass bei der Verfassung sein sollte.

Bei technischen Problemen mit der Seite oder dem Code wendet euch bitte an Marco Giesselmann. Bei inhaltlichen Fragen kontaktiert Eure BetreuerInnen oder nutzt das Forum zum Kurs auf OLAT.

Eine detaillierte thematische Übersicht zum SHP findet Ihr auf der Homepage des Swiss Centre of Expertise in the Social Sciences (FORS). Die Codebooks mitsamt Fragen und Variablenlabels der bisher 19 Befragungswellen sind ebenfalls online verfügbar (unter Dokumente → Questionnaires). Auch Die Daten des SHP sind auf FORSbase hinterlegt und können dort bezogen werden. Der Download der Daten bedingt eine Registration - bitte verwendet hierfür Eure UZH-Mail-Adresse. Nach erfolgter Registration und Bearbeitung des Nutzungsantrags stehen die SHP-Daten zum Download bereit. Bei Unklarheiten ist das Vorgehen für den Bezug der SHP-Daten unter https://forscenter.ch/projekte/swiss-household-panel/data/?lang=de nochmals beschrieben. Zuletzt hat sich, ohne Gewähr, folgende Anmeldestrategie bewährt:

Wenn Ihr das SHP in Euren Arbeiten nutzt, achtet bitte immer darauf, den Datensatz angemessen zu referenzieren, z.B. über die aktuelle Standardreferenz Tillmann et al. 2016

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