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Liebig, Stefan; Goebel, Jan; Grabka, Markus. - : SOEP Socio-Economic Panel Study, 2022 BASE Show details 3 Sozio-oekonomisches Panel, Daten der Jahre 1984-2020 (SOEP-Core, v37, Onsite Edition) ... : Socio-Economic Panel, data from 1984-2020, (SOEP-Core, v37, Onsite Edition) ... Liebig, Stefan; Goebel, Jan; Grabka, Markus. - : SOEP Socio-Economic Panel Study, 2022 BASE Show details 4 Sozio-oekonomisches Panel, Daten der Jahre 1984-2020 (SOEP-Core, v37, Add-on: Planning regions) ... : Socio-Economic Panel, data from 1984-2020, (SOEP-Core, v37, Add-on: Planning regions) ... Liebig, Stefan; Goebel, Jan; Grabka, Markus. - : SOEP Socio-Economic Panel Study, 2022 BASE Show details 5 Sozio-oekonomisches Panel, Daten der Jahre 1984-2020 (SOEP-Core, v37, EU Edition) ... : Socio-Economic Panel, data from 1984-2020, (SOEP-Core, v37, EU Edition) ... Liebig, Stefan; Goebel, Jan; Grabka, Markus. - : SOEP Socio-Economic Panel Study, 2022 BASE Show details 6 Sozio-oekonomisches Panel, Daten der Jahre 1984-2020 (SOEP-Core, v37, International Edition) ... : Socio-Economic Panel, data from 1984-2020, (SOEP-Core, v37, International Edition) ... Liebig, Stefan; Goebel, Jan; Grabka, Markus. - : SOEP Socio-Economic Panel Study, 2022 BASE Show details 7 Sozio-oekonomisches Panel, Daten der Jahre 1984-2020 (SOEP-Core, v37, Remote Edition) ... : Socio-Economic Panel, data from 1984-2020, (SOEP-Core, v37, Remote Edition) ... Liebig, Stefan; Goebel, Jan; Grabka, Markus. - : SOEP Socio-Economic Panel Study, 2022 BASE Show details 8 Sozio-oekonomisches Panel, Daten der Jahre 1984-2019 (SOEP-Core, v36, Onsite Edition) ... : Socio-Economic Panel, data from 1984-2019, (SOEP-Core, v36, Onsite Edition) ... Liebig, Stefan; Goebel, Jan; Schröder, Carsten. - : SOEP Socio-Economic Panel Study, 2021 BASE Show details 9 Sozio-oekonomisches Panel, Daten der Jahre 1984-2019 (SOEP-Core, v36, Remote Edition) ... : Socio-Economic Panel, data from 1984-2019, (SOEP-Core, v36, Remote Edition) ... Liebig, Stefan; Goebel, Jan; Schröder, Carsten. - : SOEP Socio-Economic Panel Study, 2021 BASE Show details 10 Sozio-oekonomisches Panel, Daten der Jahre 1984-2019 (SOEP-Core, v36, Teaching Edition) ... : Socio-Economic Panel, data from 1984-2019, (SOEP-Core, v36, Teaching Edition) ... Liebig, Stefan; Goebel, Jan; Schröder, Carsten. - : SOEP Socio-Economic Panel Study, 2021 BASE Show details 11 Sozio-oekonomisches Panel, Daten der Jahre 1984-2019 (SOEP-Core, v36, EU Edition) ... : Socio-Economic Panel, data from 1984-2019, (SOEP-Core, v36, EU Edition) ... Liebig, Stefan; Goebel, Jan; Schröder, Carsten. - : SOEP Socio-Economic Panel Study, 2021 BASE Show details 12 Sozio-oekonomisches Panel, Daten der Jahre 1984-2019 (SOEP-Core, v36, International Edition) ... : Socio-Economic Panel, data from 1984-2019, (SOEP-Core, v36, International Edition) ... Liebig, Stefan; Goebel, Jan; Schröder, Carsten. - : SOEP Socio-Economic Panel Study, 2021 BASE Show details 13 Wie gut funktioniert das Onomastik-Verfahren? Ein Test am Beispiel des SOEP-Datensatzes Liebau, Elisabeth; Humpert, Andreas; Schneiderheinze, Klaus. - : Berlin: Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW), 2018 Abstract: In Deutschland kommt dem Onomastik-Verfahren von Humpert und Schneiderheinze für die Ziehung einer umfassenden Stichprobe von Personen mit Migrationshintergrund eine bedeutende Rolle zu. Das Verfahren leitet mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit die regionale Herkunft einer Person von ihrem Namen ab. In diesem Beitrag wird anhand verschiedener Gütekriterien der Frage nachgegangen, wie gut das Onomastik-Verfahren funktioniert und ob es möglicherweise bei bestimmten Zuwanderergruppen zu einer verzerrten Datengrundlage führen kann. Der vorliegende Verfahrenstest auf Grundlage des SOEPs hat ergeben, dass das Onomastik-Verfahren insgesamt betrachtet bei 14 Prozent der Fälle eine falsche Zuordnung trifft. Die überwiegende Mehrheit dieser falschen Zuordnungen kommt bei der Gruppe von Personen mit Migrationshintergrund zustande. Bei der korrekten Identifikation einzelner Herkunftsländer weisen Japan (100%), Deutschland bzw. kein Migrationshintergrund (98%) und die Türkei (97%) die höchsten Trefferquoten auf. Bei Herkunftsländern wie der Schweiz (2%) und Österreich (2%) werden die geringsten Trefferquoten gemessen. Durch den Einsatz des Onomastik-Verfahrens wird das Ausmaß des Integrationsfortschrittes für Zuwanderer und ihrer Nachkommen aus Herkunftsländern mit bedeutendem (Spät-)Aussiedlerzustrom unterschätzt. Ursache hierfür dürfte die nicht vollständige Identifizierung der Teilgruppe der (Spät)Aussiedler sein, die insbesondere hinsichtlich Sprache, Identifikation mit Deutschland und sozialer Einbettung besser integriert sind. Bei den anderen untersuchten Ländern wird hingegen die soziale und strukturelle Integrationsdimension durch den Einsatz des Onomastik-Verfahrens überschätzt. Die Suche nach den Gründen für falsche Zuordnungen oder unvollständige Identifizierung von Teilgruppen legt offen, dass für die Hälfte aller Fehler ein vollständig deutschsprachiger Name der Person mit Migrationshintergrund (durch deutschsprachiges Ausland oder deutsche Minderheiten) eine plausible Erklärung darstellt. Keyword: ddc:330 URL: http://hdl.handle.net/10419/181235 BASE Hide details 14 Spracherwerb: Geflüchtete schließen zu anderen MigrantInnen nahezu auf Schacht, Diana; Liebau, Elisabeth. - : Berlin: Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW), 2016 BASE Show details 15 Language acquisition: Refugees nearly achieve proficiency level of other migrants Liebau, Elisabeth; Schacht, Diana. - : Berlin: Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW), 2016 BASE Show details 16 Migranten investieren in Sprache und Bildung Liebau, Elisabeth; Romiti, Agnese. - : Berlin: Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung (DIW), 2014 BASE Show details

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