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Techniques for Asking Sensitive Questions in Labour Market Surveys

English · Paperback / Softback

Description

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Um Antwortverzerrungen bei der Erhebung von sozial unerwünschtem Verhalten in Arbeitsmarktsurveys zu reduzieren, können spezielle Befragungstechniken eingesetzt werden. Die Arbeit untersucht die Wirksamkeit dieser alternativen Fragetechniken - wie Randomized Response Technique (RRT) und Item Count Technique (ICT) - zur Erhebung des Ausmaßes von Schwarzarbeit und Arbeitslosengeld-II-Bezug in Deutschland. Außerdem wird eine neue Methode zur Erhebung von quantitativen heiklen Merkmalen entwickelt und angewendet: die Item Sum Technique (IST). Die Befunde zeigen, dass die häufig angenommene Wirkung der RRT oder der ICT auf die Bereitschaft der Befragten, sozial unerwünschtes Verhalten zu berichten, nicht eindeutig ausfällt. Die Ergebnisse der IST fallen hingegen positiver aus.

List of contents

Preface: Scope of this Work
List of Tables
List of Figures

1 Introduction
1.1 Concepts: 'Shadow Economy' and 'Undeclared Work'
1.2 Measurement of Undeclared Work: Macro-level Approaches
1.3 Measurement of Undeclared Work: Individual-level Approaches
1.4 Summary of Research Gaps and Research Questions

2 Measuring and Explaining Undeclared Work in Germany
2.1 Study Details: The Experiments
2.2 Empirical Results
2.3 Discussion and Conclusion

3 Item Sum: A Novel Technique for Asking Continuous Sensitive Questions
3.1 The Item Sum Technique
3.2 Experimental Design
3.3 Empirical Results

4 Validating Sensitive Questions: A Comparison of Survey and Register Data
4.1 Background
4.2 Data and Methods
4.3 Statistical Analyses
4.4 Empirical Results
4.5 Discussion and Conclusion

5 Discussion and Conclusion
5.1 Contribution
5.2 Limitations
5.3 Implications for Future Research

A Appendix to Chapter 2
A.1 RRT Instructions
A.2 IST Long-List Instructions
A.3 ICT Instructions and ICT Lists
A.4 Prevalence Estimates Undeclared Work
A.5 Overview of Items and Operationalizations (RRT study)
A.6 Logistic Regression Models Analyzing Undeclared Work Based on Listwise Deletion
A.7 Logistic Regression Models Analyzing Undeclared Work by Experimental Conditions

B Appendix to Chapter 3
B.1 Regression Estimates for IST
B.2 IST Results Displayed as Regression Output

C Appendix to Chapter 4
C.1 Validation Studies
C.2 Social Assistance and Entitlements in Germany Bibliography
Abstract
Zusammenfassung

About the author

Antje Kirchner ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am IAB und arbeitet zurzeit an der University of Nebraska, Lincoln.

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