GESIS - DBK - ZA5400
 

ZA5400: International Social Survey Programme: Social Inequality IV - ISSP 2009

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International Social Survey Programme: Social Inequality IV - ISSP 2009
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Bibliographische Angaben

Zitation Zitation    ISSP Research Group (2017): International Social Survey Programme: Social Inequality IV - ISSP 2009. GESIS Datenarchiv, Köln. ZA5400 Datenfile Version 4.0.0, https://doi.org/10.4232/1.12777
StudiennummerZA5400
TitelInternational Social Survey Programme: Social Inequality IV - ISSP 2009
Aktuelle Version4.0.0, 23.05.2017, https://doi.org/10.4232/1.12777
Erhebungszeitraum08.02.2008 - 16.01.2012
Primärforscher/ Wissenschaftlicher Beirat, Institution
  • Jorrat, Jorge Raúl - CEDOP-UBA, Argentina
  • Evans, Ann - The Australian National University, Canberra, Australia
  • Haller, Max - Institut für Soziologie, Karl-Franzens-Universität Graz, Austria
  • Hadler, Markus - Institut für Soziologie, Karl-Franzens-Universität Graz, Austria
  • Agency for Social Analyses (ASA), Bulgaria
  • Segovia, Carolina - Centro de Estudios Públicos (CEP), Santiago, Chile
  • Bian, Yanjie - University of Minnesota, Minnesota, USA
  • Li, Lulu - Renmin University of China, Beijing, China
  • Institute for Social Research, Zagreb, Croatia
  • Papageorgiou, Bambos - Center of Applied Research, Cyprus College, Nicosia, Cyprus
  • Simonová, Natalie - Institute of Sociology, Academy of Sciences of the Czech Republic, Praha, Czech Republic
  • Matějů, Petr - Institute of Sociology, Academy of Sciences of the Czech Republic, Praha, Czech Republic
  • Clement, Sanne L. - Department of Economics, Politics and Public Administration, Aalborg University, Aalborg, Denmark
  • Andersen, Jørgen G. - Department of Political Science, University of Aarhus, Aarhus, Denmark
  • Harrits, Gitte S. - Department of Political Science, University of Aarhus, Aarhus, Denmark
  • Gundelach, Peter - Department of Sociology, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark
  • Kjær, Ulrik - Department of Political Science, University of Southern Denmark, Odense, Denmark
  • Lüchau, Peter - Institute of Philosophy, Education and Study of Religions, University of Southern Denmark, Odense, Denmark
  • Fridberg, Torben - The Danish National Institute of Social Research, Copenhagen, Denmark
  • Jæger, Mads - The Danish National Institute of Social Research, Copenhagen, Denmark
  • Helemäe, Jelena - Tallinn University, Tallinn, Estonia
  • Täht, Kadri - Tallinn University, Tallinn, Estonia
  • Pashkov, Marii - Tallinn University, Tallinn, Estonia
  • Carton, Ann - Vlaamse Overheid, Studiedienst van de Vlaamse Regering (Research Centre of the Flemish Government) (SVR), Flanders (Belgium)
  • Blom, Raimo - University of Tampere, Finland
  • Melin, Harri - University of Tampere, Finland
  • Forsé, Michel - FRANCE-ISSP (Centre de Recherche en Economie et Statistique, Laboratoire de Sociologie Quantitative), Malakoff, France
  • Lemel, Yannick - FRANCE-ISSP (Centre de Recherche en Economie et Statistique, Laboratoire de Sociologie Quantitative), Malakoff, France
  • Wolf, Christof - GESIS Leibniz Institut für Sozialwissenschaften, Mannheim, Germany
  • Park, Alison - National Centre for Social Research (NatCen), London, Great Britain
  • Robert, Peter - TÁRKI Social Research Institute, Budapest, Hungary
  • Ólafsdóttir, Sigrún - Boston University, Boston, USA
  • Bernburg, Jón Gunnar - University of Iceland, Reykjavík, Iceland
  • Lewin-Epstein, Noah - B.I. and Lucille Cohen, Institute for public opinion research, Tel Aviv, Israel
  • Meraviglia, Cinzia - Institute of Social Research, University of Eastern Piedmont, Italy
  • Hara, Miwako - NHK Broadcasting Culture Research Institute, Tokyo, Japan
  • Nishi, Kumiko - NHK Broadcasting Culture Research Institute, Tokyo, Japan
  • Aramaki, Hiroshi - NHK Broadcasting Culture Research Institute, Tokyo, Japan
  • Tabuns, Aivars - Institute of Philosophy and Sociology, University of Latvia, Latvia
  • Koroleva, Ilze - Institute of Philosophy and Sociology, University of Latvia, Latvia
  • Krupavičius, Algis - Policy and Public Administration Institute, Kaunas University of Technology, Kaunas, Lithuania
  • Gendall, Philip - Department of Communication, Journalism and Marketing, Massey University, Palmerston North, New Zealand
  • Skjåk, Knut K. - Norwegian Social Science Data Services, Bergen, Norway
  • Kolsrud, Kirstine - Norwegian Social Science Data Services, Bergen, Norway
  • Mortensen, Anne K. - Norwegian Social Science Data Services, Bergen, Norway
  • Social Weather Stations, Quezon City, Philippines
  • Cichomski, Bogdan - Institute for Social Studies, Warsaw University (ISS UW), Warsaw, Poland
  • Vala, Jorge - Instituto de Ciências Sociais da Universidade de Lisboa, Portugal
  • Khakhulina, Ludmilla - Levada Center, Moscow, Russia
  • Ramos, Alice - Instituto de Ciências Sociais da Universidade de Lisboa, Portugal
  • Institute for Sociology of Slovak Academy of Sciences, Bratislava, Slovakian Republic
  • Hafner-Fink, Mitja - Public Opinion and Mass Communication Research Centre (CJMMK), University of Ljubljana, Slovenia
  • Malnar, Brina - Public Opinion and Mass Communication Research Centre (CJMMK), University of Ljubljana, Slovenia
  • Toš, Niko - Public Opinion and Mass Communication Research Centre (CJMMK), University of Ljubljana, Slovenia
  • Struwig, Jare - Human Sciences Research Council (HSRC), Pretoria, South Africa
  • Kim, Sang-Wook - Department of Sociology, Sungkyunkwan University, Seoul, Korea
  • Diez-Nicholas, Juan - ASEP, Madrid, Spain
  • Edlund, Jonas - Department of Sociology, Umea University, Umea, Sweden
  • Svallfors, Stefan - Department of Sociology, Umea University, Umea, Sweden
  • Joye, Dominique - University of Lausanne, Switzerland
  • Chang, Ying-hwa - Institute of Sociology, Academia Sinica, Nankang, Taipei, Taiwan
  • Kalaycıoğlu, Ersin - Istanbul Policy Center-Sabancı University, Istanbul, Turkey
  • Çarkoğlu, Ali - Istanbul Policy Center-Sabancı University, Istanbul, Turkey
  • Paniotto, Volodimir - Kiev International Institute of Sociology (KIIS), Kiev, Ukraine
  • Makejev, S. - Department of Social Structures, Institute of Sociology, National Academy of Sciences of Ukraine (NASU), Kiev, Ukraine
  • Smith, Tom W. - National Opinion Research Center (NORC), Chicago, USA
  • Marsden, Peter V. - National Opinion Research Center (NORC), Chicago, USA
  • Hout, Michael - National Opinion Research Center (NORC), Chicago, USA
  • León, Roberto Briceño - LACSO, Laboratorio de Ciencias Sociales, Caracas, Venezuela
  • Ávila, Olga - LACSO, Laboratorio de Ciencias Sociales, Caracas, Venezuela
  • Camardiel, Alberto - LACSO/UCV, Laboratorio de Ciencias Sociales, Caracas, Venezuela

Inhalt

InhaltSoziale Ungleichheit. Themen: Soziale Herkunft, Verdienst, Diskriminierung, Korruption und gute Beziehungen als Voraussetzung für Erfolg in der Gesellschaft (wohlhabende Familie, gut ausgebildete Eltern, gute Ausbildung, Ehrgeiz, harte Arbeit, die richtigen Leute kennen, politische Verbindungen, Bestechungen, Rasse und Religion bzw. Geschlecht einer Person); Meinung zur Angleichung der Bildungschancen im Land (Korruption als Mittel für soziale Mobilität, nur Studenten aus den besten Schulen haben gute Chancen, eine Hochschulausbildung zu erhalten, nur Reiche können sich die Kosten für den Besuch einer Universität leisten, gleiche Chancen für alle für den Hochschulzugang, unabhängig von Geschlecht, ethnischer Zugehörigkeit oder sozialer Herkunft); Meinung zum eigenen Gehalt: ausreichendes Einkommen, Einschätzung des tatsächlichen und des angemessenen Einkommens für ausgewählte Berufsgruppen: Arzt, Vorsitzender eines großen nationalen Unternehmens, Verkäufer, Hilfsarbeiter in einer Fabrik, Minister in der nationalen Regierung; zu große Einkommensunterschiede im eigenen Land; Verantwortlichkeit der Regierung zur Verringerung von Einkommensunterschieden; Forderung nach staatlich garantiertem angemessenen Lebensstandard für Arbeitslose anstelle von Sozialleistungen für Arme; Forderung nach höheren Steuern für Menschen mit hohem Einkommen; Einstellung zu Steuern für Menschen mit hohem Einkommen; Rechtfertigung von besserer medizinischer Versorgung und Bildung für Menschen mit höherem Einkommen; Wahrnehmung von Klassenkonflikten zwischen sozialen Gruppen in dem Land (Arm und Reich, Arbeiterklasse und Mittelschicht, Arbeitgeber und Arbeitnehmer, Menschen an der Spitze der Gesellschaft und Menschen am unteren Rand); Selbsteinschätzung der Herkunftsfamilie des Befragten auf einer Oben-Unten-Skala; Vergleich der persönlichen sozialen Lage mit der des Vaters (soziale Mobilität); Gehaltkriterien (Skala: Verantwortung, Bildung, benötigte Unterstützung für Familien und Kinder, Qualität der Arbeitsleistung oder harte Arbeit); Gefühl von gerechter Bezahlung; Charakterisierung des tatsächlichen und des gewünschten sozialen Systems des Landes, gemessen an der Einstufung auf einem Pyramidendiagramm (Bild der Gesellschaft). Demographie: Geschlecht; Alter; Familienstand; Zusammenleben mit einem Partner; Jahre der Schulbildung; höchster Bildungsabschluss; länderspezifischer Bildungsgrad; derzeitiger Erwerbsstatus (Befragter und Partner); Wochenarbeitszeit, Beruf (ISCO 88) (Befragter und Partner); Vorgesetztenfunktion bei der Arbeit, Erwerbstätigkeit im privaten oder öffentliche Sektor oder Selbständigkeit (Befragte und Partner); Selbständige wurden gefragt: Zahl der Mitarbeiter; Mitgliedschaft in einer Gewerkschaft; Einkommen des Befragten (länderspezifisch); Familieneinkommen (länderspezifisch), Haushaltsgröße; Haushaltszusammensetzung, Parteipräferenz (links-rechts); länderspezifische Parteipräferenz; Wahlbeteiligung an der letzten Wahl; Konfession; religiöse Hauptgruppe; Kirchgangshäufigkeit; Selbsteinschätzung auf einer Oben-Unten-Skala; Region (länderspezifisch), Ortsgröße (länderspezifisch); Urbanisierungsgrad; Herkunftsland oder ethnische Gruppenzugehörigkeit; Erwerbsstatus und Beruf von Vater und Mutter während der Jugend des Befragten (ISCO 88); Anzahl der Bücher im Elternhaus während der Jugend der Befragten (kulturelle Ressourcen); berufliche Stellung im ersten und derzeitigen Job (ISCO 88 und Arbeitstyp); Selbsteinschätzung der sozialen Klasse; geschätzter Betrag des Familienvermögens (Geld und Vermögenswerte); Arbeitsorientierung: Selbst-Charakterisierung derzeit und in der Jugend der Befragten bezüglich seiner Leistung am Arbeitsplatz bzw. in der Schule. Zusätzlich verkodet wurde: Art der Datenerhebung; Gewichtungsfaktor; case substitution.
Kategorien Kategorien
  • Sozialpolitik
Themen Themen
  • 13.5 Gleichheit und Ungleichheit

Methodologie

Untersuchungsgebiet
  • Argentinien (AR)
  • Australien (AU)
  • Österreich (AT)
  • Bulgarien (BG)
  • Chile (CL)
  • China (CN)
  • Kroatien (HR)
  • Zypern (CY)
  • Tschechische Republik (CZ)
  • Dänemark (DK)
  • Estland (EE)
  • Belgien (BE), Flandern
  • Finnland (FI)
  • Frankreich (FR)
  • Deutschland (DE)
  • Großbritannien (GB-GBN)
  • Ungarn (HU)
  • Island (IS)
  • Israel (IL)
  • Italien (IT)
  • Japan (JP)
  • Lettland (LV)
  • Litauen (LT)
  • Neuseeland (NZ)
  • Norwegen (NO)
  • Philippinen (PH)
  • Polen (PL)
  • Portugal (PT)
  • Slowakei (SK)
  • Slowenien (SI)
  • Südafrika (ZA)
  • Korea, Republik (KR)
  • Russische Föderation (RU)
  • Spanien (ES)
  • Schweden (SE)
  • Schweiz (CH)
  • Taiwan (TW)
  • Türkei (TR)
  • Ukraine (UA)
  • Vereinigte Staaten (US)
  • Venezuela, Bolivarische Republik (VE)
GrundgesamtheitPersonen im Alter von 18 Jahren und älter (Finnland: 15 bis 74, Italien, Japan: 16 und älter, Norwegen: 19 bis 80, Schweden: 17 bis 79 Jahre)
Typ der Einheiten Typ der Einheiten
  • Individual
Auswahlverfahren Auswahlverfahren
  • Probability
Unterschiedliche Auswahlverfahren für die einzelnen Länder: teils einfache, teils mehrstufig geschichtete Zufallsauswahl.
Erhebungsmodus Erhebungsmodus
  • Interview
  • Self-administered questionnaire
Unterschiedliche Erhebungsverfahren in den einzelnen Ländern: teils mündliche Befragung mit standardisiertem Fragebogen (teilweise CAPI), teils schriftliche Befragung und postalische Befragung
Erhebungsdesign Erhebungsdesign
  • Cross-section
Art des Datenformats Art des Datenformats
  • Numeric
DatenerhebungArgentinien: Cualitativo y Cuantitativo; Australien: Academic Surveys Australia, Black Rock, Melbourne; Österreich: Institute for Empirical Social Research (IFES), Vienna; Bulgarien: ProField Data Partners; Chile: ICCOM, Santiago; China: ACSR-Millward Brown; Kroatien: Institute for Social Research, Zagreb; Zypern: Center of Applied Research, Cyprus College, Nicosia (Erhebungszeit unbekannt); Tschechische Republik: SC&C spol. s r. o.; Dänemark: SFI SURVEY, Copenhagen; Estland: Turu-uuringute AS; Flandern (Belgien): TNS Dimarso, Brussels; Finnland: Statistics Finland, Social Survey Unit, Helsinki; Frankreich: FRANCE-ISSP (Centre de Recherche en Economie et Statistique, Laboratoire de Sociologie Quantitative), Malakoff; Deutschland: TNS Infratest, München; Großbritannien: National Centre for Social Research (NatCen), London; Ungarn: TÁRKI Social Research Institute, Budapest; Island: The Social Science Research Institute, University of Iceland, Reykjavík; Israel: B.I. and Lucille Cohen, Institute for public opinion research, Tel Aviv; Italien: Marker S.r.l., Mestre (Venedig); Japan: Central Research Services, Tokyo; Lettland: Institute of Philosophy and Sociology, University of Latvia; Litauen: RAIT, Ltd., Market Analysis and Research Group, Vilnius; Neuseeland: Department of Communication, Journalism and Marketing, Massey University, Palmerston North; Norwegen: Statistics Norway; Philippinen: Social Weather Stations, Quezon City; Polen: Public Opinion Research Center (CBOS), Warsaw; Portugal: Instituto de Ciências Sociais da Universidade de Lisboa; Russland: Analytic Levada Center ( Levada-Center), Moscow; Slowakei: FOCUS, Bratislava; Slowenien: Public Opinion and Mass Communication Research Centre (CJMMK), University of Ljubljana; Südafrika: Human Sciences Research Council (HSRC), Pretoria; Südkorea: Survey Research Center at Sungkyunkwan University, Seoul, Korea; Spanien: INTERCAMPO, Madrid; Schweden: SIFO Research and Consulting , Stockholm; Schweiz: MIS Trend, Lausanne; Taiwan: Center for Survey Research, Academia Sinica, Nankang, Taipei; Türkei: Infakto Research Workshop, Istanbul; Ukraine: Kiev International Institute of Sociology (KIIS), Kiev; USA: National Opinion Research Center (NORC), Chicago; Venezuela: Instituto DELPHOS, Caracas
Erhebungszeitraum
  • 08.07.2010 - 01.11.2010 (Argentinien)
  • 02.12.2009 - 28.02.2010 (Australien)
  • 07.2010 - 09.2010 (Österreich)
  • 15.12.2008 - 26.01.2009 (Bulgarien)
  • 14.05.2009 - 03.06.2009 (Chile)
  • 02.10.2008 - 25.12.2008 (China)
  • 01.06.2009 - 15.09.2009 (Kroatien)
  • 15.09.2008 - 29.09.2008 (Tschechische Republik)
  • 14.09.2009 - 11.01.2010 (Dänemark)
  • 04.06.2010 - 25.07.2010 (Estland)
  • 13.03.2009 - 25.07.2009 (Flandern (Belgien))
  • 01.10.2009 - 22.12.2009 (Finnland)
  • 04.2009 - 07.2009 (Frankreich)
  • 08.06.2009 - 16.11.2009 (Großbritannien)
  • 05.11.2009 - 21.11.2009 (Ungarn)
  • 15.09.2009 - 15.02.2010 (Israel)
  • 23.06.2011 - 16.01.2012 (Italien)
  • 21.11.2009 - 29.11.2009 (Japan)
  • 12.06.2009 - 06.07.2009 (Lettland)
  • 30.11.2010 - 03.02.2011 (Litauen)
  • 29.07.2009 - 30.11.2009 (Neuseeland)
  • 16.10.2009 - 07.05.2010 (Norwegen)
  • 01.10.2009 - 04.10.2009 (Philippinen)
  • 02.06.2010 - 09.07.2010 (Polen)
  • 06.2009 - 11.2009 (Portugal)
  • 21.09.2009 - 22.10.2009 (Slowakische Republik)
  • 24.03.2009 - 04.06.2009 (Slowenien)
  • 01.11.2009 - 10.12.2009 (Südafrika)
  • 29.06.2009 - 31.08.2009 (Südkorea)
  • 10.11.2009 - 30.11.2009 (Spanien)
  • 23.02.2009 - 06.05.2009 (Schweden)
  • 08.02.2008 - 05.09.2009 (Schweiz)
  • 15.07.2009 - 16.10.2009 (Taiwan)
  • 12.06.2009 - 21.06.2009 (Ukraine)
  • 31.05.2010 - 01.11.2010 (Deutschland)
  • 11.2009 - 05.2010 (Island)
  • 02.12.2009 - 24.12.2009 (Russland)
  • 23.10.2009 - 05.01.2010 (Türkei)
  • 18.03.2010 - 14.08.2010 (USA)
  • 01.06.2010 - 30.06.2010 (Venezuela)

Errata & Versionen

VersionDatum, Name, DOI
4.0.0 (aktuelle Version)23.05.2017 Litauen hinzugefügt und Errata korrigiert https://doi.org/10.4232/1.12777
3.0.031.12.2012 Third Release (40 countries) https://doi.org/10.4232/1.11506
2.0.016.01.2012 Full Release (covers 38 countries) https://doi.org/10.4232/1.11090
1.0.005.07.2011 first archive edition https://doi.org/10.4232/1.10736
Errata in aktueller Version
DatumNameBeschreibung
2018-2-1Information on identified duplicated records in ISSP datasets:Please, check in document ‘ZA1490_All_Overview_Duplicated Records.xlsx’ in tab ‘Data & Documents’, subtab ’Other Documents’, whether the dataset at hand contains any identified duplicated records. The document also offers recommendations for treatment.
2018-12-14Patch for V67 ´Q21a How much money would be left if the home you and your family live in was sold without any debts?´ and V68 ´Q21b About how much money would be left if you and/ or your immediate family converted to cash all savings?´ availableThere is a patch file available that serves to simplify the use of V67 ´Q21a How much money would be left if the home you and your family live in was sold without any debts?´ and V68 ´Q21b About how much money would be left if you and/ or your immediate family converted to cash all savings?´ in data analyses. By running the syntax commands, V67 and V68 are split to country-specific variables. As values, class midpoints are computed for each country and monetary class, see ´ZA5400_v4-0-0-0_Patch V67-V68.sps´ under tab ´Data & Documents´ here in the DBK.
Versionsänderungen
Änderungen zwischen der Version 4.0.0 und ihrer Vorversion
DatumNameBeschreibungKorrektur-Beschreibung
2017-5-23Duplicate records: NorwayFor Norway, 210 duplicate records have been detected.2017-5-23All detected duplicates have been removed from the data set. For more information, see study description for Norway in the Appendix A of the Variable Report (see ZA5400_cdb.pdf in ´Codebooks´ within the tab ´Data & Documents´ here in the Data Catalogue).
2017-5-23Duplicate records: VenezuelaFor Venezuela, 30 duplicate records have been detected.2017-5-23All detected duplicates have been removed from the data set. For more information, see study description for Venezuela in the Appendix A of the Variable Report (see ZA5400_cdb.pdf in ´Codebooks´ within the tab ´Data & Documents´ here in the Data Catalogue).
2013-8-16V57 (ILO/ISCO father) and V60 (ILO/ISCO mother) - Philippines: Data errorSubstantial data error in variables V57 and V60 of the Philippines. Corrected version available on request (e-mail: isspservice@gesis.org).2017-5-23Fixed.
2014-6-5ETHNIC (Family origin, ethnic group, identity) - Sweden: Data errorThe Swedish answer categories of the question on family origin, variable ETHNIC, are incomplete. A correct version with complete information for all cases (codes 82 ´Both parents Swedish citizen´, code 82.1 ´One non-Swedish, one Swedish´ and code 82.2 ´Both non-Swedish´ is available on request. Please contact the ISSP Data Service (e-mail): isspservice@gesis.org. 2017-5-23Fixed.
2014-6-3V45 Q10b Where did the family that you grew up in, fit in then? - United States: Data errorIn case of United States, the scale of V45 is reversed in the international file of Social Inequality IV (v3.0.0). Please apply the syntax below: do if v5=840. recode v45 (1=10) (2=9) (3=8) (4=7) (5=6) (6=5) (7=4) (8=3) (9=2) (10=1) (else=copy). end if. execute. 2017-5-23Fixed.
2014-8-13V66 Q20 Which social class would you say you belong to? - South Africa: Data errorIn case of South Africa, a primary investigator alerted us to a substantial data error in V66 (Social class) in the international file on Social Inequality IV (v3.0.0). We urgently advise not to use the variable for further analysis. The correct data can be provided on demand. Please contact the ISSP Data Service (e-mail: isspservice@gesis.org). 2017-5-23Fixed.
2014-8-13V68 Q21b About how much money would be left if you and/or your immediate family converted to cash all savings? - Switzerland: Labelling errorThere is a gap in the Swiss answer categories of V68 (Q21b). For implementing the correct value labels, run the following command: Add val lab V68 75601 "CH: 1-25.000 CHF" 75602 "CH: 25.000-40.000 CHF" 75603 "CH: 40.000 - 75.0000 CHF" 75604 "CH: 75.000- 120.000 CHF" 75605 "CH: 120.000 - 180.000 CHF" 75606 "CH: 180.000 - 300.000 CHF" 75607 "CH: 300.000 - 500.000 CHF" 75608 "CH: 500.000 - 750.000 CHF" 75609 "CH: 750.000 - 1.000.0000 CHF" 75610 "CH: More than 1.000.0000 CHF". execute. 2017-5-23Fixed.
2016-2-26V67 Q21a How much money would be left if the home you and your family live in was sold without any debts? - Croatia: Misleading categorizationThe original categories for Croatia were: 1 ´Just debts´, 2 ´I/we do not own a home´, 3 ´1-25.000 KN´, 4 ´26.000-40.000 KN´, 5 ´41.000-55.000 KN´, 6 ´56.000-70.000 KN´, 7 ´71.000-90.000 KN´, 8 ´91.000-120.000 KN´, 9 ´121.000-180.000 KN´, 10 ´181.000-300.000 KN´, 11 ´301.000-500.000 KN´ and 12 ´More than 500.000 KN´. Since there were no cases for categories 3 to 8, in the integrated file the first Croatian category 19101 starts with the original category 9 ´181.000-300.000´. Please revise this by the following SPSS-syntax: Do if C_ALPHAN=´HR´. Recode V67 (19101=19107) (19102=19108) (19103=19109) (19104=19110) (else=copy). Execute.2017-5-23Fixed. Croatia´s prinical investigator checked all original cases again but, in fact, none of the respondents selected one of the catogories 19101 to 19106. The currency in the value labels needed to be corrected from KN into EUR.
2016-2-26V68 Q21b About how much money would be left if you and/or your immediate family converted to cash all savings? - Croatia: Misleading categorizationThe original categories for Croatia were: 1 ´Just debts´, 2 ´Nothing´, 3 ´Up to 3.000 KN´, 4 ´3.001-8.000 KN´, 5 ´8.001-15.000 KN´, 6 ´15.001-25.000 KN´, 7 ´25.001-45.000 KN´, 8 ´45.001-75.000 KN´, 9 ´75.001-150.000 KN´, 10 ´150.001-300.000 KN´, 11 ´300.001-500.000 KN´, 12 ´More than 500.000 KN´. Since there were no cases for categories 3 to 9, in the integrated file the first Croatian category 19101 starts with the original category 10 ´151.000-300.000´ etc. Please revise this by the following SPSS-syntax: Do if C_ALPHAN=´HR´. Recode V68 (19101=19108) (19102=19109) (19103=19110) (else=copy). Execute.2017-5-23Fixed. Croatia´s prinical investigator checked all original cases again but, in fact, none of the respondents selected one of the catogories 19101 to 19107.
2016-9-16V67 Q21a How much money would be left if the home you and your family live in was sold without any debts? - Germany: Wrong value labelsThe country-specific value labels for Germany are wrong. The correct value labels for Germany are: 1 Just debts, 2 I/we do not own a home, 27601 DE: 0-59.999 EUR, 27602 DE: 60.000-89. 999 EUR, 27603 DE: 90.000-119. 999 EUR, 27604 DE: 120.000-149. 999 EUR, 27605 DE: 150.000-199. 999 EUR, 27606 DE: 200.000-299. 999 EUR, 27607 DE: 300.000-499. 999 EUR, 27608 DE: 500.000-799. 999 EUR, 27609 DE: 800.000-1.199. 999 EUR, 27610 DE: 1.200.000 EUR or more2017-5-23Fixed.
2016-9-16V68 Q21b About how much money would be left if you and/or your immediate family converted to cash all savings? - Germany: Wrong value labelsThe country-specific value labels for Germany are wrong. The correct value labels for Germany are: 1 Just debts, 2 Nothing, 27601 DE: 1 BIS 9.999 EUR, 27602 DE: 10.000-19.999 EUR, 27603 DE: 20.000-29.999 EUR, 27604 DE: 30.000-39.999 EUR, 27605 DE: 40.000-49.999 EUR, 27606 DE: 50.000-79.999 EUR, 27607 DE: 80.000-119.999 EUR, 27608 DE: 120.000-199.999 EUR, 27609 DE: 200.000-299.999 EUR, 27610 DE: 300.000 EUR or more2017-5-23Fixed.
2016-9-27V67+V68/ Q21a+Q21b - Taiwan: Error in value labels of category 15809The value labels of category 15809 should read ´TW: TWD 20.000.000 - TWD 29.999.999´.2017-5-23Fixed.
2016-9-27V67 Q21a How much money would be left if the home you and your family live in was sold without any debts? - Denmark: Error in value labels of categories 20802 + 20809The value label of category 20802 should read ´DK: DKK 100.000 - DKK 199.999´and of category 20809 ´DK: DKK 1.000.000 - DKK 3.000.000´.2017-5-23Fixed.
2016-9-28V67 Q21a How much money would be left if the home you and your family live in was sold without any debts? - Japan: Wrong value labelsThe country-specific value labels for Japan are wrong. The correct value labels for Japan are: 1 ´Just debts´, 2 ´I/we do not own a home´, 39201 ´JP: 1 -less than 2.000.000 JPY´, 39202 ´JP: 2.000.000 - less than 4.000.000 JPY´, 39203 ´JP: 4.000.000 - less than 6.000.000 JPY´, 39204 ´JP: 6.000.000 - less than 8.000.000 JPY´, 39205 ´JP: 8.000.000 - less than 10.000.000 JPY´, 39206 ´JP: 10.000.000 - less than 20.000.000 JPY´, 39207 ´JP: 20.000.000 - less than 40.000.000 JPY´, 39208 ´JP: 40.000.000 - less than 60.000.000 JPY´, 39209 ´JP: 60.000.000 - less than 80.000.000 JPY´, 39210 ´JP: 80.000.000 JPY or more´.2017-5-23Fixed.
2016-9-28V68 Q21b About how much money would be left if you and/or your immediate family converted to cash all savings? - Japan: Wrong value labelsThe country-specific value labels for Japan are wrong. The correct value labels for Japan are: 1 ´Just debts´, 2 ´Nothing´, 39201 ´JP: 1 – less than 2.500.000 JPY´, 39202 ´JP: 2.500.000 – less than 5.000.000 JPY´, 39203 ´JP: 5.000.000 – less than 10.000.000 JPY´, 39204 ´JP: 10.000.000 – less than 15.000.000 JPY´, 39205 ´JP: 15.000.000 – less than 20.000.000 JPY´, 39206 ´JP: 20.000.000 – less than 40.000.000 JPY´, 39207 ´JP: 40.000.000 – less than 60.000.000 JPY´, 39208 ´JP: 60.000.000 – less than 80.000.000 JPY´, 39209 ´JP: 80.000.000 – less than 100.000.000 JPY´, 39210 ´JP: 100.000.000 JPY or more´.2017-5-23Fixed.
2016-9-28V67 Q21a How much money would be left if the home you and your family live in was sold without any debts? - Norway: Wrong value labelsThe country-specific value labels for Norway are wrong. The correct value labels for Norway are: 1 ´Just debts´, 2 ´I/we do not own a home´, 57801 ´NO: Less than 300.000 NOK´, 57802 ´NO: 300.000-400.000 NOK´, 57803 ´NO: 400.0000-600.000 NOK´, 57804 ´NO: 600.0000-1.000.000 NOK´, 57805 ´NO: 1.000.000-1.500.000 NOK´, 57806 ´NO: 1.500.000-2.500.000 NOK´, 57807 ´NO: 2.500.000-4.000.000 NOK´, 57808 ´NO: 4.000.000-6.000.000 NOK´, 57809 ´NO: 6.000.000-8.000.000 NOK´, 57810 ´NO: More than 8.000.000 NOK´.2017-5-23Fixed.
2016-10-4V67 Q21a How much money would be left if the home you and your family live in was sold without any debts? - Belgium (Flanders): Wrong value labelsThe country-specific value labels for Belgium (Flanders) are wrong. The correct value labels for Belgium (Flanders) are: 1 ´Just debts´, 2 ´I/we do not own a home´, 5601 BE-FLA: 1-40.000 EUR, 5602 BE-FLA: 40.000-80.000 EUR, 5603 BE-FLA: 80.000-120.000 EUR, 5604 BE-FLA: 120.000-160.000 EUR, 5605 BE-FLA: 160.000-200.000 EUR, 5606 BE-FLA: 200.000-300.000 EUR, 5607 BE-FLA: 300.000-500.000 EUR, 5608 BE-FLA: 500.000-800.000 EUR, 5609 BE-FLA: 800.000-1.200.000 EUR, 5610 BE-FLA: More than 1.200.000 EUR.2017-5-23Fixed.
2016-10-4V68 Q21b About how much money would be left if you and/or your immediate family converted to cash all savings? - Belgium (Flanders): Wrong value labelsThe country-specific value labels for Belgium (Flanders) are wrong. The correct value labels for Belgium (Flanders) are: 1 ´Just debts´, 2 ´Nothing´, 5601 BE-FLA: 1-30.000 EUR, 5602 BE-FLA: 30.000-60.000 EUR, 5603 BE-FLA: 60.000-90.000 EUR, 5604 BE-FLA: 90.000-120.000 EUR, 5605 BE-FLA: 120.000-160.000 EUR, 5606 BE-FLA: 160.000-200.000 EUR, 5607 BE-FLA: 200.000-400.000 EUR, 5608 BE-FLA: 400.000-700.000 EUR, 5609 BE-FLA: 700.000-1.000.000 EUR, 5610 BE-FLA: More than 1.000.000 EUR.2017-5-23Fixed.
2016-10-4V67 Q21a How much money would be left if the home you and your family live in was sold without any debts? - Slovenia: Wrong value labelsThe country-specific value labels for Slovenia are wrong. The correct value labels for Slovenia are: 1 ´Just debts´, 2 ´I/we do not own a home´, 70501: 1 - 35.000 EUR, 70502: 35.000 - 60.000 EUR, 70503: 60.000 - 85.000 EUR, 70504: 85.000 - 110.000 EUR, 70505: 110.000 - 200.000 EUR, 70506: 200.000 - 350.000 EUR, 70507: 350.000 - 500.000 EUR, 70508: 500.00 - 650.000 EUR, 70509: 650.000 - 800.000 EUR, 70510: More than 800.000 EUR.2017-5-23Fixed.
2016-10-4V68 Q21b About how much money would be left if you and/or your immediate family converted to cash all savings? - Slovenia: Wrong value labelsThe country-specific value labels for Slovenia are wrong. The correct value labels for Slovenia are: 1 ´Just debts´, 2 ´Nothing´, 70501: 1 - 12.000 EUR, 70502: 12.000 - 20.000 EUR, 70503: 20.000 - 30.000 EUR, 70504: 30.000 - 40.000 EUR, 70505: 40.000 - 60.000 EUR, 70506: 60.000 - 120.000 EUR, 70507: 120.000 - 180.000 EUR, 70508: 180.00 - 240.000 EUR, 70509: 240.000 - 300.000 EUR, 70510: More than 300.000 EUR.2017-5-23Fixed.
2016-10-5V67 Q21a How much money would be left if the home you and your family live in was sold without any debts? - Slovakia: Wrong value labelsThe country-specific value labels for Slovakia are wrong. The correct value labels for Slovakia are: 1 Just debts, 2 I/we do not own a home, 70301: 0 – 13.500 EUR (0- 400 000 SKK), 70302: 13.501 - 24.000 EUR (400 000 - 700 000 SKK), 70303: 24.001 - 35.000 EUR (700 000 - 1 050 000 SKK), 70304: 35.001 - 45.000 EUR (1 050 000 - 1 350 000 SKK), 70305: 45.001 - 80.000 EUR (1 350 000 – 2 500 000 SKK), 70306: 80.001 - 145.000 EUR (2 500 000 – 4 300 000 SKK), 70307: 145.001 - 210.000 EUR (4 300 000 – 6 200 000 SKK), 70308: 210.001 - 270.000 EUR ( 6 200 000 – 8 000 000 SKK), 70309: 270.001 - 400.000 EUR (8 000 000 – 12 000 000 SKK), 70310: More than 400.000 EUR (More than 12 000 000 SKK).2017-5-23Fixed.
2016-10-5V68 Q21b About how much money would be left if you and/or your immediate family converted to cash all savings? - Slovakia: Wrong value labelsThe country-specific value labels for Slovakia are wrong. The correct value labels for Slovakia are: 1 Just debts, 2 Nothing, 70301: Up to 5.000 EUR (up to 150 000 SKK), 70302: 5.001 – 8.500 EUR (150 000 - 250 000 SKK), 70303: 8.501 – 12.000 EUR (250 000 – 350 000 SKK), 70304: 12.001 – 15.500 EUR (350 000 – 450 000 SKK), 70305: 15.501 – 28.500 EUR (450 000 – 850 000 SKK), 70306: 28.501 – 50.000 EUR (850 000 – 1 500 000 SKK), 70307: 50.001 – 72.000 EUR (1 500 000 – 2 200 000 SKK), 70308: 72.001 – 95.000 EUR (2 200 000 – 2 900 000 SKK), 70309: 95.001 – 120.000 EUR (2 900 000 – 3 600 000 SKK), 70310: More than 120.000 EUR (More than 3 600 000 SKK).2017-5-23Fixed.
2016-10-6V67 Q21a How much money would be left if the home you and your family live in was sold without any debts? - South Korea: Wrong value labelsThe country-specific value labels for South Korea are wrong. The correct value labels for South Korea are: 1 Just debts, 2 I/we do not own a home, 41001 KR: 1-50.000.000 KRW, 41002 KR: 50.000.000-75.000.000 KRW, 41003 KR: 75.000.000-100.000.000 KRW, 41004 KR: 100.000.000-125.000.000 KRW, 41005 KR: 125.000.000-150.000.000 KRW, 41006 KR: 150.000.000-175.000.000 KRW, 41007 KR: 175.000.000-200.000.000 KRW, 41008 KR: 200.000.000-250.000.000 KRW, 41009 KR: 250.000.000-350.000.000 KRW, 41010 KR: More than 350.000.000 KRW.2017-5-23Fixed.
2016-10-6V68 Q21b About how much money would be left if you and/or your immediate family converted to cash all savings? - South Korea: Wrong value labelsThe country-specific value labels for South Korea are wrong. The correct value labels for South Korea are: 1 Just debts, 2 Nothing, 41001 KR: 1-10.000.000 KRW, 41002 KR: 10.000.000-20.000.000 KRW, 41003 KR: 20.000.000-30.000.000 KRW, 41004 KR: 30.000.000-40.000.000 KRW, 41005 KR: 40.000.000-50.000.000 KRW, 41006 KR: 50.000.000-60.000.000 KRW, 41007 KR: 60.000.000-70.000.000 KRW, 41008 KR: 70.000.000-80.000.000 KRW, 41009 KR: 80.000.000-100.000.000 KRW, 41010 KR: More than 100.000.000 KRW.2017-5-23Fixed.
2016-11-24V67 Q21a How much money would be left if the home you and your family live in was sold without any debts? - Great Britain: British answer categories not recoded to ISSP standardThe original answer categories were provided in a different order in the British questionnaire and have not been recoded to the ISSP standard. The following recode command solves this problem: recode V67 (2=82601) (82601=82602) (82602=82603) (82603=82604) (82604=82605) (82605=82606) (82606=82607) (82607=82608) (82608=82609) (82609=82610) (82610=2) (else=copy).exe.2017-5-23Fixed.
2016-10-11V67 Q21a How much money would be left if the home you and your family live in was sold without any debts? - Venezuela: Incomplete value labelsThe country-specific value labels for Venezuela are incomplete. The correct value labels for Venezuela are: 1 Just debts, 2 I/we do not own a home, 86201 VE: 1–300.000 VEF, 86202 VE: 300.000–600.000 VEF, 86203 VE: 600.000–900.000 VEF, 86204 VE: 900.000–1.200.000 VEF, 86205 VE: 1.200.000–1.600.000 VEF, 86206 VE: 1.600.000–2.000.000 VEF, 86207 VE: 2.000.000–4.000.000 VEF, 86208 VE: 4.000.000–7.000.000 VEF, 86209 VE: 7.000.000–10.000.000 VEF, 86210 VE: More than 10.000.000 VEF.2017-5-23Fixed.
2017-5-23V68 Q21b About how much money would be left if you and/or your immediate family converted to cash all savings? - Turkey: Scale incomplete and departing from standardThe answer scale in the Venezuelan questionnaire differs for this question with respect to category 1 ´Just debts´ and 2 ´Nothing´. Both categories are asked in one and are labeld as category 1 ´Nothing, just debts´ in the integrated file. 2017-5-23Fixed.
2016-11-7V68 Q21b About how much money would be left if you and/or your immediate family converted to cash all savings? - Turkey: Scale incomplete and departing from standardPlease don´t use this variable for data analysis, the Turkish data is not comparable to other countries´ data due to the fact that the transmission of the suggested monetary categories of the basic questionnaire has failed for the Turkish questionnaire.2017-5-23Fixed by putting all Turkish cases to category 0 ´Not available´.
2017-4-20MARITAL (R: Marital status) - Russia: Categories not recoded into harmonized ISSP standard For Russia, the categories of the variable MARITAL has not been recoded into the harmonized ISSP standard categories and are still in the original order of the national questionnaire. You can fix this problem by the following recode command: do if V5=643. Recode MARITAL (1=5) (2=1) (3=4 (4=3 (5=2). End if. Exe. 2017-5-23Fixed.
Änderungen zwischen der Version 3.0.0 und ihrer Vorversion
DatumNameBeschreibungKorrektur-Beschreibung
2012-5-2Turkey: V64, V65, WRKTYPE, ISCO88Substantial error in Turkish variables on occupation2012-12-30Turkish variables on occupation updated.
2012-5-7Russia: V64, WRKTYPEV64 and WRKTYPE in Russian original dataset not identical as envisaged.2012-12-30Corrected.
2012-5-7USA: V44, TOPBOTReversed scale2012-12-30Corrected through the following syntax: do if v5=840. recode v44 TOPBOT (1=10) (2=9) (3=8) (4=7) (5=6) (6=5) (7=4) (8=3) (9=2) (10=1) (else=copy). end if. execute.
2012-12-30Bulgaria: ID numbersThe Bulgarian dataset contains multiple ID numbers.2012-12-30Bulgarian dataset updated.

Weitere Hinweise

Weitere HinweiseKanada: Der Datensatz wurde nicht in den internationalen Datensatz integriert. Detaillierte Informationen können der ZA-Studien-Nr. 5389 entnommen werden.
Anzahl der Einheiten: 56021
Anzahl der Variablen: 357
Analyse-System(e): SPSS, Stata

Veröffentlichungen

Relevante Volltexte
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Forschungsdatenzentrum
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  •  International Social Survey Programme (ISSP)
    Das International Social Survey Programme (ISSP) ist ein internationales Kooperationsprogramm, das jährlich eine Umfrage zu sozialwissenschaftlich relevanten Themen durchführt. Seit 1985 stellt das ISSP internationale Datensätze bereit, die internationale und kulturübergreifende sozialwissenschaftliche Forschung über Zeit ermöglichen.
  • ISSP - Module Topic: Social Inequality
    ‘Social Inequality’ is one of the eleven ISSP topic modules. Central themes are issues, such as attitudes towards income inequality, views on earnings and incomes, legitimation of inequality, career advancement by means of family background and networks, social cleavages and conflict among groups, and the current and past social position.