Die Allgemeine Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften

FAQs - Häufige Fragen zum ALLBUS

Der ALLBUS wird seit 1980 alle zwei Jahre durchgeführt. In der Regel ist der ALLBUS wie folgt aufgebaut:

1. Ein Block von Fragen ist konstant. Dies sind Fragen zu demographischen Merkmalen, u.a. Familienstand, Haushaltszusammensetzung, Bildung und Beruf, sowie einzelne weitere Fragen nach grundlegenden gesellschaftlich relevanten Merkmalen, wie z.B. dem politischen Interesse und dem Wahlverhalten.

2. Daneben gibt es kleinere Frageblöcke zu bestimmten Themengebieten, die im Abstand von etwa 4 bis 6 Jahren wiederholt werden. Beispiele dafür sind die Einstellungen und Kontakte zu ausländischen Personen und Einstellungen zu Ehe und Familie.

3. Jede ALLBUS-Befragung hat ein bis zwei größere Schwerpunktthemen. 2006 war dies z.B. die Einstellung gegenüber verschiedenen ethnischen Gruppen. Es wird angestrebt, die Schwerpunktthemen in 10-jährigem Abstand zu replizieren.

Vgl. ausführlicher den Überblick über das Fragenprogramm.

Die Dokumentation der ALLBUS-Erhebungen umfasst standardmäßig:

  • Alle verfügbaren Originaldokumente, die bei der Erhebung zum Einsatz kamen (z.B. Erhebungsinstrumente und zusätzliche Erhebungsmaterialien)
  • Ausführliche Methodenberichte
  • Sorgfältig aufbereitete Datensätze in verschiedenen Formaten (insbesondere SPSS, Stata und portable) als scientific use files und public use files
  • Added value-Dokumentationen wie Variablenreports und Tabellensupplemente.

Neben den Einzelstudien ist auch ein kumulierter Datensatz erhältlich. Dieser Datensatz umfasst alle im ALLBUS-Fragenprogramm enthaltenen Replikationsreihen (mit wenigstens zwei Erhebungszeitpunkte). Auch für diese ALLBUS-Kumulation sind zusätzlich Variablenreports und Tabellensupplemente verfügbar.

Alle Datensätze und Dokumentationsmaterialien stehen zum kostenfreien Download zur Verfügung. Einen Überblick des ALLBUS-Angebots finden sie auf der Seite Datenzugang.

Eine Antwort darauf geben u.a. Variablenreport und Daten des kumulierten ALLBUS. Diese Kumulation enthält alle Fragen, die im ALLBUS-Gesamtprogramm mindestens zweimal gestellt wurden. Der Variablenreport dokumentiert u.a. den Wortlaut der Fragen und die Häufigkeitsverteilungen der entsprechenden Antworten.

Nein, für jede ALLBUS-Befragung wird eine neue Stichprobe von Personen gezogen. Der ALLBUS stellt demnach eine Serie von Querschnittserhebungen dar. Da ein Teil der Fragen wiederholt wird, können auch Längsschnittauswertungen durchgeführt werden.

In der ALLBUS-Bibliographie: sie dokumentiert alle uns bekannten Arbeiten mit ALLBUS-Daten.

Es gibt zwei Besonderheiten der ALLBUS-Stichproben, die in bestimmten Analysen die Verwendung von Design- oder Transformations-Gewichten erfordern oder nahelegen:

Design-Gewicht (Ost-West-Gewicht): Eine Design-Gewichtung ist erforderlich, wenn Aussagen für die Bevölkerung Gesamtdeutschlands gemacht werden sollen, ohne nach Ost- und Westdeutschland zu differenzieren. Seit 1991 wird der ALLBUS auch in den neuen Bundesländern durchgeführt. Um zu vermeiden, dass die Fallzahl für spezifische Analysen der ostdeutschen Bevölkerung zu klein wird, sind Befragte aus den neuen Bundesländern überproportional in der ALLBUS-Stichprobe vertreten. Eine Gewichtungsvariable, die diese Disproportionalität korrigiert, ist im ALLBUS-Datensatz enthalten (Ost-West-Gewicht). Vgl. zur Konstruktion des Gewichts den jeweiligen Methodenbericht sowie Gabler (1994). Werden Analysen für Ost- und Westdeutschland getrennt durchgeführt, ist eine Gewichtung nicht notwendig.

Transformationsgewicht:
Eine Transformations-Gewichtung kann sinnvoll sein, wenn personenbezogene Auswertungen mit den ALLBUS-Daten aus den Jahren 1980 bis 1992 sowie 1998 gemacht werden. In diesen ALLBUS-Jahrgängen hatte nicht jede Untersuchungsperson die gleiche Wahrscheinlichkeit, in die Stichprobe zu gelangen. Die Ursache liegt darin, dass hier die Stichproben nach dem ADM-Design gezogen wurden. Beim ADM-Design wird zunächst eine Haushaltsstichprobe gezogen, wobei die Haushalte (unabhängig von ihrer Größe) die gleiche Auswahlwahrscheinlichkeit haben. Bei der anschließenden Zufallsauswahl je einer Person aus jedem Haushalt hängt die Auswahlwahrscheinlichkeit von der Haushaltsgröße ab: Je größer der Haushalt, desto geringer ist die Auswahlwahrscheinlichkeit für ein einzelnes Haushaltsmitglied. Die unterschiedlichen Auswahlwahrscheinlichkeiten der Personen können durch ein im ALLBUS-Datensatz enthaltenes Gewicht, dem Transformationsgewicht, korrigiert werden. Das Gewicht errechnet sich aus der Zahl der insgesamt im Haushalt in Frage kommenden Personen (der sogenannten reduzierten Haushaltsgröße), dividiert durch ihr eigenes arithmetisches Mittel, um die Fallzahl trotz Gewichtung konstant zu halten. Die Frage, ob das Transformationsgewicht verwendet werden sollte, ist umstritten - u.a. deshalb, weil die durch das Transformationsgewicht korrigierte Verzerrung einer anderen Verzerrung entgegenwirkt, die dadurch erzeugt wird, dass kleinere Haushalte schwerer erreichbar sind als größere. (vgl. kumuliertes Codebuch 1980-96, "Stichproben und Transformationsgewicht" (S. 9-12); sowie Hartmann/Schimpl-Neimanns, 1992).

Sowohl das ADM-Design als auch die Stichprobenziehung aus Einwohnermelderegistern führen zu repräsentativen Stichproben für die Bevölkerung der Bundesrepublik Deutschland. Ein Unterschied besteht allerdings in den Auswahlwahrscheinlichkeiten der Befragten: Die aus den Einwohnermelderegistern gezogene Personenstichprobe ist auf Personenebene selbstgewichtend, weil alle Zielpersonen die gleiche Auswahlwahrscheinlichkeit haben. Beim ADM-Design dagegen werden lediglich die für Interviews vorgesehenen Haushalte gleichwahrscheinlich ausgewählt. Die Auswahlchance der einzelnen Befragten hängt von der Größe des Haushalts ab, in dem sie leben - genauer gesagt: von der Anzahl der Haushaltsmitglieder, die der Grundgesamtheit der Umfrage angehören (der sog. "reduzierten Haushaltsgröße"). Je größer diese Anzahl der zur Grundgesamtheit der Umfrage zählenden Individuen im Haushalt ist, desto geringer ist die Auswahlchance der einzelnen Person. Vom Prinzip her muss deshalb bei den ALLBUS-Studien der Jahre 1980 bis 1992 und 1998 bei Auswertungen auf Personenebene eine Gewichtung vorgenommen werden, die proportional zum Wert der reduzierten Haushaltsgröße ist (Transformationsgewichtung). In der Auswertungspraxis wird dieser Anforderung in der Regel nicht entsprochen. Dies ist jedoch normalerweise unproblematisch, weil sich bei der Mehrzahl der Fragestellungen gewichtete und ungewichtete Ergebnisse nicht oder nur geringfügig unterscheiden. Ganz allgemein hängt die Stärke des Gewichtungseffektes davon ab, wie groß der Zusammenhang zwischen der reduzierten Haushaltsgröße und dem interessierenden Merkmal ist. Bei einem nur geringen Zusammenhang hat die Transformationsgewichtung auch nur einen geringen Effekt auf die Merkmalsverteilung, bei einem stärkeren Zusammenhang dagegen sind auch die Unterschiede zwischen gewichteten und ungewichteten Ergebnissen größer. Wer sehr genau vorgehen möchte, sollte deshalb bei Auswertungen der ALLBUS-Studien 1980 bis 1992 und 1998 auf Personenebene seine Analysen sowohl gewichtet als auch ungewichtet durchführen und überprüfen, ob die Gewichtung die Resultate beeinflusst. Unterscheiden sich gewichtete und ungewichtete Ergebnisse, liegt es insbesondere bei Zeitvergleichen zwischen ALLBUS-Studien mit unterschiedlichem Stichprobendesign nahe, zu gewichten, um den Unterschieden in der Auswahlwahrscheinlichkeit Rechnung zu tragen. Allerdings ist in diesem Zusammenhang darauf hinzuweisen, dass bei einer Validierung anhand von Ergebnissen des Mikrozensus die mit der reduzierten Haushaltsgröße gewichteten Resultate z.T. schlechter ausfallen als die ungewichteten. Die Ursache dafür ist, dass das Merkmal "reduzierte Haushaltsgröße" in Studien nach dem ADM-Design aus stichprobentheoretischen Gründen und aufgrund des Ausfallgeschehens im Feld zumeist selbst Verzerrungen aufweist. Diese bestehen insbesondere in einer Unterrepräsentierung von allein lebenden Personen. Es tritt somit ein Effekt auf, welcher der design-bedingten höheren Auswahlchance von Personen in kleineren Haushalten entgegenwirkt (vgl. u.a. Peter Hartmann und Bernhard Schimpl-Neimanns: Sind Sozialstrukturanalysen mit Umfragedaten möglich? Analysen zur Repräsentativität einer Sozialforschungsumfrage, in: Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie 44/2 (1992):315-340).

Ab ALLBUS 2016 erhalten alle Variablen im ALLBUS-Programm feste Namen, die sich über die folgenden Erhebungen und Kumulationen nicht mehr ändern sollen. Für ALLBUS-Nutzende entfällt damit zukünftig die Notwendigkeit bestehende Auswertungsroutinen an die Variablennamen des jeweils verwendeten Datensatzes anzupassen. Die Verwendung von mnemotechnischen Kürzeln und thematisch strukturierten Variablennamen erleichtert darüber hinaus die inhaltliche Orientierung bei der Arbeit mit den Daten.

Eine ausführliche Darstellung der neuen Namenssystematik finden Sie in der Servicepublikation "Variablennamen in ALLBUS: Die Namenssystematik für Variablen ab ALLBUS 2016" (189 kB).

Ab ALLBUS 2016 werden fehlende Werte ausschließlich mit Codes aus dem Bereich der negativen ganzen Zahlen codiert. Damit gibt es, anders als bei der bisher verwendeten Konvention, keine Überschneidung der Wertebereiche für valide Werte und fehlende Werte mehr. Der Code '0' z.B. steht jetzt immer für eine valide Antwort und wird nicht mehr für TRIFFT NICHT ZU oder NICHT ERHOBEN verwendet. Außerdem entfällt auch die Notwendigkeit Codes für fehlende Werte an die jeweilige Spaltenbreite der Variable anzupassen (9 / 99 / 999 usw. für KEINE ANGABE). Stattdessen kann jedem Ausfallgrund ein eindeutiger und fester Code zugeordnet werden. Die inhaltliche Zuordnung der neuen Codes orientiert sich soweit möglich an den bisher verwendeten Werten: statt 8 / 98 / 998 für WEISS NICHT wird zukünftig z.B. -8 verwendet und aus 9 / 99 / 999 für KEINE ANGABE wird -9.

Eine ausführliche Darstellung des neuen Missingkonzepts und der verwendeten Codes finden Sie in der Servicepublikation "Kodierung und Definition von fehlenden Werten im ALLBUS: Ein vereinheitlichtes Missing-Schema" (204 kB).