Methodische Hinweise & Analysetools
Das komplexe Studiendesign von PIAAC erfordert fortgeschrittene statistische Verfahren, um die Daten korrekt zu analysieren. Die folgenden methodischen Hinweise & Analysetools wurden entwickelt, um Datennutzende bei ihrer Analyse der PIAAC-Daten zu unterstützen.
PIAAC Data Analysis (Zyklus 2)
- Das PIAAC Data Analysis Manual dient Forschenden als Leitfaden bei der Analyse der Mikrodaten der 31 PIAAC-Ländern, die am zweiten Erhebungszyklus 2022/2023 teilgenommen haben und ergänzt den Reader's Companion (OECD, 2024) sowie den Technischen Bericht (OECD, in Vorbereitung).
- Anyalyse der PIAAC Zyklus 2 Daten mit R: https://gitlab.algobank.oecd.org/edu_data/rrepest/
- Anyalyse der PIAAC Zyklus 2 Daten mit Stata: https://gitlab.algobank.oecd.org/edu_data/repest
PIAAC User Guide (Zyklus 1)
Der User Guide (844 kB) enthält Informationen zur Datenverknüpfung des PIAAC Scientific-Use-Files 2012 mit den PIAAC Public-Use-Files des ersten Zyklus anderer Länder und zum Umgang mit "plausible values" und den Replikationsgewichten.
PIAAC Methods Series
Die Methods Series Analysis Scripts in Large-Scale Assessments in Education enthält ausgewählte Analyseskripte auf der Grundlage von PIAAC-Daten.
Darüber hinaus ist eine digitale Plattform - PIAAC scripts digital plattform - als Ergänzung zur Methodenreihe verfügbar und bietet bestehende Analyseskripte (Code, Syntax), die auf früheren Untersuchungen mit PIAAC-Daten basieren.
PIAAC Analysebeispiele anhand verschiedener Statistikprogramme
- Analyse von PIAAC-Daten mit Stata
- Analyse von PIAAC-Daten mit SPSS und SAS
- Analyse von PIAAC-Daten mit R
- Analyse von PIAAC-Daten mit Mplus
- Analyse der PIAAC Log Files
PIAAC Analysetools
Bei der Analyse der PIAAC-Daten ist zu beachten, dass spezielle Auswertungsprogramme benötigt werden, um die Imputation der Kompetenzwerte sowie das komplexe Stichprobendesign zu berücksichtigen. Hierfür stehen verschiedene Analysetools zur Verfügung:
International Data Explorer (IDE)
International Database Analyzer (IDB Analyzer)
Log Data Analyzer
Rechenbeispiele:
Rechenbeispiele:
Rechenbeispiele:
- PIAAC Log File Datenanalyse
- Siehe auch: Nutzung von PIAAC Log Files, um Antwortverhalten von Befragten zu verstehen (OECD Skills Studies)