SOEP-Core v35 (Daten 1984-2018)

In Publikationen, die diese Datei verwenden, soll auf die oben genannte DOI infoZur Erklärung von DOI und dessen Verwendung gibt es hier Informationen . verwiesen und folgende Referenzen zitiert werden:

• Goebel, Jan, Markus M. Grabka, Stefan Liebig, Martin Kroh, David Richter, Carsten Schröder, and Jürgen Schupp. 2019. The German Socio-Economic Panel (SOEP). Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik 239 (2), 345-360. (https://doi.org/10.1515/jbnst-2018-0022)

Wenn Sie bei Ihrer Analyse nicht die Fälle der Migrations-Stichproben ausschliessen, dann zitieren Sie bitte auch:

• Herbert Brücker, Martin Kroh, Simone Bartsch, Jan Goebel, Simon Kühne, Elisabeth Liebau, Parvati Trübswetter, Ingrid Tucci & Jürgen Schupp. 2014. The new IAB-SOEP Migration Sample: an introduction into the methodology and the contents. SOEP Survey Paper 216 (PDF, 444.25 KB), Series C. Berlin, Nürnberg: DIW Berlin.

Wenn Sie bei Ihrer Analyse nicht die Fälle der Geflüchteten-Stichproben ausschliessen, dann zitieren Sie bitte auch: 

• Herbert Brücker, Yuliya Kosyakova, Nina Rother, Sabine Zinn, Elisabeth Liebau, Wenke Gider, Silvia Schwanhäuser, & Manuel Siegert. 2025. Exploring Integration and Migration Dynamics: The Research Potentials of a Large-Scale Longitudinal Household Study of Refugees in Germany. European Sociological Review. https://doi.org/10.1093/esr/jcaf032.

Wenn Sie bei Ihrer Analyse die Daten der SOEP-LEE2 Befragungen nutzen, dann zitieren Sie bitte auch:

• Wenzel Matiaske, Torben Dall Schmidt, Christoph Halbmeier, Martina Maas, Doris Holtmann, Carsten Schröder, Tamara Böhm, Stefan Liebig, and Alexander S. Kritikos. 2023. SOEP-LEE2 : Linking Surveys on Employees to Employers in Germany. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik Data Observer, 1–14. https://doi.org/10.1515/jbnst-2023-0031.

Wenn Sie bei Ihrer Analyse noch fachspezifischer referieren möchten, dann zitieren Sie bitte auch:

• Schröder, Carsten, Johannes König, Alexandra Fedorets, Jan Goebel, Markus M. Grabka, Holger Lüthen, Maria Metzing, Felicitas Schikora, and Stefan Liebig. 2020. The economic research potentials of the German Socio-Economic Panel study. German Economic Review 21 (3), 335-371. (https://doi.org/10.1515/ger-2020-0033)
• Giesselmann, Marco, Sandra Bohmann, Jan Goebel, Peter Krause, Elisabeth Liebau, David Richter, Diana Schacht, Carsten Schröder, Jürgen Schupp, and Stefan Liebig. 2019. The Individual in Context(s): Research Potentials of the Socio-Economic Panel Study (SOEP) in Sociology. European Sociological Review 35 (5), 738-755. (https://doi.org/10.1093/esr/jcz029)
• Jacobsen, Jannes, Magdalena Krieger, Felicitas Schikora, and Jürgen Schupp. 2021. Growing Potentials for Migration Research using the German Socio-Economic Panel Study. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik 241 (4), 527-549. (https://doi.org/10.1515/jbnst-2021-0001)
• Fedorets, Alexandra, Stefan Kirchner, Jule Adriaans, and Oliver Giering. 2022. Data on Digital Transformation in the German Socio-Economic Panel. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik 242 (5-6), 691-705. (https://doi.org/10.1515/jbnst-2021-0056)

Für die SOEP-Core-Daten 1984-2018 (v35) - Wellen A bis BI - stehen folgende Datensätze zur Verfügung:

soep-core.v35

soep-core.v35i (International Scientific Use Version, 95%)

soep-core.v35t (Lehr-Version)

In der aktuellen Datenweitergabe komplett enthalten, auf spezielle Anfrage auch als Einzeldatensatz erhältlich:

soep.ddr18 (Leben in der ehemaligen DDR)

soep.iab-soep-mig.2018 (Migrationsstichproben)

soep.iab-bamf-soep-mig.2018 (Geflüchtetenstichproben)

1. Neue Stichprobe in SOEP-Core

Als neue Auffrischungsstichprobe umfasst Sample O ca. 1.000 neue Haushalte. Diese wurden in Kooperation mit dem BBSR mit Hilfe eines neuen, auf Regionaldaten basierenden Stichprobendesign in Gebieten des Städtebauförderprogramms „Sozialen Stadt“ gezogen. Auf Basis der digital vorliegenden Daten zu den Grenzen der Soziale Stadt-Gebiete konnte rückwirkend ab dem Jahr 2000 eine neue Variable erstellt wurde, die kennzeichnet, ob die Wohnadresse des Haushaltes innerhalb eines solchen Fördergebiets liegt oder nicht (siehe auch die Variablenbeschreibung unten unter 4.4.)

2. Anpassungen in unserem neuen Hauptformat SOEPlong

Es gab folgende wichtige Veränderungen über die normalen jährlichen Aktualisierungen hinaus:

• PKAL: Integration der $PKALOST-Datensätze
• PL/PKAL: Einheitlich sind die Kalendarienstrings jetzt alle in PL und die monatlichen Variablen in PKAL enthalten 
• PLUECKEL: Einführung von RYEAR und Korrektur von SYEAR, was bis jetzt RYEAR war
• PBRUTTO: Wenn eine Variable nicht im jahrsspezifischen Brutto-Datensatz enthalten war, ist der Missing-Code jetzt von -2 auf -8 geändert worden
• VPL: Die Fallzahl für vergangene Jahre hat sich erhöht, da Fälle ohne SOEP-Auskunftsperson nicht mehr gelöscht werden
• KIDLONG: Das Harmonisierungskonzept wurde an das der anderen Datensätze angepasst und mehr Variablen aus $KIND-Datensätzen wurden aufgenommen (nähere Informationen unter 5.4)

3. Neuerungen in SOEPhelp

• In SOEPhelp wurde die Verknüpfung von Topics und Variablen aus den Metadaten mit aufgenommen. In der Datensatzübersicht (Befehl: soephelp (ohne  Variable)) werden alle Topics des Datensatzes und welche Variablen zu welchem Topic gehören aufgelistet.
• In der Variablenübersicht (Befehl: soephelp [variable]) werden die Topics dieser Variable aufgelistet (und die Beziehung der Topics/Untertopics zueinander). Die Topiclabel sind mit Paneldata.org verknüpft.
• SOEPhelp hat eine Suchfunktion bekommen! Mit dem Befehl: soephelp, search (SUCHWORT) [verbose] werden alle Variablen aufgelistet, in deren Frage- oder Antworttext das SUCHWORT auftaucht. Die Variablen werden als Liste ausgegeben und in r (für returns) gespeichert. Die Option "verbose" listet die Variablen im Detail auf.
• Hier noch einmal mehr  Informationen zu SOEPhelp

4. Neue Datensätze und Variablen

4.1 Frühe Kindheit

• Neuer Datensatz BCBFK „Frühe Kindheit“ mit detaillierten geografischen Informationen über die Orte, an denen die Befragten aufgewachsen sind. Aufgrund der kleinteiligen Regionaldaten ist der Datensatz lediglich lokal im FDZ SOEP nutzbar. Der zugehörige Methodenbericht inkl. Fragebogen ist als SOEP Survey Paper 766 (PDF, 1.28 MB) erschienen.

4.2. Ihr Leben in der DDR 

• Neuer Datensatz DDR18 „Leben in der DDR“, der zugehörige Fragebogen ist als SOEP Survey Paper 676 verfügbar.

4.3 Biografie-Nacherhebung

• Die Variablen aus der Biographie-Nacherhebung zum Migrationsstatus wurden in den Datensatz BILELA bzw. BIOL integriert.

4.4 Neue Variable SOCURBAN im Datensatz HBRUTTO

• SOCURBAN: Wohnadresse des Haushaltes liegt in einem Gebiet, das zum Städtebauförderprogramm "Soziale Stadt" (Stand 07/2017) gehört (Ja/nein)

4.5. Neue Variablen im Datensatz EQUIV

• ILIB1$$: Renten/Pensionen für freie Berufe
• ILIB2$$: Witwen-/Waisenrenten für freie Berufe

4.6. Neue Variablen im Datensatz BIOJOB

• 2018 wurden bei Befragten neue Job-Klassifikationen und Prestige Scores erhoben. Diese Informationen sind in den folgenden neuen Variablen abgelegt: STBA10, ISCO08, EGP08, ISEI08, MPS08 und SIOPS08. Die entsprechenden Variablen in den älteren BIOJOB-Versionen STBA, EGP, ISEI, MPS und SIOPS wurden umbenannt in STBA92, EGP88, ISEI88, MPS92 und SIOPS88.

5.5. Änderungen an Datensätzen oder einzelnen Variablen

5.1. Die Gewichtungsvariable PHRF im Datensatz PPATHL

• Die Gewichte ab 2013 wurden rückwirkend geändert in Bezug auf die Randanpassung. Die Änderungen beziehen sich auf das Zuwanderungsjahr. Zuvor wurden Personen, die vor 1955 zugewandert sind, als MigrantInnen geführt. Jetzt bilden sie - zusammen mit den neu Zugewanderten und in Deutschland Geborenen eine eigene Kategorie. Grund hierfür ist, dass Abgrenzung von AussiedlerInnen in Mikrozensus und SOEP nicht einheitlich abgebildet werden kann.

5.2. Variablen zur Vercodung von Berufsbezeichnungen

• Seit 2013 wurden offene Berufsbezeichnungen nach ISCO-08 und KldB 2010 vercoded. In diesem Jahr sind die alten Klassifikationen nach ISCO-88 und KldB 92 erstmalig nicht mehr erhältlich. Wir haben deswegen neue Prestige-Scores eingeführt, die auf den neuen Klassifikationen beruhen, und führen die die alten nicht mehr weiter.
• Kalendarienstrings sind von $PKAL nach $P verschoben bzw. vereinheitlicht worden.

5.3. Bildungsvariablen

• Bis zur Version soep.v34 wurden die grundlegenden generierten Bildungsvariablen jährlich generiert und so über die Zeit kumuliert. Mit der Einführung von SOEPlong haben wir das Verfahren für generierte Variablen gründlich überarbeitet, um immer alle Bildungsvariablen für jedes Jahr zu berücksichtigen. Zusätzlich zur Tatsache, dass jetzt alle Variablen grundsätzlich aus den SOEPlong-Dateien generiert werden, haben wir noch zwei weitere Modifikationen vorgenommen:
• Die wichtigsten Bildungsvariablen berücksichtigen jetzt Inkonsistenzen über die Zeit, im Unterschied zu den Bildungsvariablen in PGEN vor soep.v34.
• Die Variable "Dauer der Ausbildung" ($$BILZEIT) wurde leicht verändert. Um berufliche Ausbildungen ohne Hochschulabschluss besser zu berücksichtigen, haben wir die Bildungsjahre für "Beamte" und "Andere" leicht verändert.

5.4. Datensatz KIDLONG

• Fehler bei der Integration von Variablen wurden korrigiert, einzeln als versionierte Variablen abgelegt und harmonisierte Variablen erzeugt: Dadurch hat sich die Anzahl erhöht: von 110 Variablen in v.34 auf 267 Variablen in v.35.
• Fehlende Variablen aus den $KIND Datensätzen wurden in KIDLONG aufgenommen.
• Die korrigierte Version von BHKIND wurde in KIDLONG aufgenommen.
• KIDLONG entspricht jetzt dem klassischen Harmonisierungskonzept (siehe  classic harmonization concept).

5.5. Dataset BHKIND

• Es wurde eine Flag-Variable (BHKFLAG) zur Identifizierung von nicht realisierten Kinderfragebögen hinzugefügt.
• Fehlende Beobachtungen wurden hinzugefügt: Erhöhung von 15.032 (v.34) auf 15.504 (v.35).
• Fehler in der Integration von Variablen wurden korrigiert und fehlenden Variablen in BHKIND aufgenommen: Erhöhung von 85 (v.34) auf 129 Variablen (v.35).
• Alle Variablen wurden umbenannt und entsprechen nun dem SOEP-Namenskonzept (siehe SOEP naming conventions).

5.6. Dataset BIKIND

• Es wurde eine Flag-Variable (BIKFLAG) zur Identifizierung von nicht realisierten Kinderfragebögen hinzugefügt.
• Alle Variablen wurden umbenannt und entsprechen nun dem SOEP-Namenskonzept (siehe SOEP naming conventions).

5.7. Variable PARID im Datensatz PPATHL

• Partnerschaften von Befragten mit Nettocodes zwischen 40 und 49 wurden aufgelöst und erhalten künftig -2 "trifft nicht zu".

5.8. Variable HGOWNER im Datensatz HGEN

• In den Stichproben M3-M5 in 2017 wurden in der Variable HGOWNER einige fehlende Werte durch die Information ersetzt, dass sich der Haushalt in einer Unterkunft für Geflüchtete befindet.

5.9. Datensatz INTERVIEWER

• Das Jahr 2016 beinhaltet nun auch Informationen der Samples L2-M4.
• Die Variable zur Länge der Interviews (LENGTHINT) wurde gestrichen und durch drei Variablen ersetzt, die jeweils die durchschnittliche Interviewlänge nur eines Instruments angeben (LENGTHINT- H / P / J).
• Die bis dato in die Anzahl der Interviews auf Personenebene (AMOUNTINTP) einfließenden Jugendbefragungen haben eine eigene Variable bekommen (AMOUNTINTJ).

5.10. Datensatz BIOAGE17

• Bisher enthielt BIOAGE17 die Identifier für die Mutter (BYMNR) und den Vater (BYVNR) der/des Befragten. BIOPAREN enthält die Identifier der Eltern als MNR und VNR und kann so leicht mit BIOAGE17 gemerged werden.
• Wunschberufsvariablen ISCO88 wird von ISCO08 abgelöst. Gleiches gilt für BYKLAS: Die alte Version von 1992 wird durch die Version von 2010 abgelöst.

5.11. Datensatz BIOAGEL

• Die interne Trennung in BIOAGE 8a und 8b bzw. 81 und 82 wurde aufgehoben, daher enthält der Datensatz BIOAGEL jetzt für die Fragebögen über die 7-8-jährigen Kinder eine Zeile pro Kind und Befragungsperson. Das heißt, wenn beide Eltern je einen Fragebogen ausgefüllt haben, dann gibt es für das entsprechende Kind in diesem Jahr zwei Zeilen (eine Zeile pro Elternteil), die sich aber durch die unterschiedliche PIDE (PID der Befragungsperson) identifizieren lassen.

(Stand April 2020)

Datensatz: bioage; Variable clref
Wir haben einen Labelfehler im Datensatz bioage bei der Variablen clref festgestellt, der zu verfälschten Analyseergebnissen führen könnte. Die Labels für die Werte [1] und [2] müssen getauscht werden.

stata [de]

label def clref ///
1 "[1] Ja, sowohl spez. Klasse als auch Regelunterricht" ///
2 "[2] Ja, ausschliessl. spez. Klasse fuer gefluechtete Kinder", modify

stata [en]

label def clref ///
1 "[1] Yes, both special class and regular classes" ///
2 "[2] Yes, only special class for refugee children", modify

spss [de]

add value labels clref 1 '[1] Ja, sowohl spez. Klasse als auch Regelunterricht' 2 '[2] Ja, ausschliessl. spez. Klasse fuer gefluechtete Kinder' .

spss [en]

add value labels clref 1 '[1] Yes, both special class and regular classes' 2 '[2] Yes, only special class for refugee children' .

Individual (PAPI) 2018: 2) Person (PAPI) 2018 Field-de 4) Person (PAPI) 2018 Field-en 6) Person (PAPI) 2018 Var-de 8) Person (PAPI) 2018 Var-en
Household (PAPI) 2018: 10) Haushalt (PAPI) 2018 Field-de 12) Haushalt (PAPI) 2018 Field-en 14) Haushalt (PAPI) 2018 Var-de 16) Haushalt (PAPI) 2018 Var-en
Biography (PAPI) 2018: 18) Biografie (PAPI) 2018 Field-de,en 20) Biografie (PAPI) 2018 Var-de 22) Biografie (PAPI) 2018 Var-en
Catch-up Individual (PAPI) 2018: 24) Nachbefragung Person (PAPI) 2018 Field-de 26) Nachbefragung Person (PAPI) 2018 Var-de 28) Nachbefragung Person (PAPI) 2018 Var-en
Youth (16-17-year-olds, PAPI) 2018: 30) Jugend (16-17 Jahre, PAPI) 2018 Field-de 32) Jugend (16-17 Jahre, PAPI) 2018 Var-de 34) Jugend (16-17 Jahre, PAPI) 2018 Var-en
Early Youth (13-14-year-olds, PAPI) 2018: 36) Frühe Jugend (13-14 Jahre, PAPI) 2018 Field-de 38) Frühe Jugend (13-14 Jahre, PAPI) 2018 Var-de 40) Frühe Jugend (13-14 Jahre, PAPI) 2018 Var-en
Pre-teen (11-12-year-olds, PAPI) 2018: 42) Pre-Teen (11-12 Jahre, PAPI) 2018 Field-de 44) Pre-Teen (11-12 Jahre, PAPI) 2018 Var-en 46) Pre-Teen (11-12 Jahre, PAPI) 2018 Var-en
Mother and Child (Newborns, PAPI) 2018: 48) Mutter und Kind (Neugeborene, PAPI) 2018 Field-de 50) Mutter und Kind (Neugeborene, PAPI) 2018 Var-de 52) Mutter und Kind (Neugeborene, PAPI) 2018 Var-en
Mother and Child (2-3-year-olds, PAPI) 2018: 54) Mutter und Kind (2-3 Jahre, PAPI) 2018 Field-de 56) Mutter und Kind (2-3 Jahre, PAPI) 2018 Var-de 58) Mutter und Kind (2-3 Jahre, PAPI) 2018 Var-en
Mother and Child (5-6-year-olds, PAPI) 2018: 60) Mutter und Kind (5-6 Jahre, PAPI) 2018 Field-de 62) Mutter und Kind (5-6 Jahre, PAPI) 2018 Var-de 64) Mutter und Kind (5-6 Jahre, PAPI) 2018 Var-en
Parents and Child (7-8-year-olds, PAPI) 2018: 66) Eltern und Kind (7-8 Jahre, PAPI) 2018 Field-de 68) Eltern und Kind (7-8 Jahre, PAPI) 2018 Var-de 70) Eltern und Kind (7-8 Jahre, PAPI) 2018 Var-en
Mother and Child (9-10-year-olds, PAPI) 2018: 72) Mutter und Kind (9-10 Jahre, PAPI) 2018 Field-de 74) Mutter und Kind (9-10 Jahre, PAPI) 2018 Var-de 76) Mutter und Kind (9-10 Jahre, PAPI) 2018 Var-en
Deceased Individual (PAPI) 2018: 78) Verstorbene Person (PAPI) 2018 Field-de 80) Verstorbene Person (PAPI) 2018 Var-de 82) Verstorbene Person (PAPI) 2018 Var-en
Grip Strength 2018: 84) Greifkraft 2018 Field-de

Alle Sample-spezifischen Fragebögen dieses Jahres und alle Fragebögen der vorherigen Befragungsjahre finden Sie auf dieser Seite

1) SOEP-Core v35 – Documentation of Sample Sizes and Panel Attrition in the German Socio-Economic Panel (SOEP)(1984 until 2018)

2) SOEP-Core – 2018: Sampling, Nonresponse, and Weighting in the Sample O

3) SOEP-Core v35 – PPATHL: Person-Related Meta-Dataset

4) SOEP-Core v35 – Biographical Information in the Meta File PPATH (Month of Birth, Immigration Variables, Living in East or West Germany in 1989)

5) SOEP-Core v35 – HPATHL: Household-Related Meta-Dataset

6) SOEP-Core v35 – PBRUTTO: Person-Related Gross File

7) SOEP-Core v35 – HBRUTTO: Household-Related Gross File

8) SOEP-Core v35 – PGEN: Person-Related Status and Generated Variables

9) SOEP-Core v35 – HGEN: Household-Related Status and Generated Variables

10) SOEP-Core v35 – Codebook for the $PEQUIV File 1984-2018: CNEF Variables with Extended Income Information for the SOEP

11) SOEP-Core v35 – BIOIMMIG

12) SOEP-Core v35 – HEALTH

13) SOEP-Core v35 – BIOPAREN: Biography Information for the Parents of SOEP-Respondents

14) SOEP-Core v35 – BIOAGEL & BIOPUPIL: Generated Variables from the "Mother & Child", "Parent", "Pre-Teen", and "Early Youth" Questionnaires

15) SOEP-Core v35 – BIOSIB: Information on Siblings in the SOEP

16) SOEP-Core v35 – The Couple History Files BIOCOUPLM and BIOCOUPLY, and Marital History Files BIOMARSM and BIOMARSY

17) SOEP-Core v35 – BIOAGE17: The Youth Questionnaire

18) SOEP-Core v35 – BIOSOC: Retrospective Data on Youth and Socialization

19) SOEP-Core v35 – BIOJOB: Detailed Information on First and Last Job

20) SOEP-Core v35 – BIOEDU: Data on Educational Participation and Transitions

21) SOEP-Core v35 – BIORESID: Variables on Occupancy and Second Residence

22) SOEP-Core v35 – BIOBIRTH: A Data Set on the Birth Biography of Male and Female Respondents

23) SOEP-Core v35 – BIOTWIN: TWINS in the SOEP

24) SOEP-Core v35 – PFLEGE: Documentation of Generated Person-level Long-term Care Variables

25) SOEP-Core – 2018: Documentation of the Interviewer Dataset (1984 until 2018)

26) SOEP-Core v35 – INTERVIEWER

27) SOEP-Core v35 – LIFESPELL: Information on the Pre- and Post-Survey History of SOEP-Respondents

28) SOEP-Core v35 – MIGSPELL and REFUGSPELL: The Migration-Biographies

29) SOEP-Core v35 – Activity Biography in the Files PBIOSPE and ARTKALEN

30) SOEP-Core v35: Codebook for the EU-SILC-Like Panel for Germany Based on the SOEP

1) Handgreifkraftmessung im Sozio-oekonomischen Panel (SOEP) 2006 und 2008

2) Documentation on ISCED Generation Using the CAMCES Tool in the IAB-SOEP Migration Samples M1/M2

3) The new IAB-SOEP Migration Sample: an introduction into the methodology and the contents

4) The Request for Record Linkage in the IAB-SOEP Migration Sample

5) Flowcharts for the Integrated Individual-Biography Questionnaire of the IAB-SOEP Migration Sample 2013

6) The Measurement of Labor Market Entries with SOEP Data: Introduction to the Variable EINSTIEG_ARTK

7) Job submission instructions for the SOEPremote System at DIW Berlin – Update 2014

8) SOEP 2015 – Informationen zu den SOEP-Geocodes in SOEP v32

9) Editing and Multiple Imputation of Item Non-response in the Wealth Module of the German Socio-Economic Panel

10) Die Vercodung der offenen Angaben zu den Ausbildungsberufen im Sozio-Oekonomischen Panel

11) Das Studiendesign der IAB-BAMF-SOEP Befragung von Geflüchteten

12) Scales Manual IAB-BAMF-SOEP Survey of Refugees in Germany – revised version

13) SOEP 2010 – Preparation of data from the new SOEP consumption module: Editing, imputation, and smoothing

14) SOEP Scales Manual (updated for SOEP-Core v32.1)

15) Kognitionspotenziale Jugendlicher - Ergänzung zum Jugendfragebogen der Längsschnittstudie Sozio-oekonomisches Panel (SOEP)

16) Die Vercodung der offenen Angaben zur beruflichen Tätigkeit nach der International Standard Classification of Occupations 2008 (ISCO08) - Direktvercodung - Vorgehensweise und Entscheidungsregeln bei nicht eindeutigen Angaben

17) Die Vercodung der offenen Angaben zur beruflichen Tätigkeit nach der Klassifikation der Berufe 2010 (KldB 2010): Vorgehensweise und Entscheidungsregeln bei nicht eindeutigen Angaben

18) Multi-Itemskalen im SOEP Jugendfragebogen

19) Dokumentation zum Entwicklungsprozess des Moduls „Einstellungen zu sozialer Ungleichheit“ im SOEP (v38)

20) SOEP-CoV: Project and Data Documentation

21) Missing Income Data in the German SOEP: Incidence, Imputation and its Impact on the Income Distribution

22) Zur Erhebung des adaptiven Verhaltens von zwei- und dreijährigen Kindern im Sozio-oekonomischen Panel (SOEP)

23) SOEP 2013 – Documentation of Generated Person-Level Long-Term Care Variables in PFLEGE

24) SOEP-Core v34 – PFLEGE: Documentation of Generated Person-level Long-term Care Variables

25) SOEP 2006 – TIMEPREF: Dataset on the Economic Behavior Experiment on Time Preferences in the 2006 SOEP Survey

26) SOEP-Core v34: Codebook for the EU-SILC-Like Panel for Germany Based on the SOEP

27) Assessing the distributional impact of "imputed rent" and "non-cash employee income" in microdata : Case studies based on EU-SILC (2004) and SOEP (2002)

28) SOEP-Core v36: Codebook for the EU-SILC-like panel for Germany based on the SOEP

Alle Dokumentationen zum Filtern finden Sie auf dieser Seite

1) SOEP-Core – 2018: Report of Survey Methodology and Fieldwork