Die Dienstleistungsnachfrage im Freizeitsektor - eSport

10. Datenauswertung 168
den (logprivkm).217 Alle anderen hier relevanten unabhängigen Variablen sind im
String-Format vorhanden und müssen in Dummy-Variablen umkodiert werde. Das
Vorgehen unterscheidet sich dabei weiter zwischen den Angaben zum HV und
den restlichen String-Variablen. (2) Die Angaben zum HV sind in einem 11stelligen
String kodiert, der die folgenden Angaben enthält: 1. Stelle: Stellung im
Haushalt, 2. Stelle: Geschlecht, 3.-6. Stelle: Geburtsjahr, 7. Stelle: Familienstand,
8. Stelle: Staatsangehörigkeit, 9. Stelle: höchsten beruflichen Bildungsabschluss,
10.-11. Stelle: soziale Stellung. Letztere Information ist darüber hinaus zudem eine
von fünf Typisierungs-Variablen (sozstheb). In einem ersten Schritt werden
aus diesem 11-stelligen Kode die jeweils relevanten Positionen extrahiert und so
genannte Substrings gebildet.218 Im Anschluss daran werden die Substrings in
numerische Hilfsvariablen umgewandelt219 um daraus die entsprechenden Dummy-Variablen
zu konstruieren220. (3) Die restlichen Stringvariablen, die sich nicht
auf den HV beziehen, werden genauso konstruiert. Lediglich der erste Schritt der
Substring-Generierung entfällt.
10.2.2 Auswertung
Wie oben erwähnt (vgl. Abschnitt 9.1) können die LWR-Daten auf die Bundesrepublik
Deutschland anhand eines quotentypischen Hochrechnungsfaktors hochgerechnet
werden. Durch eine Gewichtung der zu analysierenden Fälle (Haushalte)
mit dem Hochrechnungsfaktor (hrb) werden die Stichprobenergebnisse der
LWR an die Randverteilung des Mikrozensus angepasst. Die Umsetzung bei
STATA erfolgt über die Wahrscheinlichkeitsgewichte (probability weights) bzw. bei
den deskriptiven Statistiken über die analytischen Gewichte (analytic weights).
Die Gewichtungsanweisung steht dabei am Ende eines Befehls.221 Die Verwendung
von Wahrscheinlichkeitsgewichten im inferenzstatistischen Zusammenhang
impliziert zugleich eine robuste Schätzung auf Basis des Huber/White-Schätzers
(StataCorp, 2007).
In einem ersten Schritt finden im Rahmen der Auswertung deskriptive Statistiken
Anwendung. Hierbei werden Mittelwert, Standardabweichung und Quartile der
217 generate logprivkm = ln(privkm)
218 generate string Einflussfaktor = substring(Variablenname, Nummer Stelle Anfang,
Anzahl Stellen)
219 destring Einflussfaktor, generate Einflussfaktor_n
220 generate Ausprägung Einflussfaktor = 0 replace Ausprägung Einflussfaktor = 1 if
Einflussfaktor_n = relevanter Zahlenwert
221 [pweiht=hrb] bzw. [aweight=hrb]