Datenkategorien

Grundsätzlich stehen die Daten am FDZ am IQB in anonymisierter Form zur Verfügung, d. h., ein Personenbezug ist nicht direkt herstellbar. Das FDZ am IQB ergreift in seinem Ermessen Maßnahmen, um einen Personenbezug der Datenbestände auszuschließen und dabei gleichzeitig das analytische Potential der Datensätze beizubehalten. Je nach Sensibilität der Informationen und den Zugangsbestimmungen der Datengebenden werden Datensätze über unterschiedliche Zugangswege bereitgestellt. Die Daten dürfen ausschließlich zur nicht-kommerziellen wissenschaftlichen Forschung und, im Falle der Campus Files, für die akademische Lehre genutzt werden.

Scientific Use Files (SUFs)

Standardmäßig stellt das FDZ am IQB Scientific Use Files (SUFs) zur Verfügung.  Bereits die SUFs wurden so anonymisiert, dass kein Personenbezug hergestellt werden kann. SUFs werden Datennutzenden vom FDZ am IQB nach Abschluss eines Datennutzungsvertrags zur Verfügung gestellt, in welchem weiterführende Nutzungsbedingungen geregelt werden.

Wissenschaftliche Auswertungen mit Datenversionen, die aus Datenschutzgründen besonderen Zugangsbeschränkungen unterliegen, sind über einen besonders geschützten Zugangsweg (z. B. Fernrechnen) möglich. Bei solchen Analysen werden Ergebnisoutputs vom FDZ am IQB hinsichtlich der Einhaltung datenschutzrechtlicher und vertraglicher Bestimmungen geprüft, bevor sie den Forschenden zur Verfügung gestellt werden.

Wenn Sie den Zugang zu Scientific Use Files beantragen möchten, beachten Sie bitte unsere Richtlinien zum SUF-Antragsverfahren. Die Antragstellung erfolgt ausschließlich online über das Online-Antragsformular.

Campus Files (CFs)

Zum IQB-Ländervergleich Primarstufe 2011 (IQB-LV 2011) bietet das FDZ auch CampusFiles (CFs) an. In Zukunft wird das Angebot an Campus Files kontinuierlich ausgebaut werden.

Campus Files (CFs) sind anonymisierte Datensätze, die für den Einsatz in der universitären Lehre konzipiert sind. Sie eignen sich besonders für die Lehre im Bereich der Statistik und der empirischen Forschungsmethoden. Im Vergleich zu SUFs weisen CFs deutlich geringere Stichprobenumfänge und eine reduzierte Auswahl an Variablen auf. Darüber hinaus wurden bei der Erstellung zusätzliche Anonymisierungsschritte vorgenommen. Zum einen enthalten CFs grundsätzlich keine Regionalinformationen (z. B. Bundesland). Zum anderen werden die Daten durch verschiedene Verfahren stärker anonymisiert als in SUFs. So wurden alle Hintergrundmerkmale (z. B. Alter, Geschlecht, Zuwanderungshintergrund, sozialer Hintergrund) in den Daten vollständig synthetisch erzeugt. Das heißt, Merkmalsausprägungen auf diesen Variablen wurden nach einem Zufallsverfahren auf die Personen in den Datensätzen verteilt und weisen keine Übereinstimmung zu den korrespondierenden SUFs auf. Somit ist in den CFs keine eindeutige Zuordnung von Merkmalsausprägungen zu einzelnen Merkmalsträgern möglich. Die synthetische Datengenerierung der CFs wurde dabei so durchgeführt, dass Zusammenhänge zwischen den Variablen im Vergleich zu den korrespondierenden SUFs weitgehend bestehen bleiben. Dadurch können CFs z. B. in der Lehre zur Vermittlung von Aufbereitungs- und Auswertungsmethoden sowie zur Vorbereitung von Auswertungssyntaxen für korrespondierende SUFs genutzt werden und lassen sich auch im Rahmen von Seminararbeiten o. Ä. einsetzen. Allerdings ist das Analysepotenzial der Datensätze reduziert. So können Analysen auf Basis der CFs bei der Beantwortung inhaltlicher Fragestellungen zu von korrespondierenden SUFs abweichenden Ergebnissen führen.

Campus Files können ohne Abschluss eines Datennutzungsvertrags beantragt werden. Beachten Sie hierzu bitte unsere Richtlinien zum CF-Antragsverfahren. Die Antragstellung erfolgt ausschließlich online über das Online-Antragsformular.

ML