Core Concepts
Die Kernaussage dieses Artikels ist, dass die Kombination von Umfrage- und Registerdaten in einer Datenherausforderung neue Erkenntnisse über die Vorhersagbarkeit von Fruchtbarkeit in den Niederlanden liefern kann.
Abstract
Der Artikel beschreibt zwei einzigartige Datensätze, die zur Messung der Vorhersagbarkeit von Fruchtbarkeitsergebnissen verwendet werden können: den LISS-Paneldatensatz, eine repräsentative Längsschnittumfrage der niederländischen Bevölkerung, und die niederländischen Registerdaten, die Informationen über den Lebenslauf der gesamten niederländischen Bevölkerung enthalten.
Die Autoren führen aus, dass der Fokus auf Vorhersagbarkeit anstelle von Erklärungsmodellen das Verständnis von Fruchtbarkeitsverhalten verbessern und die praktische Relevanz der Theorien, die Fruchtbarkeit erklären, besser einschätzen kann. Sie beschreiben, wie eine Datenherausforderung, bei der mehrere Teams um die beste Vorhersage des Fruchtbarkeitsergebnisses konkurrieren, zu Erkenntnisfortschritten führen kann.
Die Autoren erläutern die Vorteile der Kombination von "breiten" Umfragedaten und "langen" Verwaltungsdaten innerhalb des Datenherausforderungsrahmens. Dazu gehören die Möglichkeit, die derzeitigen Grenzen der Vorhersagbarkeit von Fruchtbarkeitsergebnissen zu messen, wichtige Prädiktoren zu identifizieren, datengetriebene und theoriegeleitete Methoden zu vergleichen sowie die Stärken beider Datensätze zu nutzen, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
Stats
Etwa 25% der Personen im LISS-Datensatz (für die das Ergebnis bekannt ist) und etwa 15% im CBS-Datensatz hatten zwischen 2021 und 2023 ein neues Kind.
Der Anteil im LISS-Panel ist höher, da das Ergebnis für diesen Datensatz auf eine bestimmte Art konstruiert wurde.
Quotes
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