Sprache:
Englisch
Seiten:
1 Online-Ressource (162 Seiten)
Dissertationsvermerk:
Dissertation Humboldt-Universität zu Berlin 2018
DDC:
301
Schlagwort(e):
Hochschulschrift
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Lebensverlauf
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Komplexität
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Sequenzanalyse
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Familie
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Soziologie
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Life Course
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Complexity
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Sequence Analysis
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Family
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Sociology
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Soziologie, Anthropologie
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Hochschulschrift
Kurzfassung:
Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Komplexität von Familienverläufen und beinhaltet vier empirische Studien. Die erste Studie untersucht, ob sich Familienverläufe in Geburtskohorten und Ländern unterscheiden, und ob sie mehr über die Zeit oder die Länder hinweg variieren. Anhand der SHARELIFE Daten wird ein Verfahren entwickelt, indem Komplexitätsmaße aus der Sequenzanalyse mit der Mehrebenenmodellierung zusammengeführt werden.
Die zweite Studie untersucht, ebenfalls auf Basis der SHARELIFE Daten, folgende Fragen: Wie hängen Familienpolitik und -komplexität zusammen, und wird dieser Zusammenhang durch den Zeitpunkt des Eintreffens der jeweiligen Familienpolitik im Lebensverlauf moderiert? Um den Zusammenhang zwischen Familisierungs-, Defamilisierungs-, und Liberalisierungsindezes und Komplexität zu schätzen, werden weitere Datenquellen herangezogen. Die Zusammenhänge zwischen den Indizes und Komplexität werden mit Länder- und Kohorten Fixed-Effects geschätzt.
Das dritte Kapitel untersucht auf Basis der NLSY79 und NLSY97 Daten den Zusammenhang zwischen elterlichen Ressourcen und Komplexität im jungen Erwachsenenalter, und ob sich dieser über Kohorten hinweg verändert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Komplexität eher bei jungen Erwachsenen aus benachteiligten Familien angestiegen ist. Das vierte Kapitel verwendet Lebensverlaufs- und genetische Daten aus den USA (HRS) und ermittelt die Erblichkeit von Komplexität mittels GCTA.
Es wird geschlussfolgert, dass die Zunahme von Komplexität, auch in den USA, relativ gering ist und Länderunterschiede viel bedeutsamer sind. Nicht kulturelle Veränderungen, sondern zunehmende ökonomische Unsicherheit und sozialpolitische Institutionen scheinen die wichtigsten Faktoren für kohorten- und länderspezifische Komplexitätsunterschiede zu sein. Abschließend lässt sich festhalten, dass genetische Faktoren die Komplexität ebenfalls beeinflussen und ihre Berücksichtigung die Vorhersagekraft von statistischen Modellen erhöhen kann.
Kurzfassung:
This dissertation on family life course complexity revolves around four empirical studies. The first chapter investigates how family life courses vary across birth cohorts, how family life courses vary across countries, and whether family life courses vary more across birth cohorts or across countries. This study uses SHARELIFE and combines sequence complexity metrics with cross-classified multilevel modeling to quantify the proportion of variance attributable to cohort and country differences.
The second chapter also uses SHARELIFE to address two research questions: what is the association between family policies and complexity and does the timing of family policies within the life course moderate this association? Data sources are combined to estimate the relationships between three family policy dimensions - familization, defamilization, and liberalization - and complexity. The associations between my policy indexes and complexity are estimated using country and time fixed effects regression models.
The third chapter asks what is the association between parental resources and the early family life course complexity and has the association between parental resources and complexity changed across birth cohorts. NLSY79 and NLSY97 data show that complexity is higher among disadvantaged young adults. The fourth chapter applies life history and genetic data from the HRS to a GCTA to study the heritability of complexity.
It is concluded that the increase in complexity, even in the United States, is relatively small and cross-national variation seems to be much more important. Rather than ideational change, increasing economic uncertainty and differences in national institutional arrangements are the most important factors for cross-national and cross-cohort differences in complexity. Finally, genetic factors matter for the complexity of individuals’ family life courses and could likely contribute to the predictive power of future statistical models.
URN:
urn:nbn:de:kobv:11-110-18452/20372-9
URL:
Volltext
(kostenfrei)
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