Abstract Surveys measuring the same concept using the same measure on the same population at the same point in time should result in highly similar results. If this is not the case, this is a strong sign of lacking reliability, resulting in non-comparable data across surveys. Looking at the education variable, previous research has identified inconsistencies in the distributions of harmonised education variables, using the International Standard Classification of Education (ISCED), across surveys within the same countries and years. These inconsistencies are commonly explained by differences in the measurement, especially in the response categories of the education question, and in the harmonisation when classifying country-specific education categories into ISCED. However, other methodological characteristics of surveys, which we regard as ‘containers’ for several characteristics, may also contribute to this finding. We compare the education distributions of nine cross-national surveys with the European Union Labour Force Survey (EU-LFS), which is used as benchmark. This study analyses 15 survey characteristics to better explain the inconsistencies. The results confirm a predominant effect of the measurement instrument and harmonisation. Different sampling designs also explain inconsistencies, but to a lesser degree. Finally, we discuss the results and limitations of the study and provide ideas for improving data comparability.

中文翻译：

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解释十项跨国调查的教育分布中的不一致之处–方法论调查特征的作用

摘要在同一时间点对同一人群使用相同度量来测量同一概念的调查应得出高度相似的结果。如果不是这种情况，则说明缺乏可靠性，这是整个调查中数据不可比的强烈信号。从教育变量的角度来看，先前的研究已经使用国际教育标准分类（ISCED）在相同国家和年份进行的调查中，确定了统一教育变量的分布不一致。这些不一致之处通常可以通过度量上的差异来解释，尤其是在对教育问题的回答类别中，以及在将特定国家的教育类别归入《国际教育标准分类法》时的统一中。但是，调查的其他方法学特征，我们将其视为具有多个特征的“容器”，也可能有助于这一发现。我们将九个跨国调查的教育分布与作为基准的欧盟劳动力调查（EU-LFS）进行了比较。这项研究分析了15个调查特征，以更好地解释不一致之处。结果证实了测量仪器和协调一致的主要作用。不同的采样设计也可以解释不一致之处，但是程度较小。最后，我们讨论了研究的结果和局限性，并为改善数据可比性提供了思路。这项研究分析了15个调查特征，以更好地解释不一致之处。结果证实了测量仪器和协调一致的主要作用。不同的采样设计也可以解释不一致之处，但是程度较小。最后，我们讨论了研究的结果和局限性，并为改善数据可比性提供了思路。这项研究分析了15个调查特征，以更好地解释不一致之处。结果证实了测量仪器和协调的主要作用。不同的采样设计也可以解释不一致之处，但是程度较小。最后，我们讨论了研究的结果和局限性，并为提高数据可比性提供了思路。