Univox Fahrerlaubnisse, PW s und Abos: Die Dynamik von Erwerb und Nutzung. Kay W. Axhausen
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- Ralph Gehrig
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1 Univox Fahrerlaubnisse, PW s und Abos: Die Dynamik von Erwerb und Nutzung Kay W. Axhausen Travel Survey Metadata Series 33 July 2013
2 Travel Survey Metadata Series Univox Fahrerlaubnisse, PW s und Abos: Die Dynamik von Erwerb und Nutzung Kay W. Axhausen IVT, ETH Zürich CH-8093 Zürich May 2013 Abstract UNIVOX ist eine umfassende Langzeitbeobachtung unserer Gesellschaft, die das GfS- Forschungsinstitut in Zusammenarbeit mit rund 20 spezialisierten, zumeist universitären Instituten seit 1986 jährlich realisiert. Gesamtverantwortung und Koordination: GfS- Forschungsinstitut, Abteilung "Wirtschaftsforschung und Sozialmarketing". UNIVOX 1999: Die Grundlage für die vorliegende Analyse bildet eine durch das GfS-Forschungsinstitut zusammen mit vier verschiedenen Hochschulinstituten zwischen dem 7. und 25. Juni 1999 durchgeführte Befragung. Die Befragung wurde nach der bei UNIVOX üblichen Befragungsanlage realisiert (vgl. Technischer Bericht UNIVOX-Umfrage Juni 1999). Ein Interview dauerte im Schnitt 44 Minuten. Befragt wurden Stimmberechtigte, die mit Hilfe eines kombinierten Random-/ Quotaverfahrens ausgewählt wurden: Aufgrund der effektiven Verteilung wurden in einem ersten Schritt Deutsch- und Westschweiz sowie agglomerierte und ländliche Gegenden ausgeschieden. Innerhalb dieser Gebiete erfolgte die Ortsaus-wahl nach einem gewichteten Zufallsverfahren. Dabei wurden ca. 70 Gemeinden (sampling points) ausgewählt. In einem zweiten Schritt wurden innerhalb dieser Gemeinden die Zielpersonen für die Interviews nach dem Quotenverfahren bestimmt. Die Personenauswahl nahmen die BefragerInnen selbst vor. Sie hatten sich dabei bei jeweils 10 Interviews an Quoten für das Geschlecht, das Alter und den Beruf zu halten. Die so realisierte Stichprobe umfasst damit 722 Befragte, davon 74 Prozent aus der Deutschschweiz und 26 Prozent aus der Romandie. Die Grösse der Stichprobe ergibt bei einer Verteilung der Prozentwerte von 50:50 ein Vertrauensintervall von +/- 3.8 Prozent. Das heisst, ein Tabellenwert von 50 Prozent liegt für die Gesamtstichprobe mit 95%iger Wahrscheinlichkeit zwischen 46.2 und 53.8 Prozent. Je näher die Prozentwerte an der 50 Prozent-Marke liegen und je weniger Fälle die untersuchte Einheit aufweist, desto grösser ist das Vertrauensintervall. Keywords Univox 1999 Preferred citation style Axhausen, K.W. (2013) Univox Fahrerlaubnisse, PW s und Abos: Die Dynamik von Erwerb und Nutzung, Travel Survey Metadata Series, 33, Institute for Transport Planning and Systems (IVT); ETH Zürich, Zürich.
3 1.0 Document Description Citation Title: Identification Number: Authoring Entity: Univox Fahrerlaubnisse, PW s und Abos: Die Dynamik von Erwerb und Nutzung Univox1999 Prof. Dr. Kay W. Axhausen (IVT, ETH Zürich) Date of Production: Software used in Production: Nesstar Publisher
4 2.0 Study Description Citation Title: Identification Number: Authoring Entity: Univox Fahrerlaubnisse, PW s und Abos: Die Dynamik von Erwerb und Nutzung Univox1999 Prof. Dr. Kay W. Axhausen (IVT, ETH Zürich) Date of Production: Software used in Production: Nesstar Publisher
5 Study Scope Abstract: Country: Forschungsprogramm UNIVOX UNIVOX ist eine umfassende Langzeitbeobachtung unserer Gesellschaft, die das GfS-Forschungsinstitut in Zusammenarbeit mit rund 20 spezialisierten, zumeist universitären Instituten seit 1986 jährlich realisiert. Gesamtverantwortung und Koordination: GfS-Forschungsinstitut, Abteilung "Wirtschaftsforschung und Sozialmarketing". UNIVOX 1999: Die Grundlage für die vorliegende Analyse bildet eine durch das GfS-Forschungsinstitut zusammen mit vier verschiedenen Hochschulinstituten zwischen dem 7. und 25. Juni 1999 durchgeführte Befra-gung. Die Befragung wurde nach der bei UNIVOX üblichen Befragungsanlage realisiert (vgl. Technischer Bericht UNIVOX- Umfrage Juni 1999). Ein Interview dauerte im Schnitt 44 Minuten. Befragt wurden Stimmberechtigte, die mit Hilfe eines kombinierten Random-/ Quotaverfahrens ausgewählt wurden: Aufgrund der effektiven Verteilung wurden in einem ersten Schritt Deutsch- und Westschweiz sowie agglomerierte und ländliche Gegenden ausgeschieden. Innerhalb dieser Gebiete erfolgte die Ortsaus-wahl nach einem gewichteten Zufallsverfahren. Dabei wurden ca. 70 Gemeinden (sampling points) ausgewählt. In einem zweiten Schritt wurden innerhalb dieser Gemeinden die Zielpersonen für die Interviews nach dem Quotenverfahren bestimmt. Die Personenauswahl nahmen die BefragerInnen selbst vor. Sie hatten sich dabei bei jeweils 10 Interviews an Quoten für das Geschlecht, das Alter und den Beruf zu halten. Die so realisierte Stichprobe umfasst damit 722 Befragte, davon 74 Prozent aus der Deutschschweiz und 26 Prozent aus der Romandie. Die Grösse der Stichprobe ergibt bei einer Verteilung der Prozentwerte von 50:50 ein Vertrauensinter-vall von +/- 3.8 Prozent. Das heisst, ein Tabellenwert von 50 Prozent liegt für die Gesamtstichprobe mit 95%iger Wahrscheinlichkeit zwischen 46.2 und 53.8 Prozent. Je näher die Prozentwerte an der 50 Prozent-Marke liegen und je weniger Fälle die untersuchte Einheit aufweist, desto grösser ist das Ver-trauensintervall. Switzerland
6 3.0 File Description File: Univox1999.NSDstat Number of cases: 722 No. of variables per record: 92 Type of File: NSDstat
7 4.0 Variable Description Variable Groups Personenangaben Personenangaben Verkehrsmittel Variables within Personenangaben Porjektnummer Fragebogennummer Urnengang Partei Geschlecht Alter (dezimal befragt) Zahl der Kinder bis 6 Zahl der Kinder bis 14 Zahl der Jugendl. bis 18 Zahl der Erwachsenen bis 65 Zahl der Erwachsenen bis 84 Konfession Kirchgang Ausbildung genossen: Keine Schul- oder Berufsbildung Ausbildung genossen: obligatorische Schule (Primar-, Sekundar-, Real-, Bezirksschule, Pro-, Untergymnasium) Ausbildung genossen: Berufslehre oder Vollzeit-Berufsschule Ausbildung genossen: Maturitätsschule, Primarlehrerausbildung Ausbildung genossen: Höhere Fach- und Berufsausbildung Ausbildung genossen: Höhere Fachschule (z.b. HTL, HWV) Ausbildung genossen: Universität, Hochschule Länge der Ausbildung Ansässigkeit (am jetzigen Wohnort) Haushalt: Ein-/Mehrfamilienhaus-Bewohner Haushalt: Wohnung in Eigentum oder Miete Erwerbstätigkeit Voll- oder Teilzeittätigkeit Haupttätigkeit bei Teilzeiterw. Stellung im Beruf unbez. Tätigkeit frühere Tätigkeit frühere Stellung Zivilstand Partnerschaft Anzahl verdienende Personen PLZ Agglomerationsgrösse (Gemeindeglieder.) Zentralität+Funktion (Gemeindeglieder.) Kantonszugehörigkeit (Gemeindeglieder.) Wirtschaftsregion (Gemeindegliederung)
8 Auf welchen Betrag beläuft sich das Netto-Monatseinkommen Ihres Haushalts (also nicht nur Ihr persönliches Einkommen)? Zentralität Gemeinde Funktionalität Gemeinde HH-Einkommen Geschlecht Alter BERUFSTÄTIG Sprach- gebiet Siedlungsart KANTON Nehmen wir an, in nächster Zeit gibt es 10 eidgenössische Abstimmungen. An wievielen von diesen 10 Abstimmungen werden Sie im Normalfall teilnehmen? Gang Urne Parteisympathie Bildung Verkehrsmittel Variables within Verkehrsmittel Geschlecht Alter (dezimal befragt) Zahl der Kinder bis 6 Zahl der Kinder bis 14 Zahl der Jugendl. bis 18 BEFRAGUNGSWOCHE Fragebogennummer Führerschein Pkw Verfügbarkeit Alter FS Erwerb Bezahlt Führerschein Alter Pkw Verfügbarkeit Alter Pkw Besitz Wie erworben Erworben durch Km selbst gefahren PW zum Mitbenutzen Km mitgefahren OeV Tickets Tage mit OeV Nutzung Fahrten mit OeV OeV Ticketbesitz PW Besitz Alter Verzögerung FS Erwerb Verzögerung Erwerb Verzögerung Verfügbarkeit Zeit zwischen Verfügbarkeit und Besitz
9 filt1 = 1 and filt2 = 1 and filt3 = 1 (FILTER) Anzahl Ticketart MEDIAN(S41,4) MEDIAN(S41,2)
10 Variables
11 Variable: Porjektnummer Width: Range of Valid Data Values: 9906 to 9906
12 Variable: Fragebogennummer Width: 4 Range of Valid Data Values: 1 to 740 Minimum : 1 Maximum : 740 Mean : Standard deviation :
13 Variable: Urnengang Width: 2 0. nie mal mal mal mal mal mal mal mal mal mal weiss nicht keine Angabe 25 Range of Valid Data Values: 0 to 99 Minimum : 0 Maximum : 99
14 Variable: Partei Width: 2 1. CSP CVP EVP 6 4. FDP FPS 3 6. GPS LdU 3 8. LEGA 2 9. LPS PdA SD SPS SVP Frap GB andere mehr als eine Partei keine Partei, aber Personen keine Partei kann sich nicht entscheiden keine Angabe 20 Range of Valid Data Values: 1 to 99
15 Variable: Geschlecht Width: 1 1. Mann Frau keine Angabe 0 Range of Valid Data Values: 1 to 9
16 Variable: Alter (dezimal befragt) Width: 2 Range of Valid Data Values: 18 to 88 Minimum : 18 Maximum : 88 Mean : Standard deviation :
17 Variable: Zahl der Kinder bis 6 Width: 1 0. keine Person Personen Personen Personen Personen Pers. und mehr 0 9. keine Angabe 0 Range of Valid Data Values: 0 to 9
18 Variable: Zahl der Kinder bis 14 Width: 1 0. keine Person Personen Personen Personen Personen Pers. und mehr keine Angabe 0 Range of Valid Data Values: 0 to 9
19 Variable: Zahl der Jugendl. bis 18 Width: 1 0. keine Person Personen Personen Personen Personen Pers. und mehr 1 9. keine Angabe 0 Range of Valid Data Values: 0 to 9
20 Variable: Zahl der Erwachsenen bis 65 Width: 1 0. keine Person Personen Personen Personen Personen Pers. und mehr 0 9. keine Angabe 0 Range of Valid Data Values: 0 to 9
21 Variable: Zahl der Erwachsenen bis 84 Width: 1 0. keine Person Personen Personen Personen Personen Pers. und mehr 0 9. keine Angabe 0 Range of Valid Data Values: 0 to 9
22 Variable: Konfession Width: 1 1. protestantisch katholisch andere Konfession keine Konfession keine Angabe 11 Range of Valid Data Values: 1 to 9
23 Variable: Kirchgang Width: 1 1. einmal die Woche und öfters mindestens einmal im Monat mehrmals jährlich nur bei speziellen Anlässen nie keine Angabe 9 Range of Valid Data Values: 1 to 9
24 Variable: Ausbildung genossen: Keine Schul- oder Berufsbildung Width: 1 1. keine Schul-/Berufsbildung oblig. Schulzeit 0 3. Berufsschule/Berufslehre 0 4. Matura/Lehrer 0 5. höhere Fach- und Berufsausb Höhere Fachschule (HTL, HWV) 0 7. Uni/Poli/ETH 0 9. keine Angabe 698 Range of Valid Data Values: 1 to 9
25 Variable: Ausbildung genossen: obligatorische Schule (Primar-, Sekundar-, Real-, Bezirksschule, Pro-, Untergymnasium) Width: 1 1. keine Schul-/Berufsbildung 0 2. oblig. Schulzeit Berufsschule/Berufslehre 0 4. Matura/Lehrer 0 5. höhere Fach- und Berufsausb Höhere Fachschule (HTL, HWV) 0 7. Uni/Poli/ETH 0 9. keine Angabe 97 Range of Valid Data Values: 1 to 9
26 Variable: Ausbildung genossen: Berufslehre oder Vollzeit-Berufsschule Width: 1 1. keine Schul-/Berufsbildung 0 2. oblig. Schulzeit 0 3. Berufsschule/Berufslehre Matura/Lehrer 0 5. höhere Fach- und Berufsausb Höhere Fachschule (HTL, HWV) 0 7. Uni/Poli/ETH 0 9. keine Angabe 227 Range of Valid Data Values: 1 to 9
27 Variable: Ausbildung genossen: Maturitätsschule, Primarlehrerausbildung Width: 1 1. keine Schul-/Berufsbildung 0 2. oblig. Schulzeit 0 3. Berufsschule/Berufslehre 0 4. Matura/Lehrer höhere Fach- und Berufsausb Höhere Fachschule (HTL, HWV) 0 7. Uni/Poli/ETH 0 9. keine Angabe 611 Range of Valid Data Values: 1 to 9
28 Variable: Ausbildung genossen: Höhere Fach- und Berufsausbildung Width: 1 1. keine Schul-/Berufsbildung 0 2. oblig. Schulzeit 0 3. Berufsschule/Berufslehre 0 4. Matura/Lehrer 0 5. höhere Fach- und Berufsausb Höhere Fachschule (HTL, HWV) 0 7. Uni/Poli/ETH 0 9. keine Angabe 657 Range of Valid Data Values: 1 to 9
29 Variable: Ausbildung genossen: Höhere Fachschule (z.b. HTL, HWV) Width: 1 1. keine Schul-/Berufsbildung 0 2. oblig. Schulzeit 0 3. Berufsschule/Berufslehre 0 4. Matura/Lehrer 0 5. höhere Fach- und Berufsausb Höhere Fachschule (HTL, HWV) Uni/Poli/ETH 0 9. keine Angabe 695 Range of Valid Data Values: 1 to 9
30 Variable: Ausbildung genossen: Universität, Hochschule Width: 1 1. keine Schul-/Berufsbildung 0 2. oblig. Schulzeit 0 3. Berufsschule/Berufslehre 0 4. Matura/Lehrer 0 5. höhere Fach- und Berufsausb Höhere Fachschule (HTL, HWV) 0 7. Uni/Poli/ETH keine Angabe 661 Range of Valid Data Values: 1 to 9
31 Variable: Länge der Ausbildung Width: keine Angabe 186 Range of Valid Data Values: 0 to 9
32 Variable: Ansässigkeit (am jetzigen Wohnort) Width:
33
34 keine Angabe 18 Range of Valid Data Values: 0 to 99
35 Variable: Haushalt: Ein-/Mehrfamilienhaus-Bewohner Width: 1 1. Einfamilienhaus Mehrfamilienh keine Angabe 2 Range of Valid Data Values: 1 to 9
36 Variable: Haushalt: Wohnung in Eigentum oder Miete Width: 1 1. in Eigentum gehört Genossenschaft in Miete/Pacht keine Angabe 4 Range of Valid Data Values: 1 to 9
37 Variable: Erwerbstätigkeit Width: 1 1. ja nein keine Angabe 6 Range of Valid Data Values: 1 to 9
38 Variable: Voll- oder Teilzeittätigkeit Width: Stunden und mehr bis 29 Stunden bis 5 Stunden 2 9. keine Angabe 274 Range of Valid Data Values: 1 to 9
39 Variable: Haupttätigkeit bei Teilzeiterw. Width: 1 1. in Ausbildung Arbeit im eigenen Haushalt Pensioniert/RentnerIn 7 4. Arbeitslos/auf Stellensuche 4 5. andere unbez. Tätigkeit keine Angabe 580 Range of Valid Data Values: 1 to 9
40 Variable: Stellung im Beruf Width: Selb LandwirtIn freie Berufe Selbständig max. 1 MitarbeiterIn Selbständig 2-9 Mitarb Selbständig 10 und mehr Mitarb Ang. PrivUnt, höheres Kader Ang. PrivUnt, mittl. unt. Kader Ang. PrivUnt, bes. Ausbildung Ang. PrivUnt, ohne Ausbildung Ang. PrivUnt Oeff.Dienst, höheres Kader Oeff.Dienst, mittl. unt. Kader Oeff.Dienst, bes. Ausbildung Oeff.Dienst, ohne Ausbildung Oeff.Dienst, Lehrer bis Prof Oeff.Dienst ArbeiterIn mit Berufsausbildung ArbeiterIn ohne Berufsausbildung Hilfspersonal/Familienmitglied keine Angabe 275 Range of Valid Data Values: 3 to 99
41 Variable: unbez. Tätigkeit Width: 1 1. in Ausbildung Arbeit im eigenen Haushalt Pensioniert/RentnerIn Arbeitslos/auf Stellensuche andere unbez. Tätigkeit 2 9. keine Angabe 443 Range of Valid Data Values: 1 to 9
42 Variable: frühere Tätigkeit Width: Stunden und mehr bis 29 Stunden bis 5 Stunden keine Angabe 467 Range of Valid Data Values: 1 to 9
43 Variable: frühere Stellung Width: Selb LandwirtIn freie Berufe Selbständig max. 1 MitarbeiterIn Selbständig 2-9 Mitarb Selbständig 10 und mehr Mitarb Ang. PrivUnt, höheres Kader Ang. PrivUnt, mittl. unt. Kader Ang. PrivUnt, bes. Ausbildung Ang. PrivUnt, ohne Ausbildung Ang. PrivUnt Oeff.Dienst, höheres Kader Oeff.Dienst, mittl. unt. Kader Oeff.Dienst, bes. Ausbildung Oeff.Dienst, ohne Ausbildung Oeff.Dienst, Lehrer bis Prof Oeff.Dienst ArbeiterIn mit Berufsausbildung ArbeiterIn ohne Berufsausbildung Hilfspersonal/Familienmitglied keine Angabe 467 Range of Valid Data Values: 10 to 99
44 Variable: Zivilstand Width: 1 1. ledig verheiratet verwitwet geschieden keine Angabe 9 Range of Valid Data Values: 1 to 9
45 Variable: Partnerschaft Width: 1 1. lebt mit Partnerin oder Partner lebt alleine Range of Valid Data Values: 1 to 9
46 Variable: Anzahl verdienende Personen Width: keine Angabe 63 Range of Valid Data Values: 0 to 9
47 Variable: PLZ Width: 4 Range of Valid Data Values: 1000 to 9999 Minimum : 1000 Maximum : 9999 Mean : Standard deviation :
48 Variable: Agglomerationsgrösse (Gemeindeglieder.) Width: 2 0. Landgemeinden Aarau 9 2. Arbon-Rorschach 3 3. Baden 1 4. Basel Bellinzona 0 6. Bern Biel/Bienne Brugg 0 9. Chiasso-Mendrisio Chur Fribourg Geneve Grenchen Kreuzlingen Lausanne Liestal Locarno Lugano Luzern Neuchatel Olten Rapperswil-Jona St. Gallen Schaffhausen Solothurn Thun Vevey-Montreux Wil Winterthur Yverdon Zofingen 0
49 32. Zug Zürich isolierte Staedte Range of Valid Data Values: 0 to 99
50 Variable: Zentralität+Funktion (Gemeindeglieder.) Width: 1 0. Landgemeinden Grosszentren Mittel- und Kleinzentren Alte Arbeitsplatzgem Alte Wohngemeinde Junge Arbeitsplatzgemeinde Junge Wohngem verdichtet Junge Wohngem unverdich Wohngem hohe Steuerkraft 2 9. Randgemeinde Agglomeration 40 Range of Valid Data Values: 0 to 9
51 Variable: Kantonszugehörigkeit (Gemeindeglieder.) Width: 2 1. ZH BE LU UR SZ OW NW 0 8. GL 6 9. ZG FR SO BS BL SH AR AI SG GR AG TG TI VD VS NE GE JU keine Angabe 1 Range of Valid Data Values: 1 to 99
52 Variable: Wirtschaftsregion (Gemeindegliederung) Width: 1 1. Suisse Romande Alpen+Voralpen Westmittelland Ostmittelland Svizz. Italiana 0 9. keine Angabe 1 Range of Valid Data Values: 1 to 9
53 Variable: Width: 2 1. A B 6 3. C D E F H K L M O S T X Z 39 Range of Valid Data Values: 1 to 15
54 Variable: Auf welchen Betrag beläuft sich das Netto-Monatseinkommen Ihres Haushalts (also nicht nur Ihr persönliches Einkommen)? Width: 8 1. weniger als bis bis bis bis bis bis bis bis bis bis bis mehr als weiss nicht keine Angabe 164 Range of Valid Data Values: 1 to 13 Range of Invalid Data Values: 9899
55 Variable: Zentralität Gemeinde Width: Landgemeinden Zentren Agglogemeinden verdichtet Agglogemeinden unverdichtet übrige + keine Angabe 0 Range of Valid Data Values: 100 to 999
56 Variable: Funktionalität Gemeinde Width: Landgemeinde Arbeitsplatzgem Wohngemeinde 150 Range of Valid Data Values: 100 to 102
57 Variable: HH-Einkommen Width: bis bis Range of Valid Data Values: 100 to 300 Range of Invalid Data Values: -9
58 Variable: Geschlecht Width: Mann Frau keine Angabe 0 Range of Valid Data Values: 11 to 12 Range of Invalid Data Values: 99
59 Variable: Alter Width: keine Angabe 4 Range of Valid Data Values: 101 to 103 Range of Invalid Data Values: 999
60 Variable: BERUFSTÄTIG Width: 8 1. ja nein keine Angabe 0 Range of Valid Data Values: 1 to 2 Range of Invalid Data Values: 9
61 Variable: Sprach- gebiet Width: DS WS keine Angabe 1 Range of Valid Data Values: 11 to 12 Range of Invalid Data Values: 99
62 Variable: Siedlungsart Width: City Aggl übr. Land keine Angabe 1 Range of Valid Data Values: 201 to 202 Range of Invalid Data Values: 999
63 Variable: KANTON Width: ZH übrige + k.a. 623 Range of Valid Data Values: 301 to 301 Range of Invalid Data Values: 999
64 Variable: Nehmen wir an, in nächster Zeit gibt es 10 eidgenössische Abstimmungen. An wievielen von diesen 10 Abstimmungen werden Sie im Normalfall teilnehmen? Width: 8 0. nie mal mal mal mal mal mal mal mal mal mal weiss nicht keine Angabe 25 Range of Valid Data Values: 0 to 99
65 Variable: Gang Urne Width: / keine Angabe 471 Range of Valid Data Values: 101 to 101 Range of Invalid Data Values: 999
66 Variable: Parteisympathie Width: FDP CVP SPS SVP keine Angabe 494 Range of Valid Data Values: 101 to 104 Range of Invalid Data Values: 999
67 Variable: Width: Range of Valid Data Values: 0 to 7
68 Variable: Bildung Width: tief mittel hoch Range of Valid Data Values: 10 to 30 Range of Invalid Data Values: 99
69 Variable: BEFRAGUNGSWOCHE Width: Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche Woche 31 0
70 32. Woche Woche Woche Woche keine Angabe 0 Range of Valid Data Values: 0 to 35 Range of Invalid Data Values: 99
71 Variable: Fragebogennummer Width: 4 Range of Valid Data Values: 1 to 740 Minimum : 1 Maximum : 740 Mean : Standard deviation :
72 Variable: Führerschein Width: 1 0. nein ja 523 Sysmiss. 14 Range of Valid Data Values: 0 to 1
73 Variable: Pkw Verfügbarkeit Width: 1 1. immer häufig selten nie weiss nicht 0 9. keine Antwort 180 Range of Valid Data Values: 1 to 4 Range of Invalid Data Values: 89
74 Variable: Alter FS Erwerb Width: 8 Range of Valid Data Values: 6 to 99 Minimum : 6 Maximum : 99 Mean : Standard deviation : 34.66
75 Variable: Bezahlt Führerschein Width: 1 1. Sie selbst Eltern Militär, Arbeitgeber 3 4. Andere Verwandte 3 5. Jemand anderes 6 6. Selbst und andere Mehrere von den Genannten, aber nicht selbst 1 8. weiss nicht 0 9. keine Antwort 197 Range of Valid Data Values: 1 to 7 Range of Invalid Data Values: 89
76 Variable: Alter Pkw Verfügbarkeit Width: 8 Range of Valid Data Values: 3 to 51 Range of Invalid Data Values: 9899 Minimum : 3 Maximum : 51 Mean : Standard deviation : 5.974
77 Variable: Alter Pkw Besitz Width: 8 Range of Valid Data Values: 1 to 51 Range of Invalid Data Values: 99 Minimum : 1 Maximum : 51 Mean : Standard deviation : 6.291
78 Variable: Wie erworben Width: 1 1. gekauft geschenkt weiss nicht 3 9. keine Antwort 237 Range of Valid Data Values: 1 to 2 Range of Invalid Data Values: 89
79 Variable: Erworben durch Width: 1 1. Sie selbst Eltern Militär, Arbeitgeber 3 4. Andere Verwandte Jemand anderes Selbst und andere Mehrere von den Genannten, aber nicht selbst 3 8. weiss nicht 5 9. keine Antwort 233 Range of Valid Data Values: 1 to 7 Range of Invalid Data Values: 89
80 Variable: Km selbst gefahren Width: keine Antwort 226 Range of Valid Data Values: 50 to Range of Invalid Data Values: Minimum : 50 Maximum : Mean : Standard deviation :
81 Variable: PW zum Mitbenutzen Width: 1 1. immer häufig selten nie weiss nicht keine Antwort 16 Range of Valid Data Values: 1 to 4 Range of Invalid Data Values: 89
82 Variable: Km mitgefahren Width: Keine Antwort 219 Range of Valid Data Values: 5 to Range of Invalid Data Values: Minimum : 5 Maximum : Mean : Standard deviation :
83 Variable: OeV Tickets Width: 1 1. ein Generalabonnement ein Halbtax-Abo eine Monats-/ Jahreskarte für Ihre Stadt/ Gemeinde weiss nicht keine Antwort 294 Range of Valid Data Values: 1 to 3 Range of Invalid Data Values: 89
84 Variable: Tage mit OeV Nutzung Width: 1 8. weiss nicht 2 9. keine Antwort 344 Range of Valid Data Values: 1 to 7 Range of Invalid Data Values: 89 Minimum : 1 Maximum : 7 Mean : Standard deviation : 2.143
85 Variable: Fahrten mit OeV Width: weiss nicht keine Antwort 335 Range of Valid Data Values: 1 to 74 Range of Invalid Data Values: 9899 Minimum : 1 Maximum : 74 Mean : Standard deviation : 8.504
86 Variable: OeV Ticketbesitz Width: 8 0. Nein Ja 389 Range of Valid Data Values: 0 to 1 Minimum : 0 Maximum : 1
87 Variable: PW Besitz Width: 8 0. Nein Ja 468 Range of Valid Data Values: 0 to 1 Minimum : 0 Maximum : 1
88 Variable: Alter Width: 8 Range of Valid Data Values: 18 to 65 Minimum : 18 Maximum : 65 Mean : Standard deviation :
89 Variable: Verzögerung FS Erwerb Width: 8 Range of Valid Data Values: -12 to 46 Minimum : -12 Maximum : 46 Mean : Standard deviation : 5.79
90 Variable: Verzögerung Erwerb Width: 8 Range of Valid Data Values: -43 to 30 Minimum : -43 Maximum : 30 Mean : Standard deviation : 4.886
91 Variable: Verzögerung Verfügbarkeit Width: 8 Range of Valid Data Values: -43 to 30 Minimum : -43 Maximum : 30 Mean : Standard deviation : 4.264
92 Variable: Zeit zwischen Verfügbarkeit und Besitz Width: 8 Range of Valid Data Values: -19 to 21 Minimum : -19 Maximum : 21 Mean : Standard deviation : 2.983
93 Variable: Width: Range of Valid Data Values: 0 to 1 Minimum : 0 Maximum : 1 Mean : Standard deviation : 0.134
94 Variable: Width: Range of Valid Data Values: 0 to 1 Minimum : 0 Maximum : 1 Mean : Standard deviation : 0.169
95 Variable: Width: Range of Valid Data Values: 0 to 1 Minimum : 0 Maximum : 1 Mean : Standard deviation :
96 Variable: filt1 = 1 and filt2 = 1 and filt3 = 1 (FILTER) Width: 1 0. Not Selected Selected 689 Range of Valid Data Values: 0 to 1 Minimum : 0 Maximum : 1
97 Variable: Anzahl Width: Range of Valid Data Values: 1 to 1 Minimum : 1 Maximum : 1 Mean : 1 Standard deviation : 0
98 Variable: Ticketart Width: 8 0. Keines Halbtax Monatskarte GA 56 Range of Valid Data Values: 0 to 3 Minimum : 0 Maximum : 3
99 Variable: Width: 8 Range of Valid Data Values: 1 to 98 Minimum : 1 Maximum : 98 Mean : Standard deviation :
100 Variable: Width: 8 Range of Valid Data Values: 1 to 98 Minimum : 1 Maximum : 98 Mean : Standard deviation :
101 Variable: Width: 8 Range of Valid Data Values: 1 to 98 Minimum : 1 Maximum : 98 Mean : Standard deviation :
102 Variable: Width: 8 Range of Valid Data Values: 1 to 98 Minimum : 1 Maximum : 98 Mean : Standard deviation :
103 Variable: Width: 8 Range of Valid Data Values: 1 to 98 Minimum : 1 Maximum : 98 Mean : Standard deviation :
104 Variable: Width: 8 Range of Valid Data Values: -2 to 2 Minimum : -2 Maximum : 2 Mean : Standard deviation : 0.255
105 Variable: MEDIAN(S41,4) Width: 8 Range of Valid Data Values: 1 to 13 Minimum : 1 Maximum : 13 Mean : Standard deviation : 2.415
106 Variable: MEDIAN(S41,2) Width: 8 Range of Valid Data Values: 1 to 13 Minimum : 1 Maximum : 13 Mean : Standard deviation : 2.433
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