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Prof. Dr. Sabine Zinn

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Qualifikation und Karriere

  • Diplom in Wirtschaftsmathematik, Universität Jena, Deutschland
    2006
  • Promotion in Informatik („Modellierung und Simulation“) an der Universität Rostock, Deutschland
    2011
  • Habilitation an der Universität Bamberg mit Lehrbefähigung für „Survey Statistics“ und „Demography“ (mit Auszeichnung)
    2019

Akademische Laufbahn

  • Kommissarische Leiterin des Sozioökonomischen Panels am Deutschen Institut für Wirtschaftsforschung in Berlin
    Seit 2022
  • W3-S-Professur für Sozialwissenschaftliche Methoden mit Schwerpunkt Umfragestatistik an der Humboldt-Universität zu Berlin, Deutschland
    Seit 2020
  • Leiterin der Abteilung Surveymethodik und -management (SOEP) am Deutschen Institut für Wirtschaftsforschung in Berlin, Deutschland
    Seit 2019
  • Leiterin der Abteilung „Methoden der Survey-Statistik“ am Leibniz-Institut für Bildungsverläufe e.V. (LIfBi), Bamberg, Deutschland
    2016 – 2019
  • Wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Abteilung „Methoden“ des Nationalen Bildungspanels / am Leibniz-Institut für Bildungsverläufe e.V. (LIfBi), Bamberg, Deutschland
    2011 – 2019
  • Leiterin des Bereichs „Methoden“ des Nationalen Bildungspanels / am Leibniz-Institut für Bildungsverläufe e.V. (LIfBi), Bamberg, Deutschland
    2013 – 2016
  • Wissenschaftlerin im Bereich „Internationale Migration“ am Max-Planck-Institut für demografische Forschung, Rostock, Deutschland
    2013 – 2016
  • Doktorandin in der Abteilung für Statistische Demografie am Max-Planck-Institut für demografische Forschung, Rostock, Deutschland
    2007 – 2011

Akademische Auszeichnungen (ausgewählte)

  • Habilitationspreis der Universität Bamberg
    2019
  • PhD-Stipendium der Max-Planck-Gesellschaft
    2007 – 2011

Mitgliedschaften in wissenschaftlichen Gremien

  • Wissenschaftlicher Beirat des Österreichischen Sozio-ökonomischen Panels
    Seit 2024
  • Beirat des Gremiums des Robert-Koch-Instituts (RKI)
    Seit 2024
  • International Microsimulation Association
    Seit 2024
  • Deutsche Gesellschaft für Soziologie (DGS) mit Mitgliedschaft in den Schwerpunktgruppe „Methoden“
    Seit 2023
  • Deutsche Gesellschaft für Soziologie (DGS) mit Mitgliedschaft in den Schwerpunktgruppe „Modellbildung und Simulation“
    Seit 2022
  • Vorstand der Arbeitsgemeinschaft Sozialwissenschaftlicher Institute in Deutschland e.V. (ASI)
    Seit 2020

Top 5 Publikationen

Zinn, S., & Wolbring, T. (2023). Recent Methodological Advances in Panel Data Collection, Analysis, and Application, In Survey Research Methods. 17(3), 219-222.

In dieser Studie stellen wir unsere Forschung zu Anreizsystemen und deren Auswirkungen, den Messproblemen in Panelstudien sowie neuen Anwendungen von Paneldaten vor.

Neuhauser, H., Rosario, A. S., Butschalowsky, H., Haller, S., Hoebel, J., Michel, J., Nitsche, A., Poethko-Müller, C. Prütz, F., Schlaud, M., Steinhauer, H.W., Wilking, H., Wieler. L. Schaade, L., Liebig, S. Gößwald, A., Grabka, M., Zinn, S., & Ziese, T. (2023). Germany's low SARS-CoV-2 seroprevalence confirms effective containment in 2020: Results of the nationwide RKI-SOEP study. Scientific Reports (Nature).

In dieser Studie kamen wir zu dem Schluss, dass die Prävalenz von SARS-CoV-2-Antikörpern vor der Einführung des Impfstoffs in Deutschland sehr niedrig war und bestätigten die erfolgreiche Eindämmungsstrategie Deutschlands bis zum Winter 2020.

Kühne, S., Kroh, M., Liebig, S., & Zinn, S. (2020). The Need for Household Panel Surveys in Times of Crisis: The Case of SOEP-CoV, Survey Research Methods, 14(2), 9999-10006.

In dieser Studie verdeutlichen wir die Bedeutung von Haushalts-Paneldaten und zeigen, wie sie dazu beitragen können, die Auswirkungen der Pandemie auf Individuen, Haushalte und die Gesellschaft zu erklären.

Zinn, S., Landrock, U., & Gnambs, T. (2020). Web-based and mixed-mode cognitive large-scale assessments in higher education: An evaluation of selection bias, measurement bias, and prediction bias. Behavior Research Methods. 53(3), 1202-1217.

In dieser Studie weisen wir darauf hin, dass unüberwachtes webbasiertes Testen nicht vollständig mit anderen Bewertungsmethoden vergleichbar ist. Der durch das webbasierte Testen eingeführte Bias war jedoch im Allgemeinen gering. Daher scheinen unüberwachte webbasierte Bewertungen eine praktikable Option für kognitive großangelegte Studien im Hochschulbereich zu sein.

Zinn. S., & Gnambs, T. (2020). Analyzing Nonresponse in Longitudinal Surveys Using Bayesian Additive Regression Trees: A Nonparametric Event History Analysis. Social Science Computer Review. Online first

In dieser Studie heben wir das Potenzial der bayesianischen diskreten Ereignismodellierung für die langfristige Prognose der Panelstabilität über mehrere Umfragerunden hinweg hervor.

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