Das Hauptziel der Optimal Matching Analyse besteht darin, in komplexen zeitbezogenen Datensätzen typische Verlaufsmuster zu erkennen. Diese Technik wurde bislang zur Beschreibung von DNA-Sequenzen und Börsenkursen eingesetzt, besitzt aber auch ein vielversprechendes Analysepotential in den Sozialwissenschaften. Anhand eines Datensatzes mit Lebenslaufsinformationen werden alle Auswertungsschritte einer Optimal Matching Analyse dargestellt, besprochen und mit Programmbeispielen illustriert.
Die Dissertation beschäftigt sich mit Personen und Haushalten, die im Niedrigeinkommenssektor leben. Der Fokus gilt dabei Merkmalen und Strukturen, die Individuen vor einem abrutschen in Armut schützen. Die klassischen Merkmale, die mit sozialer Mobilität zusammenhängen, sind dabei zentral: Bildung, Familienformationen und Erwerbstätigkeitsstatus. Bildung etwa erhöht erwartungsgemäß die Chancen langfristiger Armut zu entkommen. Diese Chancen gelten jedoch nicht für alle. Frauen sind durch Bildung weniger vor Armutsrisiken geschützt als Männer. Unterschiede zwischen Männern und Frauen werden auch bei der Analyse von Familienformen deutlich: Für Frauen sind traditionelle Familienformen ein „sicherer Hafen“, für Männer dagegen ein Armutsrisiko. Bei der Betrachtung individueller Wohlfahrt werden das gesamte Haushaltseinkommen und alle Haushaltsmitglieder berücksichtigt. Die empirischen Analysen beruhen auf den Daten des Niedrigeinkommenspanels, welches vom Bundesministerium für Arbeit und Sozialordnung in Auftrag gegeben wurde und von Infratest Burke Sozialforschung durchgeführt wurde. Das Niedrigeinkommenspanel erfasst Haushalte, die im November 1998 im Niedrigeinkommenssektor waren, alle 6 Monate bis 2002. Die Autorin verwendet Panel Modelle, um Einflußfaktoren auf die Veränderung von Armutsrisiken über die Zeit zu schätzen.