QoG Standard Dataset

The QoG Institute is an independent research institute within the Department of Political Science at the University of Gothenburg. Overall 30 researchers conduct and promote research on the causes, consequences and nature of Good Governance and the Quality of Government - that is, trustworthy, reliable, impartial, uncorrupted and competent government institutions. The main objective of our research is to address the theoretical and empirical problem of how political institutions of high quality can be created and maintained. A second objective is to study the effects of Quality of Government on a number of policy areas, such as health, the environment, social policy, and poverty. QoG Standard Dataset is our largest data set consisting of more than 2,000 variables from sources related to the Quality of Government. In the QoG Standard CS dataset, data from and around 2018 is included. Data from 2018 is prioritized, however, if no data is available for a country for 2018, data for 2019 is included. If no data exists for 2019, data for 2017 is included, and so on up to a maximum of +/- 3 years. In the QoG Standard TS dataset, data from 1946 to 2021 is included and the unit of analysis is country-year (e.g., Sweden-1946, Sweden-1947, etc.).

QoG-institutet är ett oberoende forskningsinstitut som tillhör Statsvetenskapliga institutionen vid Göteborgs universitet. Sammanlagt är det ungefär 30 forskare som bedriver internationell forskning om orsaker till och konsekvenserna av korruption och samhällsstyrningens kvalitet. Forskningen fokuserar på det teoretiska och empiriska problemet hur politiska institutioner av hög kvalitet kan skapas och upprätthållas, samt studerar effekterna av samhällsstyrningens kvalitet på ett antal olika politikområden, som exempelvis hälsa, miljö, socialpolitik och fattigdom. QoG Standard Dataset är vår största datauppsättning som består av mer än 2 000 variabler från källor relaterade till konceptet Quality of Government. I QoG Standard CS dataset ingår data från omkring 2018. Data från 2018 är prioriterat, men där inga uppgifter finns tillgängliga för 2018 för ett specifikt land så ingår data för 2019. Om inga uppgifter finns tillgängliga för 2019 så ingår data för 2017 och så vidare upp till max +/- 3 år. I QoG Standard TS dataset ingår data från 1946 till 2021 och analysenheten är land-år (t.ex. Sverige-1946, Sverige-1947, etc.).

Time-series dataset: 194 countries which are members of the United Nations well as previous members of the UN provided that their de facto sovereignty has not changed substantially since they were members. Plus an addition of 17 historical countries. A total of 211 nations. Cross-sectional dataset: 194 countries which are members of the United Nations well as previous members of the UN provided that their de facto sovereignty has not changed substantially since they were members.

Tidsseriedataset: 194 länder som är medlemmar i FN eller som tidigare varit medlemmar och vars suveränitet inte förändrats sedan medlemskapet. Samt 17 nationer som upphört att existera. Totalt 211 nationer. Tvärsnittsdataset: 194 länder som är medlemmar i FN eller som tidigare varit medlemmar och vars suveränitet inte förändrats sedan medlemskapet.

Total universe/Complete enumeration

Hela populationen/total räkning

Compilation/Synthesis

Kompilering/Syntes

Identifier
Source https://snd.gu.se/catalogue/study/ext0003
Metadata Access https://datacatalogue.cessda.eu/oai-pmh/v0/oai?verb=GetRecord&metadataPrefix=oai_ddi25&identifier=0e81679235d8dc500478f8f95f849847608276f803093cafb386c50d190a5683
Provenance
Creator Bo Rothstein; Sören Holmberg; Cem Mert Dalli; Natalia Alvarado Pachon; Jan Teorell; Aksel Sundström; University of Gothenburg, Quality of Government Institute; Göteborgs universitet, Quality of Government Institute
Publisher Swedish National Data Service; Svensk nationell datatjänst
Publication Year 2013
Rights Access to data through an external actor. Data are freely accessible.; Åtkomst till data via extern aktör. Data är fritt tillgängliga.
OpenAccess true
Contact https://snd.gu.se
Representation
Language English
Discipline Agriculture, Forestry, Horticulture, Aquaculture; Agriculture, Forestry, Horticulture, Aquaculture and Veterinary Medicine; Life Sciences; Political Science; Social Sciences; Social and Behavioural Sciences; Soil Sciences