MEHR WISSEN. GEZIELTER HANDELN.

Ob Kaufkraft, Mietspiegel oder firmenspezifische Marktkennziffern: Mit den neuen Small-Area-Methoden (SAM) lassen sich alle Daten besser regional schätzen.

In Wirtschaft und Wissenschaft besteht ein zunehmender Bedarf an regionalisierten Daten, die feinräumigere und somit präzisere Ergebnisse für Gebietsplanungen, Potenzial- oder Marktanalysen liefern. Als feinräumig werden dabei alle Einheiten unterhalb der Gemeindeebene angesehen. Besonders effizient und verlässlich sind hier die statistischen Verfahren der „Small Area Methods“ (SAM).

Die SAM beschäftigen sich im Wesentlichen mit der Entwicklung und Verbesserung statistischer Verfahren, auch Small Area Estimates oder Small Area Statistics genannt, zur Schätzung kleinräumiger Daten, bei denen die Regionen nur sehr wenige oder gar fehlende (Befragungs-) Werte aufweisen. Im Zentrum steht dabei das Regionalisieren, also das „Herunterrechnen“ von für größere Regionen vorliegenden aggregierten Daten in feinere geographische Einheiten (Top-down-Verfahren).

Mit SAM können für jede geographische Ebene Mittelwerte, Anteile, Proportionen oder Raten geschätzt werden. Besonders interessant sind Small-Area-Methoden für die Regionalisierung amtlicher Daten wie z.B. Einkommen oder Arbeitslosenzahlen. Diese liegen meistens nur auf eher groben räumlichen Ebenen der Kreise oder Gemeinden vor. Mit Hilfe von Befragungsdaten (dabei sind nur geringe Fallzahlen erforderlich) lassen sich diese Werte auf kleinere Einheiten, wie den Ortsteil oder den Siedlungsblock rechnen. Das Schätzen von Marktanteilen auf kleinräumiger Ebene kann ebenfalls auf diese Weise verlässlich gerechnet werden.

Artikel zum Thema Small-Area-Methoden

Für weiterführende Informationen steht Ihnen Frau Dr. Barbara Wawrzyniak telefonisch unter 0228 - 74887 - 369 oder per eMail b.wawrzyniak(at)infas360.de gerne zur Verfügung.