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Small Area Methoden: Modernste statistische Verfahren für die feinräumige und nachvollziehbare Schätzung von Befragungsdaten

Wirtschaftsstatistiken und Marktforschung leben von Schätzungen. Am bekanntesten sind die Stichproben-Verfahren. Sie liefern verlässliche statistische Aussagen über großflächige Gebiete. Sollen jedoch kleinräumige Analysen gemacht werden, gab es bisher keine Schätzverfahren, die aufwändige empirische Untersuchungen ersetzen konnten. Das Problem liegt generell in der Größe der verfügbaren Stichproben. Werden diese räumlich disaggregiert, das heißt geografisch aufgeschlüsselt, erhält man nur kleine Teilstichproben zu den Subgebieten, so dass die bisher üblichen statistischen Schätzverfahren sehr hohe Standardfehler produzierten.

Doch seit ein paar Jahren etabliert sich in der Forschungslandschaft mit den Small-Area-Methoden (SAM) ein neues Schätzverfahren, mit dem auch für kleine Gebiete verlässliche Statistiken erstellt werden können. Mit SAM werden feinräumige Datenstrukturen definiert, die Grundlage für Stichprobenverfahren in der regionalen Marktforschung sind. Mikrogeographie wird so völlig neu definiert. Das Verfahren verspricht es, die regionalisierte, kleinräumige Marktforschung auf ein völlig neues Qualitätsniveau zu heben, ohne dafür den wirtschaftlichen Aufwand in die Höhe zu treiben.

SAM beschäftigt sich im Wesentlichen mit der Entwicklung und Verbesserung von Methoden zur Schätzung kleinräumiger Daten, bei denen die betroffenen Regionen nur sehr wenige oder gar keine (Befragungs-)Werte aufweisen. Bei SAM geht es also vornehmlich um das Regionalisieren von aggregierten Daten, das heißt, die statistischen Daten größerer Gebiete werden auf kleinere Gebiete heruntergerechnet.

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