Small Area Methoden

Mit kleinen Fallzahlen große Effekte erzielen

Small Area Methoden (SAM) ist eines der neuen analytischen Werkzeuge, die in Zeiten von Big Data und zunehmender Qualitätsdiskussionen nachvollziehbar, transparent und objektiv zu belastbaren und präzisen Ergebnissen führen. Mit Small Area Methoden lassen sich erhobene Daten oder Befragungsergebnisse als hochpräzise Prognosen flächendeckend in feinste regionale Gebiete übertragen.

Bei SAM handelt es sich um integrierte Mehrebenenmodelle, welche gerade für räumliche Analysen bestens geeignet sind. Im Wesentlichen geht es um Methoden zur Schätzung kleinräumiger Daten, bei denen die betroffenen Regionen nur sehr wenige oder gar keine Werte aufweisen. Im klassischen Verständnis handelt es sich bei diesen Modellen um indirekte Schätzverfahren, bei denen neben den direkten Parametern noch andere Hilfsinformationen genutzt werden, wie Werte aus benachbarten oder übergeordneten Ebenen. Dabei spielen die extern angespielten Daten eine wesentliche Rolle für das Schätzmodell. Die Kernkompetenz bei SAM liegt nun in der Modellierung der Daten, sprich in der Anwendung der verschiedenen Hilfsvariablen für die jeweiligen Schätzungen. Dabei werden je nach Untersuchungsgegenstand Gemeinsamkeiten und Unterschiede verschiedener Gebiete sowie sinnhafte Korrelationen abgebildet und diese dann für die Vorhersage der Kennwerte angewendet.

Die Vorteile der Small Area Methode liegen auf der Hand: mit wenigen Fallzahlen gelangt man durch das Zusammenspielen mehrerer Datenquellen zu flächendeckenden Ergebnissen.

Autor: Dr. Barbara Wawrzyniak

Bücher:
Mehr Transparenz und Qualität mit innovativen Small Area Methoden in: B. Klumpe, J. Schröder, & M. Zwick (Hrsg.) (2020).

Qualität bei zusammengeführten Daten – Befragungsdaten, Administrative Daten, neue digitale Daten: Miteinander besser? Springer VS, Wiesbaden.

Schematische Darstellung eines hierarchischen Mehrebenenmodells mit möglichen Variablen für die einzelnen Ebenen

Schematische Darstellung eines hierarchischen Mehrebenenmodells mit möglichen Variablen für die einzelnen Ebenen

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