Small Area Methoden

Mit kleinen Fallzahlen große Effekte erzielen

Mit Small Area Methoden (SAM) lassen sich trotz kleiner Fallzahlen regionale Kennziffern wie Kauf- und Mietpreise berechnen – deutschlandweit und feinräumig.

Ideales Werkzeug zur Berechnung von kleinräumigen Daten

Mit Befragungsergebnissen lassen sich in der Regel nur Aussagen über sehr grobe räumliche Einheiten generieren. Für einige Fragestellungen, wie z.B. die Optimierung von Filialstandorten, reichen Informationen auf Bundesebene oder Bundeslandebene nicht aus. Die Lösung zur Berechnung von feinräumigen Daten bieten die Small Area Methoden: damit lassen sich erhobene Daten oder Befragungsergebnisse als hochpräzise Prognosen flächendeckend in feinste regionale Gebiete übertragen. Dabei handelt es sich statistisch gesprochen um integrierte Mehrebenenmodelle. Diese sind für räumliche Analysen bestens geeignet sind.

Mehrwert durch zusätzliche Raumvariablen

Im klassischen Verständnis handelt es sich bei diesen Modellen um indirekte Schätzverfahren, bei denen neben den direkten Parametern (Informationen aus Befragungen oder aus anderen Rohquellen) noch andere Hilfsinformationen genutzt werden. Das können Werte aus benachbarten oder übergeordneten Ebenen sein oder zusätzliche Daten aus weiteren Quellen, wie z.B. aus amtlichen Quellen. Hier sei vor allem das Datenangebot der Datenbank des Statistischen Bundesamtes genannt (www.regionalstatistik.de). Diese extern angespielten Daten spielen eine wesentliche Rolle für das Schätzmodell, denn sie machen die Ergebnisse belastbarer.

Zusammenspiel von Modellierung und Raumdaten

Die Kernkompetenz bei Small Area Methoden 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.

Unbegrenzte Einsatzmöglichkeiten

Eine regionale Schätzung lässt sich für nahezu jede Fragestellung anwenden egal ob Kaufpreise für Immobilien, Ausgaben für freiverkäufliche Arzneimittel  oder die Möbelkaufkraft. Sprechen Sie uns einfach an: consulting@infas360.de

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

Infografik zum Thema Einfamilienhaus-Kaufpreise

Abbildung EFH Kaufpreise in Köln : Geschätzte mittlere Kaufpreise für Einfamilienhäuser pro Stadtteil

infas Institut gewinnt Durchführung des SOEP

Das Sozio-oekonomische Panel (SOEP) ist die größte und am längsten laufende multidisziplinäre Langzeitstudie in Deutschland. Das SOEP ist am DIW…

Corona-Datenplattform: infas 360 gewinnt Zuschlag

Das Konsortium bestehend aus dem infas Institut, dem Institut für Hygiene und Öffentliche Gesundheit der Universität Bonn (IHPH) und der…

Zwei neue Zielgruppen für Nachhaltigkeit

43% der Deutschen über 18 Jahre legen besonderen Wert auf Nachhaltigkeit. Sie treten in zwei Gruppen auf. infas 360 hat…

Send this to a friend