Small Area Statistics für SAS®Software
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Small Area Statistics oder Small-Area-Methoden (verkürzt SAM) beschäftigen sich im Wesentlichen mit der Entwicklung und Verbesserung statistischer Verfahren 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 bis in Wohnblocks, Straßenabschnitten oder sogar Einzeladressen.
Die Vorteile von SAM gegenüber herkömmlichen Schätzmodellen bestehen darin, dass in das Modell Informationen aus übergeordneten Raumebenen ebenso einfließen wie Informationen aus ähnlichen Regionen. Das führt zu sehr genauen Angaben, selbst wenn die Regionen nur kleine oder gar fehlende Fallzahlen aufweisen. Voraussetzung der Raumebenen ist eine hierarchisch überschneidungsfreie Struktur (nested data).
Und genau hier setzt nun das Umsetzungsmodell für die Business Analytic Software SAS an. infas 360 nutzt dazu sein Raumstrukturmodell PAGS, das überschneidungsfrei alle amtlichen und postalischen Raumstrukturen Deutschlands von der Gemeinde, den Postleitzahlen, den Orts-, Postorts- und Stadtteilen bis hin zu den Siedlungsblöcken, Straßenabschnitten und Einzelhausadressen. Dieses wird in SAS importiert und mit allen weiteren zur verfügbar stehenden Daten auf allen Raumebenen inkl. der (Befragungs-)fälle kombiniert.
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Einen programmatischen Ansatz für Small Area Statistics in SAS gibt der Artikel Small Area Estimation for Survey Data Analysis Using SAS® Software http://support.sas.com/resources/papers/proceedings11/336-2011.pdf