Datenproduktion und - analyse in der amtlichen Statistik

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Wirtschaftsstatistik Datenproduktion und -

1 Wirtschaftsstatistik Datenproduktion und - analyse in der amtlichen Statistik Technische Universität Dortmund Dr. Markus Zwick, Dipl. Soz. Tim Hochgürtel, Dipl. Soz. Patricia Eilsberger Sommersemester2008

2 Datenproduktion und Datenanalyse in der amtlichen Statistik SS 2008 Vorlesung und empirische Übung Montag Dienstag Mittwoch Donnerstag Freitag IV. Haushaltsstatistiken VII. Preistheorie IX. Bevölkerungsu. Erwerbsstatistik XII.VGR I. Einführung V. Anonymisierung von Mikrodaten VII. Preisstatistik X. Unternehmesdaten, UGR Arbeiten mit Mikrodaten Mittag II. Stichproben in der amtl. Statistik VI. Campus-Files VIII. Tabellengeheimhaltung XI. Mikrozensus III. Datenzugang Arbeiten mit Mikrodaten Arbeiten mit Mikrodaten Arbeiten mit Mikrodaten

3 Was ist Statistik? abgeleitet vom lateinischen status Stand, Beschaffenheit, Umstände, Verfassung zum lateinischen stare stehen Informationsverdichtung Daten(Informations)produktion Daten(Informations)analyse

4 Was ist Statistik? 1 Gesetz über die Statistik für Bundeszwecke (BStatG) Die Statistik für Bundeszwecke (Bundesstatistik) hat im föderativ gegliederten Gesamtsystem der amtlichen Statistik die Aufgabe, laufend Daten über Massenerscheinungen zu erheben, zu sammeln, aufzubereiten, darzustellen und zu analysieren. Für sie gelten die Grundsätze der Neutralität, Objektivität und wissenschaftlichen Unabhängigkeit.

5 Datenanalyse - deskriptive Statistik - induktive Statistik -Ökonometrie - Clusteranalyse - Faktorenanalyse

6 Datenproduktion - Adäquationsproblem - Stichprobentheorie - Preisstatistik, Indextheorie - Haushaltsstatistiken - Wirtschaftsstatistiken - Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung

7 Das Adäquationsproblem H. Grohmann (1985), Vom theoretischen Konstrukt zum statistischen Begriff Das Adäquationsproblem

8 Das Adäquationsproblem Versuch die Realität adäquat durch Zahlen abzubilden Operationalisierung von realen Gegebenheiten Was ist/sind: Bevölkerung Arbeitslosigkeit Preise Einkommen Märkte

9 Der statistische Produktionsprozess Reality Definition of population, units and items Construction of the population frame Selection of survey units (if any) Contacting the units Measurement process Data entry, coding, editing, Specification discrepancy Coverage errors Sampling errors Non-response errors Measurement errors Processing errors Interpretation Interpretation discrepancy Statistical measurement

10 Datenproduktion und -analyse arithmetisches Mittel: 1 n x = n i= 1 x i

11 Mikrodaten Merkmalsausprägungen eines einzelnen Merkmalsträgers Makrodaten Mikrodaten die, für nach bestimmten Eigenschaften homogene Merkmalsträger, über ein oder mehrere diskrete Merkmale aggregiert sind Metadaten Daten über Daten

12 Merkmal messbare Eigenschaft statistischer Einheiten Merkmalsträger Erhebungs-, Untersuchungseinheit Merkmalsausprägung verschiedene Abstufungen, Kategorien oder Werte eines Merkmals

13 Merkmale Merkmalsträger Müller Einkommen 1000 Alter 22 Familienstand 0 Maier Schulze : : : Merkmalsausprägungen

14 Aggregierte Mikrodaten (Tabelle) verheiratet unter 30 über 30 ledig unter 30 über 30 Anzahl Summer der Einkommen in Tsd

15 Nominalmerkmal Unterscheidung gleich/ ungleich ist möglich Häufigkeiten (absolut und relativ), Modus als zulässige statistische Maßzahlen geringer Informationswert geringe Empfindlichkeit gegenüber Messfehlern Bsp.: Familienstand, Geschlecht, Wirtschaftszweigklassifikation (WZ2003)

16 Ordinalmerkmal Unterscheidung kleiner/ größer ist möglich * kummulierte Häufigkeit, Quantile sowie Rangkorrelationskoeffizienten als zulässige statistische Maßzahlen * mittlerer Informationswert mittlerer Empfindlichkeit gegenüber Messfehlern Bsp.: Zeugnisnoten, Sozialstatus, Produktgüteklassen * zusätzlich zu den Eigenschaften nominal skalierter Merkmale

17 Kardinalmerkmal Differenzen und Verhältnisse haben einen Sinn* arithmetisches Mittel, Varianz, Variationskoeffizient sowie geometrisches Mittel als zulässige statistische Maßzahlen* hoher Informationswert höhere Empfindlichkeit gegenüber Messfehlern Bsp.: Einkommen, Lebensalter, Messungen in cm-g-sec System, Temperaturen * zusätzlich zu den Eigenschaften ordinal skalierter Merkmale

18 Amtliche Statistik in Deutschland Föderales Organisationssystem der ausgelösten Statistik Städtestatistik, Statistische Landesämter, Statistisches Bundesamt Ressortstatistik (nichtausgelöste Statistik) - Bundesanstalt für Arbeit - Deutsche Bundesbank - Geschäftsstatistiken der Ministerien

19 Amtliche Statistik in Europa, Eurostat Code of Practice 1. fachliche Unabhängigkeit 2. Auftrag zur Datenerhebung 3. Angemessene Recourcen 4. Verpflichtung zur Qualität 5. statistische Geheimhaltung 6. Unparteilichkeit und Objektivität 7. solide Methodik 8. geeignete statistische Verfahren 9. keine übermäßige Belastung der Auskunftgebenden 10. Wirtschaftlichkeit 11. Relevanz 12. Genauigkeit und Zuverlässigkeit 13. Aktualität und Pünktlichkeit 14. Kohärenz und Vergleichbarkeit 15. Zugänglichkeit und Klarheit

20 Ablauf einer Bundesstatistik Rechtsgrundlage Konzeption des Tabellenprogramms Primär- bzw. Sekundärerhebung Dezentrale Aufbereitung der Landesergebnisse Lieferung der Landesergebnisse an das Statistische Bundesamt Erstellung des Bundesergebnisses Erstellung der Einzeldatenfiles (Scientific-, Public- und Campus-Files)

21 Ablauf einer Bundesstatistik, neue Wege SteP Standardisierung von Produktionsprozessen (SteP) Modularer Aufbau (Realisierbarkeit in Teilschritten) Nutzung von Standardwerkzeugen Multiple Source Design Mischung mehrerer Quellen Mixed Mode Design Kombinierter Einsatz verschiedener Erhebungsinstrumente

22 Prozesse: 1972: 1:1 Stovepipes 2007: m:n Multiple Source Mix Mode Erhebung Tabelle Makrodaten Erhebung Erhebung Erhebung Tabelle Tabelle Register Erhebung Register Data Warehouses Metadaten Mikrodaten Erhebung Tabelle Erhebung Mesodaten

23 Primärdaten, Sekundärdaten oder Kombination? Primärdaten Konzepte basieren auf statistischen Überlegungen Hohe Kosten, Belastung der Befragten Kompromisse unvermeidbar z.b. verschiedene Nutzeranforderungen, Zahl der Merkmale Weiterentwicklungen möglich durch z.b. PC-gestützte Interviews, Fragebogenpretests Sekundärdaten Konzepte basieren auf Verwaltungsvereinbarungen Konzepte wandeln sich mit gesetzlichen Grundlagen Vollerhebung oder großer Stichprobenumfang Einfluss auf Definition, Auswahl der Merkmale und Erfassung sehr begrenzt

24 Das Unternehmensregister im statistischen Prozessmodell Metadaten Konzipieren und Vorbereiten Erheben Aufbereiten Darstellen und Analysieren Ergebnisse kommunizieren Unternehmensregister

25 Wirtschaftsstatistiken im Wandel Erhebung 1? Erhebung 5? Erhebung 2 Erhebung 4 Erhebung 3 Erhebung 6?

26 Wirtschaftsstatistik im Wandel - Die neue Maxime Erhebung 3 Erhebung 4 Erhebung 5 Erhebung 6 Erhebung 1 Erhebung 2 Administrative Daten 1 Administrative Daten 2 Administrative Daten 3

27 Beispiel: Registergestützter Zensus 2011 Gebäude- und Wohnungszählung Melderegister Erwerbsstatistische Register Abkehr von traditioneller Demografische Zählung Strukturdaten Aber: Wie lässt sich Gerichtsfestigkeit erzeugen? Definition der Qualität Haushaltegenerierung Zertifizierung des Arbeitssystems Sondergebäude Korrektur Stichproben Zensusdaten Selbständige, Bildung und Beruf, Pendlerstruktur

28 Verbreitung der Daten Daten, Metadaten aufbereitete Web 2.0? Kennzahlen für die Medien Verschiedene Quellen Daten, Metadaten Daten, Metadaten i Data Warehouse i i i i Mikrodaten Tabellen Daten, Metadaten Veröffentlichungen

29 Research areas Data integration Statistical analysis of data quality Data mining Quality of multiple source mixed mode data Knowledge representation Management information systems

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