{"id":13861,"date":"2013-12-11T07:42:47","date_gmt":"2013-12-11T06:42:47","guid":{"rendered":"http:\/\/wirtschaftlichefreiheit.de\/wordpress\/?p=13861"},"modified":"2013-12-11T07:42:47","modified_gmt":"2013-12-11T06:42:47","slug":"wider-die-inflation-von-regionalen-vergleichen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wirtschaftlichefreiheit.de\/wordpress\/?p=13861","title":{"rendered":"Wider die Inflation von regionalen Vergleichen"},"content":{"rendered":"

Wir kennen es vermutlich alle: In den Medien wird eine neue Studie vorgestellt und die Ergebnisse sind nach Regionen differenziert dargestellt. Diese Darstellung \u2013 zumeist als Karte \u2013 weckt sofort unser Interesse, weil jeder sich fragt: \u201eWie hat meine Heimatregion abgeschnitten?\u201c<\/p>\n

Auff\u00e4llig ist dabei, dass diese Form der Datenaufbereitung heute viel h\u00e4ufiger als fr\u00fcher in den Medien auftaucht. Woran mag das liegen? \u2013 Antworten k\u00f6nnen nat\u00fcrlich nur auf Vermutungen basieren. Es liegt aber auf der Hand, dass vor allem drei Gr\u00fcnde daf\u00fcr verantwortlich zeichnen: Zum ersten k\u00f6nnen heute Online-Befragungen zumeist deutlich g\u00fcnstiger realisiert werden als vergleichbare schriftliche, telefonische oder Face-to-Face-Befragungen. Zum zweiten liegen heute massenweise Daten digital in Unternehmen und Organisationen vor, die sich leicht regional auswerten lassen. Beide Aspekte f\u00fchren dazu, dass schlicht mehr Daten als Grundlage f\u00fcr vielf\u00e4ltige regional differenzierte Auswertungen zur Verf\u00fcgung stehen. Zum dritten ist es heute sehr leicht, regional aufbereitete Daten kartografisch darzustellen, so dass viele Presseerkl\u00e4rungen diese bereits fertig aufbereitet f\u00fcr die Medien – quasi mundgerecht – zur Verf\u00fcgung stellen. F\u00fcr die Medien ist es also einfach, den \u201eEye-Catcher\u201c Karte einzusetzen und \u2013 wie oben angesprochen \u2013 dar\u00fcber ein gro\u00dfes Interesse beim Leser oder Zuschauer zu wecken. Die M\u00f6glichkeit, in Onlinemedien interaktive Elemente in die Karten einzubauen, kommt noch hinzu.<\/p>\n

<\/p>\n

Die magische Grenze von 1.000 Befragten<\/strong><\/p>\n

Nun kann man fragen, ob dies nicht eigentlich eine positive Entwicklung darstellt. Schlie\u00dflich k\u00f6nnen Vergleiche zwischen den Regionen dazu genutzt werden, ma\u00dfgeschneiderte Probleml\u00f6sungen f\u00fcr unterschiedliche Regionen zu entwickeln. Grunds\u00e4tzlich mag man dem zustimmen, allerdings f\u00e4llt bei vielen Regionalvergleichen auf, dass die Datenbasis ganz und gar nicht dem entspricht, was man als Mindestanforderungen an statistische Datenaufbereitungen bezeichnen k\u00f6nnte. Das gr\u00f6\u00dfte Problem liegt vermutlich darin , dass sich im Bereich der Marktforschung hartn\u00e4ckig eine zauberhafte Zahl h\u00e4lt, die sich auf die Anzahl der Befragten bezieht: Werden (gut) 1.000 Menschen befragt und dabei mindestens die Verteilung von Geschlecht , Alter und Region in der Stichprobe in Bezug auf die Grundgesamtheit kontrolliert, wird eine Befragung als \u201erepr\u00e4sentativ\u201c bezeichnet. Jeder Statistiker wei\u00df, dass es die magische Grenze von 1.000 Befragten nicht gibt, um Repr\u00e4sentativit\u00e4t sicherzustellen. Bei den Auftraggebern derartiger Befragungen hingegen wirkt diese Grenze fast magisch, d.h. sie muss \u00fcberschritten werden. Mehr Befragte werden allerdings vor dem Kostenhintergrund auch nicht f\u00fcr notwendig angesehen. De facto f\u00fchrt dies dazu, dass der \u00fcberwiegende Anteil von Befragungen auf gut 1.000 Teilnehmern basiert. Wenn nun aber regional differenzierte Analysen durchgef\u00fchrt werden, ist schnell ersichtlich, dass die Fallzahlen pro Region extrem klein werden. Wird beispielsweise auf Bundeslandebene ausgewertet, l\u00e4sst dies f\u00fcr Bremen 8 und das Saarland 12 Befragte erwarten. Selbst wenn diese beiden Bundesl\u00e4nder nicht einzeln ausgewiesen werden, \u00fcberschreiten die Befragungszahlen f\u00fcr neun weitere Bundesl\u00e4ndern nicht die Grenze von 50 Befragten. Selbst wenn diese Daten optimal, d.h. verzerrungsfrei, ausgew\u00e4hlt w\u00e4ren, sollte es offenkundig sein, dass Vergleiche zwischen den Bundesl\u00e4ndern auf dieser Datenbasis wenig sinnvoll sind.<\/p>\n

Das Problem der Farbwahl<\/strong><\/p>\n

Dieses Problem trifft schon auf einen gro\u00dfen Teil aller nach Regionen aufgeschl\u00fcsselten Studien zu. Nun muss man einigen Institutionen zugutehalten, dass Ihnen die absoluten Befragungszahlen wohl selber auch als zu gering erscheinen. So werden zum Teil Bundeslandgruppen ausgewertet. Dass aber auch dabei Vorsicht geboten ist, zeigt exemplarisch die folgende Karte (Abb. 1), die aus der Studie \u201eBleib locker, Deutschland! \u2013 TK-Studie zur Stresslage der Nation\u201c<\/a> entnommen ist.<\/p>\n

\"Gestresste<\/a>
\n– zum Vergr\u00f6\u00dfern bitte auf die Grafik klicken – <\/small><\/p>\n

Die Karte stellt (scheinbar) pro Bundesland dar, wie viele von 100 Menschen \u201eunter Druck stehen\u201c. Der Grafik selber ist nicht zu entnehmen, wie viele Befragte der Auswertung zugrunde liegen. Dieses findet sich im Endkapitel zum Studienaufbau: Die bereits bekannten obligatorischen 1.000 Befragten.<\/p>\n

Bei einem schnellen Blick auf die Karte scheinen gro\u00dfe Unterschiede zwischen den einzelnen Bundesl\u00e4ndern vorzuliegen, denn die Einf\u00e4rbung der einzelnen Bundesl\u00e4nder variiert von dunkelblau, \u00fcber braun bis dunkelrot. Und auch im Begleittext werden die Unterschiede deutlich hervorgehoben. Allerdings mag nach intensiverer Betrachtung auffallen, dass Nachbarregionen zum Teil identische Werte aufweisen. Und tats\u00e4chlich findet sich im Kapitel zum Studienaufbau der Hinweis, dass Bundeslandgruppen ausgewertet wurden. Konkret wurden sieben Bundeslandgruppen ausgewertet, die den jeweiligen Einf\u00e4rbungen entsprechen (lediglich Bayern wurde zus\u00e4tzlich von Hessen, Rheinland-Pfalz und dem Saarland differenziert). Die Bundeslandgruppen umfassen zwischen 96 und 216 Befragte.
\nAnhand der dargestellten exemplarisch ausgew\u00e4hlten kartografischen Auswertung lassen sich die weiteren Probleme der regionalen Auswertungen deutlich machen: Zum ersten suggerieren die extremen Farbunterschiede in der Karte erhebliche Unterschiede zwischen den Regionen. Vergleicht man dies mit einer entsprechenden Karte, bei der die Farbgebung anhand einer Einf\u00e4rbung von Rot bis Gelb \u00fcber das gesamte m\u00f6gliche Wertespektrum erfolgt, so wird deutlich, wie stark die Farbskalierung Einfluss auf den ersten Eindruck der regionalen Unterschiede hat.<\/p>\n

\"Gestresste<\/a>
\n– zum Vergr\u00f6\u00dfern bitte auf die Grafik klicken – <\/small><\/p>\n

Das Problem der Signifikanz bei Bundeslandgruppen<\/strong><\/p>\n

Zum zweiten sind die dargestellten Unterschiede \u2013 nat\u00fcrlich auch aufgrund der geringen Fallzahlen je Region \u2013 lediglich zwischen den Regionen im Nord-Westen und S\u00fcden statistisch schwach signifikant auf dem 5%-Niveau. Ansonsten liegen keine signifikanten Unterschiede vor. Auf dieses Problem wird allerdings in der TK-Studie \u2013 wie leider \u00fcblich – an keiner Stelle hingewiesen.<\/p>\n

Das Problem der Streuungsreduktion<\/strong><\/p>\n

Gleiches gilt f\u00fcr einen dritten Punkt: Bei einfachen deskriptiven Auswertungen nach Regionen differenziert werden h\u00e4ufig nur aufbereitete Daten pr\u00e4sentiert. So auch bei der TK-Studie. Tats\u00e4chlich ist in den zugrundeliegenden Befragungen gar nicht danach gefragt worden, ob eine befragte Person \u201eunter Druck steht\u201c, sondern nach der H\u00e4ufigkeit, in der eine befragte Person unter Druck steht. Nur ist die zugrundeliegende 4er-Skala (h\u00e4ufig, manchmal, selten, nie) schlicht zusammengefasst worden, wobei die Antworten \u201eh\u00e4ufig\u201c und \u201emanchmal\u201c als \u201eunter Druck stehen\u201c gewertet wurden. Dieses Vorgehen hei\u00dft aus statistischer Sicht aber, dass die in den Daten zugrundeliegende Streuung in den Antworten durch die entsprechende Datenverdichtung reduziert wurde, ohne dass der geneigte Leser dies erf\u00e4hrt. Und tats\u00e4chlich gibt es in den zugrundeliegenden Daten mit 4er-Skala keine L\u00e4ndergruppen-Kombinationen, die signifikante Unterschiede auf dem Niveau 5%-Irrtumswahrscheinlichkeit aufweisen.<\/p>\n

Das Problem der repr\u00e4sentativen Auswahl in den Teilen<\/strong><\/p>\n

Abschlie\u00dfend l\u00e4sst sich ein vierter Punkt kritisch hinterfragen. Die Aussagen zur Repr\u00e4sentativit\u00e4t der zugrundeliegenden Daten im vorgestellten Fall beziehen sich lediglich auf das gesamte Gebiet Deutschlands. Aber ob auch in den einzelnen Regionen die Befragten in ihrer Struktur der dortigen Wohnbev\u00f6lkerung entsprachen, wird nicht dokumentiert und wird sich bei knapp 100 bis gut 200 Befragten pro Region auch kaum valide untersuchen lassen. Dieses birgt aber die Gefahr, dass sich die Unterschiede in den Regionen durch selektive Stichproben erkl\u00e4ren. So f\u00fchlen sich beispielsweise Frauen h\u00e4ufiger unter Druck stehend, genauso wie Befragte im mittleren Alter. Weist der Nord-Osten also vielleicht geringe Stress-Werte auf, weil mehr J\u00fcngere und \u00c4ltere befragt wurden? Oder sind die Stress-Werte f\u00fcr Baden-W\u00fcrttemberg vielleicht besonders hoch, weil mehr Frauen als M\u00e4nner befragt wurden? Zumindest auszuschlie\u00dfen ist dies nicht, denn die Studie weist keine Angaben hierzu aus.<\/p>\n

Fazit<\/strong><\/p>\n

Zusammenfassend l\u00e4sst sich festhalten, dass das Hauptproblem vieler Befragungsstudien mit regional ausgewiesenen Daten darin liegt, dass die Datengrundlage viel zu klein ist, um seri\u00f6s vergleichende Daten zwischen den Regionen auszuweisen. Dieses f\u00fchrt dazu, dass sowohl in den Medien als auch bei den politisch Verantwortlichen einzelne Ergebnisse kontrovers diskutiert werden und im schlimmsten Fall entsprechende Ma\u00dfnahmen ergriffen werden, ohne dass es daf\u00fcr eine statistisch valide Grundlage gibt. Und man sollte sich dabei daran erinnern, dass Statistik dazu dienen sollte, gro\u00dfe Informationsmengen gezielt zu kondensieren, um zentrale Informationen herauszufiltern. Dies Ziel wird durch unbedachte regionale Auswertungen konterkariert.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Wir kennen es vermutlich alle: In den Medien wird eine neue Studie vorgestellt und die Ergebnisse sind nach Regionen differenziert dargestellt. Diese Darstellung \u2013 zumeist … <\/p>\n

\u201eWider die Inflation von regionalen Vergleichen\u201c <\/span>weiterlesen<\/a><\/p>\n

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