Software soll zuverlässigere Schätzungen ermöglichen

Ein neues Tool erhöht die räumliche Auflösung der Armutsstatistik (Foto: pixelio.de/Schütz)

Wien (pte) – Statistische Angaben der Europäischen Kommission zu Armut sollen in Zukunft verständlicher und genauer werden. Das stellen Wiener Statistiker auf einer internationalen Konferenz zu Indikatoren und Erfassungsmethoden in Aussicht, die derzeit an der TU Wien http://www.statistik.tuwien.ac.at/ameli stattfindet. “Armut soll in Zukunft in höherer Auflösung – etwa nach Bezirken und Berufsgruppen – dargestellt werden, zudem soll die Qualität der Schätzung der Armutsindikatoren steigen”, berichtet Konferenzleiter Matthias Templ im pressetext-Interview.

Templ und sein Team entwickelten Zusatzpakete für die international verwendete Open Source-Programmiersprache “R”, die eine höhere Auflösung von statistischen Daten – etwa nach Berufsgruppen oder Bezirken – erlaubt und Schwankungsbreiten reduziert. Profitieren soll dabei speziell die Erhebung und Darstellung von Armut in der Gesellschaft seitens der EU-Komission, die auch für die europaweite Definition von Armut zuständig ist.

Spitzenverdiener erschweren Schätzungen

Armut wird sehr subjektiv erlebt, dennoch braucht es zu ihrer Darstellung allgemein anerkannte Daten, die erst Vergleiche zwischen verschiedenen Ländern ermöglichen. “Die gängige Definition der Armutsrate bezieht sich auf 60 Prozent des Medianeinkommens eines Landes. Das ist zwar simplifiziert und kann nicht alles erklären, doch macht dies die Berechnung der Armutsschwelle einfach, was auch zu ihrer hohen Akzeptanz und Verbreitung geführt hat”, berichtet Templ.

Ganz so einfach ist jedoch auch die Berechnung dieses Wertes nicht, wie der Statistiker verdeutlicht. “Ein Hauptproblem sind sehr hohe Einkommen der Spitzenverdiener. Angesichts der vergleichsweise geringen Stichprobenzahl – etwa in Österreich werden für die Berechnung 15.000 Personen befragt – können solche ‘Ausreißer’ wie auch Fehlangaben zu einer Verzerrung führen. Klassische Schätzungen bezüglich des Verhältnis der unteren zu den oberen Einkommensschichten werden dadurch unsinnig.” Die in diesem Fall notwendige Korrektur ist den Wiener Experten auch gelungen.

Verfeinerung der Aussagen

Eine wichtige Neuerung sind jedoch auch Schätzungen auf kleinstem Raum, die im Fachterminus als “small area estimations” bezeichnet werden. “Bisher gab es keine statistische Schätzungen etwa auf Bezirksebene oder nach einzelnen Berufsgruppen, da die kleinen Fallzahlen die Schwankungsbreite für Aussagen sehr groß machte. Das neue Modell erlaubt es, externe statistische Datenquellen zu integrieren oder auch die Daten zu bekannten Gruppen heranzuziehen, die Ähnlichkeiten aufweisen”, berichtet Templ. So könne die Stabilität von Aussagen erhöht werden.