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02/20/2001 09:50

Neues Zentrum zu europäischer Statistik-Forschung in Tübingen

Michael Seifert Hochschulkommunikation
Eberhard Karls Universität Tübingen

    Untersuchung von Stichproben aus EU-Datenerhebungen und deren Qualität im Projekt DACSEIS

    Die Europäische Kommission in Brüssel hat im Januar 2001 dem Tübinger Lehrstuhl für Statistik, Ökonometrie und Unternehmensforschung von Prof. Eberhard Schaich im Wirtschaftswissen-
    schaftlichen Seminar das Forschungsprojekt DACSEIS (Data Quality in Complex Surveys within the New European Information Society) genehmigt. Im Rahmen des Projektes sollen verfügbare Datenerhebungsmethoden analysiert, verglichen und gegebenenfalls verbessert werden, um einen vergleichbaren Qualitätsstandard für eine europäische Datenbasis zu schaffen. Das Projekt DACSEIS gehört zum IST-Forschungsprogramm, dem Information Society Technologies-Programm der EU, und wird mit circa 1,3 Millionen Euro gefördert. Die im Projekt DACSEIS zu leistenden Forschungsarbeiten werden von einem internationalen Konsortium getragen, das von renommierten Wissenschaftlern verschiedener Universitäten sowie den Forschungsabteilungen einiger nationaler Statistischer Ämter Europas gebildet wurde. Zum Konsortium gehören unter anderen Prof. Chris Skinner, Universität Southampton, und Prof. Anthony Davison, Universität Lausanne. Beteiligt sind Institutionen aus England, Finnland, Holland, Österreich, Schweiz und Deutschland. Die Koordination der internationalen Forschungsarbeit übernimmt Dr. Ralf Münnich vom Tübinger Lehrstuhl für Statistik, Ökonometrie und Unternehmensforschung. In der Tübinger Forschergruppe arbeiten außerdem Katrin Schmidt, Josef Schürle und Dr. Rolf Wiegert mit. Das Projekt läuft von März 2001 bis Februar 2004 und wird im Rahmen eines internationalen Kolloquiums am Freitag, dem 9. März, um 14 Uhr auf dem Schloß Hohentübingen offiziell gestartet.

    Die Europäische Statistik steht vor der schwierigen Aufgabe, eine harmonisierte und zuverlässige sozio-ökonomische Datenbasis in einem vereinten Europa zu gewährleisten. Diese Daten werden als unverzichtbare Grundlage für politische und wirtschaftliche Entscheidungen benötigt. Somit spielen die Qualität und Vergleichbarkeit der Daten, die aus vielen unterschiedlichen Erhebungen der verschiedenen europäischen Länder gewonnen werden, eine zentrale Rolle. Diese Daten werden sowohl aus Stichprobenerhebungen wie beispielsweise dem Mikrozensus oder dem UK Labour Force Survey, als auch aus Registerdaten wie etwa den Daten der Bundesanstalt für Arbeit gewonnen. Bei der Erfassung von Daten müssen praktische Gegebenheiten berücksichtigt, untersucht und theoretisch wissenschaftlich umgesetzt werden, um einen Verlust an Datenqualität zu vermeiden.

    DACSEIS hat sich zum Ziel gesetzt, verfügbare Erhebungsmethoden zu analysieren und zu vergleichen, um daraus wissenschaftlich fundierte und zugleich anwendungsorientierte Methoden zur Ermittlung der Qualität und Zuverlässigkeit komplexer Erhebungsverfahren abzuleiten und weiterzuentwickeln. Gleichzeitig werden Möglichkeiten untersucht, die Erhebungsmethodik theoretisch und praktisch zu verbessern. Dadurch soll eine Steigerung der Datenqualität ermöglicht werden. Die theoretischen Untersuchungen werden durch eine umfangreiche Simulationsstudie unterstützt. Gegenstand dieser Studie, welche hauptsächlich in Tübingen durchgeführt wird, ist die realistische Nachbildung eines Ausschnitts der Daten der europäischen Bevölkerung inklusive der für die Stichprobenziehung relevanten Informationen.

    Weitere Informationen:
    Dr. Ralf Münnich
    Wirtschaftswissenschaftliches Seminar
    Abteilung Statistik, Ökonometrie und Unternehmensforschung
    Mohlstr. 36
    72074 Tübingen
    Tel, 0 70 71/2 97 25 70.


    More information:

    DACSEIS http://www.dacseis.de und zum Information Society Technologies-Programm unter http://www.cordis.lu/ist


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    Criteria of this press release:
    Economics / business administration, Mathematics, Physics / astronomy
    transregional, national
    Research projects
    German


     

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