Es besteht ein zunehmender Bedarf an regionalisierten Daten, die feinräumigere und somit präzisere Ergebnisse für Gebietsplanungen, Potenzial- oder Marktanalysen liefern. Als feinräumig werden dabei alle Einheiten unterhalb der Gemeindeebene angesehen. Besonders kostengünstig und verlässlich sind hier die statistischen Verfahren der Small Area Statistics, auch „Small Area Methods“
(SAM) genannt.

Artikelauszug / Extract:

Die Small Area Methods beschäftigen sich im Wesentlichen mit der Entwicklung und Verbesserung von Methoden 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 (Topdown- Verfahren).