Fehlende und fehlerhafte Daten in der amtlichen Statistik. Neue Herausforderungen und Lösungsansätze

Zusammenfassung

Die Datenerhebungsprozesse in der amtlichen Statistik unterliegen einem tief greifenden Wandel. Zu diesem Wandel haben verschiedene Faktoren beigetragen: So verlangen die Auskunftgebenden oftmals eine spürbare Verringerung der Belastung. Gleichzeitig wünschen viele Nutzer tiefer gegliederte Informationen in einer wachsenden Zahl von Bereichen. Die statistischen Ämter sehen sich dabei mit immer neuen Budgetkürzungen konfrontiert, die ihre Reaktionsmöglichkeiten nicht selten einschränken. Schließlich ist im Europäischen Statistischen System eine weitere Harmonisierung der Datenerhebungsprozesse erforderlich.

Der Wandel der Datenerhebungsprozesse hat nahezu alle Bereiche der amtlichen Statistik erfasst. Vielfach ersetzen heute Verwaltungsregister (wie im Fall des Unternehmensregisters oder des geplanten registergestützten Zensus) traditionelle Totalerhebungen. Bei neuen Statistiken tritt nicht selten die Freiwilligkeit der Auskunftserteilung an die Stelle der Auskunftspflicht. In der Unternehmensstatistik werden die Abläufe bei Befragung und Aufbereitung darüber hinaus grundlegend verändert, wenn etwa die Unternehmen ihre Angaben automatisch aus dem betrieblichen Rechnungswesen an das statistische Amt senden. In anderen Bereichen erfordert eine gesunkene Teilnahmebereitschaft an Erhebungen den Einsatz zunehmend komplexer Stichprobenverfahren, wie etwa im Fall der Dauerstichprobe befragungsbereiter Haushalte.

All diese Veränderungen haben erhebliche Auswirkungen auf die Messung, insbesondere auf die Behandlung fehlender und fehlerhafter Daten. Die Konzepte zur Messung von Fehlern in statistischen Erhebungen sind häufig noch immer ausgerichtet an der traditionellen Primärstatistik. Um eine Bewertung der veränderten Ansätze in der Datenerhebung vornehmen zu können, bedürfen die Fehlertypen daher einer konzeptionellen Neuausrichtung. So unterscheiden sich z. B. registergestützte und traditionelle Erhebungen hinsichtlich der Konstruktion der Grundgesamtheit grundlegend. Mit den genannten Veränderungen des Erhebungsprozesses sind zugleich neue Ansätze zur Erkennung und Korrektur von Antwortausfällen erforderlich, z. B. im Fall fehlender oder fehlerhafter Werte in Verwaltungsregistern. Unterschiede zwischen den Merkmalsdefinitionen in Verwaltungsregistern und der amtlichen Statistik können schließlich zu neuen Typen von Messfehlern führen, die bislang nur selten Beachtung finden. Dieser Beitrag entwirft ein “Fehlerportfolio”, das bei der Änderung von Erhebungsprozessen die Auswirkungen auf den Fehler der Ergebnisse bewerten hilft.

Abstract

Data collection processes in official statistics are currently facing many pressures. Respondents ask for a reduced response burden. Users ask for more detailed information in a growing number of subject matter areas. Governments restrict the budget, thus at the same time restricting the possible use of data collection methods. And the European Statistical System requires a further harmonisation of the data collection methods used within the member states.

These pressures are also reflected by fundamental changes in the way official statistics are collecting data. Administrative registers replaced traditional censuses in many areas (like the population census or in the whole field of business statistics). Voluntary surveys more and more replace surveys with mandatory response. In some fields, the logic of the response process is being radically reshaped: For example, in German business surveys, enterprises can now report their data directly from their Enterprise Resource Planning (ERP) systems. And in many areas increasingly complex sampling designs are used in order to enhance the efficiency of the fieldwork and to counteract a growing reluctance to participate in surveys.

The paper focuses on the implications of these changes on survey errors. We argue that the concepts used to measure and assess survey errors still reflect the perspective of the ‘traditional’ survey with primary data collection. With the current changes in the data collection processes these concepts are no longer fully appropriate. For example, an assessment of the coverage errors has to take into account the differences in the construction of the target population in registers and traditional censuses. The changes in the response process necessitate changes in the way we measure and correct for nonresponse errors (e. g. detection of erroneous or missing values in registers). Measurement errors have to be conceived differently in order to cover, e. g., errors due to lacks in compliance of statistical concepts with the concepts used in public administration. We propose an ‘error portfolio’ enabling an assessment the impacts of changes in data collection processes on the survey error.