Statistische Woche in Nürnberg mit Schwerpunktthema "Armutsforschung"

Von Tilman Weigel

Nürnberg / Köln (marktforschung.de) - Armut, Jump Regression Analysis und Energie waren die drei großen Themen der Statistischen Woche in Nürnberg. Dabei ging es sowohl um mathematisch-methodische Fragen als auch um aktuelle Forschungsergebnisse und neue Produkte. Mehrere hundert Mitarbeiter von Universitäten, Behörden und Unternehmen kamen nach Franken, darunter auch bekannte Statistiker wie Walter Krämer ("So lügt man mit Statistik", "Lexikon der populären Irrtümer") und Donald Bruce Rubin, der Erfinder des Propensity Score Matchings und des Rubin Causal Models.

Das umfangreichste der drei Schwerpunkthemen war die Armutsforschung. Im Mittelpunkt stand dabei die grundsätzliche Frage, wie man Armut messen kann. Diskutiert wurde, in wie weit absolute Armutsquoten Sinn machen, bei denen ein bestimmtes Warenbündel definiert wird. Wer es sich nicht leisten kann, gilt als arm. Der Vorteil liegt darin, dass Wohlstandsgewinne der unteren Einkommensschichten sichtbar werden, auch wenn die gesamte Gesellschaft reicher wird. Mehrere Teilnehmer brachten aber den Einwand vor, dass Menschen in den wohlhabenden Ländern ihre Einkommenszufriedenheit vor allem im Vergleich zu ihrer Umwelt messen.

Daher wurde auch der Vorschlag gemacht, Armutsquoten statt am bundesweiten Medianeinkommen am regionalen Medianeinkommen festzumachen. Ein weiterer Vorschlag zielte in eine ähnliche Richtung. Statt Einkommen umständlich in Äquivalenzeinkommen umzurechnen, bei denen großen Familien ein höherer Bedarf zugestanden wird als kleinen, sollten Armutsquoten sich am Median der entsprechenden Familienart orientieren. Eine Familie mit zwei Kindern wäre dann arm, wenn sie weniger als 60 Prozent des Medianeinkommens von Familien mit zwei Kindern zur Verfügung hätte. Ein Vergleich von Armutsquoten verschiedener Haushaltstypen wäre dann aber nicht mehr möglich.

Eine andere Art von Armut untersuchte eine Studie bei Selbständigen: Zeitarmut. Selbständige sind sowohl von Einkommens- als auch von Zeitarmut häufiger betroffen als alle anderen Gruppen der arbeitenden Armen. Die Studie der Universität Lüneburg ergab zudem, dass bei zeit- aber nicht einkommensarmen Erwerbstätigen das zusätzliche Einkommen oft nicht als ausreichende Entschädigung für die fehlende Freizeit gesehen wird.

Zwei Sessions beschäftigten sich auch mit der quantitativen Marktforschung. Themen waren die Best-Worst Choice-Based Conjoint-Analysis und die Absatzprognose. So stellten drei Forscher der Universitäten Passau und Darmstadt ein Modell vor, in dem Wettervorhersagen für die Absatzschätzung verwendet werden.

Den Abschlussvortag hielt der bekannte Statistiker Don Rubin. Darin warb der Professor der Harvard University für die von ihm mitentwickelte Methode des Propensity Score Matching. Bei dieser versucht man die Auswirkungen eines Ereignisses zu messen, in dem man statistische Zwillinge findet die sich nur in einem Merkmal unterscheiden, eben dem zu untersuchenden. Eine Untersuchung aus den USA zum Nutzen von Pharmavertretern zeigt beispielsweise, dass von diesen besuchte Ärzte tatsächlich eine bestimmte Schlankheitspille häufiger verkaufen. Allerdings besuchen die Vertreter auch vor allem verschreibungsfreudige Ärzte. Vergleicht man Ärzte des gleichen Fachgebiets und mit gleich hoher Zahl von verschriebenen Medikamenten, ist der Effekt weitaus kleiner.

Veröffentlicht am: 04.10.2010

 

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