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Report (Bericht) zugänglich unter
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Ermittlung von Standards für anforderungsgerechte Datenqualität bei Verkehrserhebungen

Determination of standards of transport survey data quality

Bäumer, Marcus ; Hautzinger, Heinz ; Kathmann, Thorsten ; Schmitz, Susanne ; Sommer, Carsten ; Wermuth, Manfred

pdf-Format:
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Freie Schlagwörter (Deutsch): Berechnung , Datenerfassung , Datenverarbeitung , Deutschland , Eingabedaten , Fehler , Forschungsbericht , Mobilitätserhebung , Qualitätssicherung , Richtlinien , Standardisierung , Statistik , Stichprobe , Verfahren , Verkehrserhebung , Verkehrsuntersuchung
Freie Schlagwörter (Englisch): Calculation , Data acquisition , Data files , Data processing , Error , Germany , Input data , Method , Quality assurance , Research report , Specifications , Standardization , Sample (stat) , Statistics , Traffic count , Traffic survey ; Travel survey
Collection 1: BASt-Beiträge / ITRD Sachgebiete / 10 Wirtschaft und Verwaltung
Collection 2: BASt-Beiträge / ITRD Sachgebiete / 72 Verkehrs- und Transportplanung
Institut: Sonstige
DDC-Sachgruppe: Handel, Kommunikation, Verkehr
Sonstige beteiligte Institution: Institut für angewandte Verkehrs- und Tourismusforschung <Mannheim>
Dokumentart: Report (Bericht)
Schriftenreihe: Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen, Reihe V: Verkehrstechnik
Bandnummer: 200
ISBN: 978-3-86918-075-5
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2010
Publikationsdatum: 07.02.2012
Bemerkung: Weitere beteiligte Körperschaften: DTV-Verkehrsconsult, Aachen; WVI Prof.-Dr. Wermuth Verkehrsforschung und Infrastrukturplanung GmbH, Braunschweig.
Kurzfassung auf Deutsch: Den bisherigen Richtlinien zu Verkehrserhebungen ist gemeinsam, dass sie - wenn überhaupt - nur sehr wenige Aussagen zur erreichbaren Datenqualität enthalten. Normative Vorgaben und konkrete Handlungsanweisungen, die zu einer Verbesserung der Datenqualität von Erhebungen führen, fehlen in der Regel für die meisten Erhebungsverfahren. Abgesehen von Einzelaspekten wie beispielsweise den Kernelementen für Haushaltsbefragungen zum Verkehrsverhalten gibt es keine Qualitätsstandards für die Konzipierung, Durchführung und Auswertung einer Verkehrserhebung. Ziel der vorliegenden Studie ist es, mit Blick auf verschiedene Datennutzer und Arten der Datenverwendung wissenschaftlich abgesicherte Qualitätsstandards für Verkehrserhebungen zu erarbeiten. Im Kern sollten Hinweise gegeben werden, durch welche konkreten methodischen Ansätze und praktische Maßnahmen man für die unterschiedlichen Erhebungsverfahren im Verkehrswesen (Zählungen, Messungen, Verhaltensbeobachtungen und Befragungen) die jeweils bestmögliche Datenqualität erreichen kann. Die Ergebnisse dieses Projektes sollen darüber hinaus auch als eine Grundlage für die Fortschreibung der neuen "Empfehlungen für Verkehrserhebungen (EVE)" dienen. Im Kapitel 2 wird zur Schaffung eines geeigneten theoretischen Rahmens nach einer allgemeinen, an den Ansätzen des Qualitätsmanagements orientierten Definition von Datenqualität zunächst ein umfassendes Datenqualitätskonzept dargestellt, welches im Bereich der amtlichen Statistik auf europäischer Ebene entwickelt worden ist. Kapitel 3 stellt wichtige verkehrswissenschaftliche Grundlagen der vorliegenden Untersuchung zusammen. Ausgangspunkt ist eine allgemeine Charakterisierung von Verkehrserhebungen. In Kapitel 4 wird der konzeptuelle Rahmen für die Ermittlung von Standards der Datenqualität dargestellt. Hierzu werden allgemeine Indikatoren der Datenqualität auf Verkehrserhebungen übertragen. Anschließend werden die verschiedenen Anspruchsgruppen und deren Anforderungen an die Datenqualität betrachtet und darauf aufbauend die Elemente einer Qualitätsstrategie für Verkehrserhebungen entwickelt. Wie eine angemessene Datenqualität bei den verschiedenen Arten von Verkehrserhebungen erreicht werden kann, wird in den Kapiteln 5 bis 8 dargestellt. Hier werden Hinweise und Empfehlungen zum Stichprobenverfahren gegeben und es wird aufgezeigt, wie systematische Fehler (Nichterfassung von Stichprobeneinheiten, Fehler bei der Erfassung von Merkmalen, bei der Datenaufbereitung und -auswertung sowie der Darstellung von Ergebnissen) vermieden oder zumindest reduziert werden können. Abschließend werden in Kapitel 9 die wesentlichen Erkenntnisse zusammengefasst und ein Dokumentationsschema vorgestellt, welches einen Orientierungsrahmen für die Durchführung von Verkehrserhebungen liefert.
Kurzfassung auf Englisch: What regulations and recommendations that are at present available for transport survey projects have in common is that they provide very little information (if any) about the data quality that can be achieved. For most transport survey methods there are no normative requirements or concrete instructions that could help improve the quality of the survey data. Apart from some isolated aspects, such as the key elements to be included in household surveys made on mobility behaviour, there are no formalised quality standards for how to conceive, conduct and analyse transport surveys. The aim of the present study is to develop a sound scientific basis for transport survey quality standards that consider both different data users and different kinds of data use. The study is to provide information on what concrete methodological approaches and practical measures can be used in order to achieve the best possible data quality with the different transport survey methods (counts, measurements, observational studies on mobility and traffic behaviour, interviews of various types). Apart from that, the results of this project are to serve as a basis for developing the new "Recommendations for transport surveys" (EVE - Empfehlungen für Verkehrserhebungen). After a general definition of quality, which is based on the principles of quality management, a comprehensive data quality concept - originally developed for official statistics on a European level - is presented in Chapter 2 as a first step for a suitable theoretical framework. Chapter 3 lists fundamental transport-specific aspects of the present research. A general characterisation of transport surveys serves as a starting point. A conceptual framework for determining data quality standards is outlined in Chapter 4. For this purpose, general data quality indicators are transferred to the field of transport surveys. Finally, the different target groups and their requirements concerning data quality, and the elements of a quality strategy for transport surveys is developed on this basis. How adequate data quality can be achieved with the different kinds of transport surveys is highlighted in Chapters 5 to 8, where sampling methods are discussed and recommended. In addition, these chapters show how systematic errors (inadequate coverage of target population, attribute measurement errors, data preparation and analysis errors, and errors with the presentation of results) can be avoided or at least reduced. Chapter 9 finally summarises major aspects of the insights gained with this project, and introduces a documentation structure which helps provide a reference system for transport surveys