Die Schätzung der Fahrleistung von Kraftfahrzeugen auf dem deutschen Straßennetz 2014 (Inlandsfahrleistung) basiert auf einer bundesweiten, automatisierten Verkehrszählung an 520 zufällig ausgewählten Straßenabschnitten während jeweils etwa 24 Stunden. In der Verkehrszählung werden alle Tages- und Jahreszeiten abgedeckt. Die Stichprobe der Straßenabschnitte ist nach Straßenklasse und Ortslage (inner-/außerorts) geschichtet, dabei werden alle Straßenklassen in der Erhebung berücksichtigt. Mithilfe der Abschnittslängen werden die empirisch erhobenen Verkehrsstärkewerte in Fahrleistungen transformiert und auf die Grundgesamtheit aller Abschnitte, d. h. das gesamte Straßennetz und das Gesamtjahr 2014 hoch gerechnet. Durch den kombinierten Einsatz von Detektoren und Videotechnik liegen die gezählten Verkehrsstärken nach Fahrzeugart und -nationalität untergliedert vor, sodass Fahrleistungen für 9 Fahrzeugarten ("8+1-Messung") und 38 Nationalitäten geschätzt werden können. Der Totalwert der Inlandsfahrleistung wird für das Jahr 2014 auf 743,82 Mrd. Fahrzeugkilometer (Fzgkm) geschätzt. Rund 81 % der Inlandsfahrleistung (ca. 601 Mrd. Fzgkm) entfallen auf Personenkraftwagen bzw. Pkw mit Anhänger. Die zweithöchste Fahrleistung findet sich bei Lieferwagen mit 51,8 Mrd. km. Im Schwerverkehr dominieren die Sattelzüge mit 26,2 Mrd. km. Aus der Hochrechnung der Daten der Verkehrszählung ergibt sich für 2014 ein Totalwert der Fahrleistung ausländischer Kraftfahrzeuge auf dem deutschen Straßennetz von knapp 42 Mrd. Fahrzeugkilometern. Der Ausländeranteil an der Inlandsfahrleistung 2014 liegt damit bei 5,6 %. Im Jahr 2002 lag die km-Summe der ausländischen Kfz auf dem deutschen Straßennetz noch bei 27,4 Mrd. km. Der aktuelle Wert von 41,8 Mrd. km entspricht somit einem Zuwachs um 53 %. Werden die amtlichen Unfallzahlen aus dem Jahr 2014 auf die entsprechenden Jahrestotale der Fahrleistungen von Kraftfahrzeugen bezogen, so lassen sich dadurch Risikokennziffern berechnen. Zum einen ist dies das Risiko der Unfallbeteiligung von Kraftfahrzeugen und zum anderen das Risiko von Kraftfahrzeugbenutzern, bei einem Unfall verletzt oder getötet zu werden. Beide Risikokennziffern lassen sich weiter nach Fahrzeuggruppe und Unfallschwere bzw. Verletzungsschwere differenzieren. Hierbei zeigt sich, dass Busse und vor allem motorisierte Zweiräder ein besonders hohes Risiko aufweisen. Eine Unterscheidung nach Straßenklasse erlaubt die Schlussfolgerung, dass die Unfallrisiken auf Bundesautobahnen mit Abstand am niedrigsten sind. Ein Vergleich der Unfallrisikokennziffern des Jahres 2014 mit denjenigen aus dem Jahr 2002 zeigt, dass zum Teil deutliche Verringerungen festzustellen sind. So ist die Gefahr einer Beteiligung an einem Unfall mit Personenschaden über alle Kraftfahrzeuge um 26 % zurückgegangen. Sogar noch stärker ist das Risiko gesunken, als Fahrzeugbenutzer in einem Straßenverkehrsunfall verletzt oder gar getötet zu werden (-29 %).
In Germany, in-depth accident investigations are carried out in the Hannover area since 1973. In 1999 a second region was added with surveys in Dresden and the surrounding area. Internationally, the acronym GIDAS (German In-Depth Accident Study) is commonly used for these surveys. Compared to many other countries, the sample sizes of the GIDAS surveys are much larger. The goal is to collect 1.000 accidents involving personal injuries per year and region. Data collection takes place by using a sampling procedure, which can be interpreted as a two-stage process with time intervals as primary units and accidents as secondary units. An important question is, to what extend these samples are representative for the target population from which they are drawn. Analyses show, for example, that accidents with persons killed or seriously injured are overrepresented in the samples compared to accidents with slightly injured persons. This means, that these data are subject to biases due to uncontrolled variation of sample inclusion probability. Therefore, appropriate weighting and expansion methods have to be applied in order to adjust or correct for these biases. The contribution describes the statistical and methodological principles underlying the GIDAS surveys with respect to sampling procedure, data collection and expansion. In addition, some suggestions regarding potential improvements of study design are made from a methodological point of view.
Data concerning accidents involving personal injury which have been collected in the context of in-depth investigations on scene in the Hannover area since 1973 and in the Dresden area since 1999 represent an important basis for empirical traffic safety research. At national and international level various analyses and comparisons are carried out on the basis of "in-depth data" from the above mentioned investigations. In-depth data play a decisive role e.g. within the validation of EuroNCAP results on secondary safety (crashworthiness) of individual passenger car models. Thus, statistically sound methods of data analysis and population parameter estimation are of high importance. Since the 1st of August 1984 the "in-depth investigations on scene" in the Hannover area have been carried out according to a sampling plan developed by HAUTZINGER in the context of a research project on behalf of BASt. In the meantime a second region of in-depth investigation on scene was added with surveys in Dresden and the surrounding area. Internationally, the acronym GIDAS (German In-Depth Accident Study) is commonly used for the two above mentioned surveys. The objective of a current research project (topic of this contribution) is, among other things, to examine and adjust the previous weighting and expansion method for the two regional accident investigations to the current general conditions.
Ziel dieses Forschungsvorhabens war es, das bisherige Gewichtungs- und Hochrechnungsverfahren für die örtlichen Unfallerhebungen in den Regionen Hannover und Dresden zu überprüfen und an die aktuellen Rahmenbedingungen anzupassen. Darüber hinaus sollten neue Möglichkeiten der gemeinsamen Hochrechnung von Ergebnissen aus beiden Erhebungsgebieten unter Berücksichtigung der aktuellen Datenlage, insbesondere in der amtlichen Unfallstatistik, untersucht und entsprechende statistische Verfahren entwickelt werden. Der Stichprobenplan der Erhebungen folgt einem zweistufigen Stichprobenverfahren. Tests mit einem zweistufigen Hochrechnungsverfahren der Hannover-Stichproben 2000 und 2001 auf die Gesamtheit Hannover haben jedoch ergeben, dass die theoretisch zu erwartenden Vorteile dieser zweistufigen Methode im Vergleich zur "einfachen Gewichtung" in der Praxis relativ gering sind. Unter Beibehaltung der bisherigen Gewichtungsprozedur (Anpassung an eine n-dimensionale Kontingenztabelle) wurden daher für die regionalen Hochrechnungen Dresden und Hannover alternative Methoden entwickelt, in der z.B. das Merkmal Ortslage durch die Unfallart ersetzt oder zusätzlich die Anzahl Unfallbeteiligter zur Gewichtung herangezogen wird. Leider erbringen diese Verfahren im Vergleich zur bisherigen (simultanen) Gewichtung nach Unfallschwere, Tageszeit und Ortslage nur wenige oder gar keine Verbesserungen der Anpassungsgenauigkeit bei Merkmalen der amtlichen Statistik, die nicht in die Gewichtung eingehen. Unabhängig vom Gewichtungsverfahren lässt die Abbildungsgenauigkeit bei einzelnen Variablen sehr zu wünschen übrig. Auf der Basis der Stichprobendaten 2000 wurde ferner noch ein Gewichtungsverfahren für Hochrechnungen auf das Bundesgebiet entwickelt und anhand der beiden Einzelstichproben sowie der gepoolten Stichprobe (Dresden plus Hannover) getestet. Die gepoolten Stichprobe zeigte die besten Ergebnisse. Allerdings ließen sich auch auf der Grundlage der gepoolten Daten nicht bei allen Merkmalen (gemeint sind hier Merkmale, die nicht Gewichtungsmerkmale sind) Verbesserungen des Fits erzielen. Es bleiben relativ große Abweichungen zwischen der gewichteten gepoolten Stichprobe und den bundesdeutschen Verteilungen. Es ist zu erwarten, dass auch bei vielen GIDAS Merkmale durch die Gewichtung keine essentielle Korrektur der Stichprobenverzerrungen erzielt werden kann. Insgesamt hat sich gezeigt, dass es auch mit alternativen, meist hierarchischen Gewichtungsverfahren nicht möglich ist, alle Merkmale, deren Verteilungen aus der amtlichen Statistik bekannt sind, mit hinreichender Genauigkeit an die Verhältnisse der Grundgesamtheit anzupassen. Es ist zu erwarten, dass sich dies bei den eigentlich hochzurechnenden originären GIDAS-Variablen ähnlich darstellt. Somit muss der Ansatz eines einheitlichen Verfahrens für alle Jahre und beide Erhebungsgebiete in Frage gestellt werden. Für besonders wichtige Fragestellungen sollte daher eine spezielle, auf das jeweilige Untersuchungsmerkmal abgestellte Gewichtung durchgeführt werden, wie dies exemplarisch am Beispiel der maximalen Kollisionsgeschwindigkeit gezeigt wurde. Schließlich werden im Bericht noch Empfehlungen zur Datenqualität und zu der Frage gegeben, wie sich das derzeit praktizierte Stichprobenverfahren im Hinblick auf die Gewinnung einer repräsentativen Stichprobe möglicherweise verbessern lässt.