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Entwicklung eines methodischen Rahmenkonzepts für Verhaltensbeobachtung im fließenden Verkehr
(2012)
Vielfach soll durch Verkehrsbeobachtung die Entwicklung des Verkehrsverhaltens im Zeitverlauf aufgezeigt und/oder die Wirksamkeit von Verkehrssicherheitsmaßnahmen bewertet werden. Charakteristisch dabei ist, dass bislang für jedes Vorhaben ein eigenes Studiendesign entwickelt wird, obwohl sich die jeweiligen Forschungsfragen trotz ihrer inhaltlichen Vielfalt aus methodischer Sicht auf einige wenige Grundmuster von Aufgabenstellungen reduzieren lassen. Im vorliegenden Forschungsvorhaben geht es deshalb darum, für Erhebungen, bei denen das Verhalten von Verkehrsteilnehmern im fließenden Verkehr beobachtet wird, ein möglichst allgemein anwendbares Design zu entwickeln. Ziel des vorliegenden Projektes ist es somit auch, das Spektrum der Methodik von Verhaltensbeobachtungen im fließenden Verkehr darzustellen sowie auf Probleme und Randbedingungen aufmerksam zu machen. Damit soll all denjenigen eine Hilfestellung gegeben werden, die beabsichtigen, solche Studien durchzuführen. In Kapitel 2 des Berichts werden zunächst einige nationale und internationale Projektbeispiele für Verhaltensbeobachtungen im fließenden Verkehr vorgestellt, auf deren Basis dann das hier in Rede stehende methodische Rahmenkonzept entwickelt wird. Kapitel 3 enthält eine Einordnung der Erhebungsmethode Verhaltensbeobachtung in den konzeptuellen Rahmen der Statistik und empirischen Sozialforschung. Im 4. Kapitel werden statistische Kennzahlen des Verkehrsverhaltens, die aus Beobachtungen gewonnen werden können, systematisiert und zusammengestellt. Kapitel 5 beschäftigt sich mit für Verhaltensbeobachtungen adäquaten Stichprobendesigns, in Kapitel 6 sind die zugehörigen Formeln für die Hochrechnung und Genauigkeitsbeurteilung (Konfidenzintervalle) der Ergebnisse aufgeführt. Kapitel 7 enthält einige methodische Hinweise zu Möglichkeiten und Grenzen der Ziehung einer Zufallsstichprobe für Verhaltensbeobachtungen, in Kapitel 8 wird der Prozess einer Verhaltensbeobachtung unter erhebungspraktischen Gesichtspunkten - basierend auf dem entwickelten Rahmenkonzept - beleuchtet. Vor der Zusammenfassung und den Empfehlungen (Kap. 10) wird in Kapitel 9 noch ein Vergleich des hier entwickelten methodischen Rahmenkonzepts mit der Vorgehensweise bei den aktuellen Erhebungen der BASt zum Schutzverhalten angestellt. In den Schlussbericht sind auch die Ergebnisse eines Workshops eingeflossen, der im Rahmen dieses Projekts am 18.01.2010 in Bergisch Gladbach durchgeführt wurde.
Crash involvement studies using routine accident and exposure data : a case for case-control designs
(2009)
Fortunately, accident involvement is a rare event: the chance of an individual road user trip to end up in a crash is close to zero. Thus, according to general epidemiological principles one can expect the case-control study design to be especially suitable for quantifying the relative risk (odds ratio) of accident involvement of road users with a certain risk factor as compared to road users that do not have this characteristic. Ideally, of course, the database for such a case-control study should be established by drawing two independent random samples of cases (accidental units) and controls (nonaccidental units), respectively. If, however, special data collection is not an option, it is nevertheless possible to analyze routine accident and exposure data under a case-control design in order to fully exploit the information contained in already existing databases. As a prerequisite, accident and exposure data from different sources are to be combined in a single file of micro or grouped data in a way consistent with the case-control study design. Among other things, the proposed methodological approach offers the possibility to use in-depth data of the GIDAS type also in investigations of active vehicle safety by combining this data with appropriate vehicle trip data collected in mobility surveys.
Empirical vehicle crashworthiness studies are usually based on national or in-depth traffic accident surveys: Data on accident-involved cars/drivers are analysed in order to quantify the chance of driver injury and to assess certain risk factors like car make and model. As the cars/drivers involved in the same accident form a "cluster", where the size of the cluster equals the number of accident-involved parties, traffic accident survey data are typical multi-level data with accidents as first-level or primary and cars/drivers as secondlevel or secondary units (car occupants in general are to be considered as third level units). Consequently, appropriate statistical multi-level models are to be used for driver injury risk estimation purposes as these models properly account for the cluster structure of traffic accident survey data. In recent years various types of regression models for clustered data have been developed in the statistical sciences. This paper presents multi-level statistical models, which are generally applicable for vehicle crashworthiness assessment in the sense that data on single and multiple car crashes can be analysed simultaneously. As a special case of multi-level modelling driver injury risk estimation based on paired-by-collision car/driver data is considered. It is demonstrated that assessment results may be seriously biased, if the cluster structure inherent in traffic accident survey data is erroneously ignored in the data analysis stage.
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.
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.