Ermittlung von Standards für anforderungsgerechte ... · Ermittlung von Standards der Datenqualität darge-stellt. Hierzu werden allgemeine Indikatoren der Datenqualität auf Verkehrserhebungen

Berichte derBundesanstalt für Straßenwesen

Verkehrstechnik Heft V 200

ISSN 0943-9331ISBN 978-3-86918-075-5

Ermittlung von Standardsfür anforderungsgerechte

Datenqualität beiVerkehrserhebungen

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Hef

tV

200

von

Marcus BäumerHeinz Hautzinger

Institut für angewandte Verkehrs- und Tourismusforschung e. V.Mannheim

Thorsten KathmannSusanne Schmitz

DTV-Verkehrsconsult GmbHAachen

Carsten SommerManfred Wermuth

WVI Prof.-Dr. WermuthVerkehrsforschung und Infrastrukturplanung GmbH

Braunschweig

Berichte derBundesanstalt für Straßenwesen

Ermittlung von Standardsfür anforderungsgerechte

Datenqualität beiVerkehrserhebungen

Verkehrstechnik Heft V 200

Umschlag V200 05.04.1907, 0:53 Uhr2

Die Bundesanstalt für Straßenwesenveröffentlicht ihre Arbeits- und Forschungs-ergebnisse in der Schriftenreihe Berichte derBundesanstalt für Straßenwesen. Die Reihebesteht aus folgenden Unterreihen:

A -AllgemeinesB -Brücken- und IngenieurbauF -FahrzeugtechnikM-Mensch und SicherheitS -StraßenbauV -Verkehrstechnik

Es wird darauf hingewiesen, dass die unterdem Namen der Verfasser veröffentlichtenBerichte nicht in jedem Fall die Ansicht desHerausgebers wiedergeben.

Nachdruck und photomechanische Wieder-gabe, auch auszugsweise, nur mit Genehmi-gung der Bundesanstalt für Straßenwesen,Stabsstelle Presse und Öffentlichkeitsarbeit.

Die Hefte der Schriftenreihe Berichte derBundesanstalt für Straßenwesen könnendirekt beim Wirtschaftsverlag NW,Verlag für neue Wissenschaft GmbH,Bgm.-Smidt-Str. 74-76,D-27568 Bremerhaven,Telefon: (04 71) 9 45 44 - 0, bezogen werden.

Über die Forschungsergebnisse und ihreVeröffentlichungen wird in Kurzform imInformationsdienst Forschung kompakt berichtet.Dieser Dienst wird kostenlos abgegeben;Interessenten wenden sich bitte an dieBundesanstalt für Straßenwesen,Stabsstelle Presse und Öffentlichkeitsarbeit.

V 200

Impressum

Bericht zum Forschungsprojekt FE 01.169/2007/CGBErmittlung von Standards für anforderungsgerechteDatenqualität bei Verkehrserhebungen

ProjektbetreuungArnd Fitschen

HerausgeberBundesanstalt für StraßenwesenBrüderstraße 53, D-51427 Bergisch GladbachTelefon: (0 22 04) 43 - 0Telefax: (0 22 04) 43 - 674

RedaktionStabsstelle Presse und Öffentlichkeitsarbeit

Druck und VerlagWirtschaftsverlag NWVerlag für neue Wissenschaft GmbHPostfach 10 11 10, D-27511 BremerhavenTelefon: (04 71) 9 45 44 - 0Telefax: (04 71) 9 45 44 77Email: [email protected]: www.nw-verlag.de

ISSN 0943-9331ISBN 978-3-86918-075-5

Bergisch Gladbach, Dezember 2010

stachel

Rechteck

Kurzfassung – Abstract

Ermittlung von Standards für anforderungsge-rechte Datenqualität bei Verkehrserhebungen

Den bisherigen Richtlinien zu Verkehrserhebungenist gemeinsam, dass sie – wenn überhaupt – nursehr wenige Aussagen zur erreichbaren Datenqua-lität enthalten. Normative Vorgaben und konkreteHandlungsanweisungen, die zu einer Verbesse-rung der Datenqualität von Erhebungen führen, feh-len in der Regel für die meisten Erhebungsverfah-ren. Abgesehen von Einzelaspekten wie beispiels-weise den Kernelementen für Haushaltsbefragun-gen zum Verkehrsverhalten gibt es keine Qualitäts-standards für die Konzipierung, Durchführung undAuswertung einer Verkehrserhebung.

Ziel der vorliegenden Studie ist es, mit Blick auf ver-schiedene Datennutzer und Arten der Datenver-wendung wissenschaftlich abgesicherte Qualitäts-standards für Verkehrserhebungen zu erarbeiten.Im Kern sollten Hinweise gegeben werden, durchwelche konkreten methodischen Ansätze und prak-tischen Maßnahmen man für die unterschiedlichenErhebungsverfahren im Verkehrswesen (Zählun-gen, Messungen, Verhaltensbeobachtungen undBefragungen) die jeweils bestmögliche Datenqua-lität erreichen kann. Die Ergebnisse dieses Projek-tes sollen darüber hinaus auch als eine Grundlagefür die Fortschreibung der neuen „Empfehlungenfür Verkehrserhebungen (EVE)“ dienen.

Im Kapitel 2 wird zur Schaffung eines geeignetentheoretischen Rahmens nach einer allgemeinen, anden Ansätzen des Qualitätsmanagements orientier-ten Definition von Datenqualität zunächst ein um-fassendes Datenqualitätskonzept dargestellt, wel-ches im Bereich der amtlichen Statistik auf europäi-scher Ebene entwickelt worden ist.

Kapitel 3 stellt wichtige verkehrswissenschaftlicheGrundlagen der vorliegenden Untersuchung zu-sammen. Ausgangspunkt ist eine allgemeine Cha-rakterisierung von Verkehrserhebungen.

In Kapitel 4 wird der konzeptuelle Rahmen für dieErmittlung von Standards der Datenqualität darge-stellt. Hierzu werden allgemeine Indikatoren derDatenqualität auf Verkehrserhebungen übertragen.Anschließend werden die verschiedenen An-spruchsgruppen und deren Anforderungen an dieDatenqualität betrachtet und darauf aufbauend die

Elemente einer Qualitätsstrategie für Verkehrserhe-bungen entwickelt.

Wie eine angemessene Datenqualität bei den ver-schiedenen Arten von Verkehrserhebungen erreichtwerden kann, wird in den Kapiteln 5 bis 8 darge-stellt. Hier werden Hinweise und Empfehlungenzum Stichprobenverfahren gegeben und es wirdaufgezeigt, wie systematische Fehler (Nichterfas-sung von Stichprobeneinheiten, Fehler bei der Er-fassung von Merkmalen, bei der Datenaufbereitungund -auswertung sowie der Darstellung von Ergeb-nissen) vermieden oder zumindest reduziert wer-den können.

Abschließend werden in Kapitel 9 die wesentlichenErkenntnisse zusammengefasst und ein Dokumen-tationsschema vorgestellt, welches einen Orientie-rungsrahmen für die Durchführung von Verkehrser-hebungen liefert.

Determination of standards of transport surveydata quality

What regulations and recommendations that are atpresent available for transport survey projects havein 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 nonormative requirements or concrete instructionsthat could help improve the quality of the surveydata. Apart from some isolated aspects, such as thekey elements to be included in household surveysmade on mobility behaviour, there are noformalised quality standards for how to conceive,conduct and analyse transport surveys.

The aim of the present study is to develop a soundscientific basis for transport survey qualitystandards that consider both different data usersand different kinds of data use. The study is toprovide information on what concretemethodological approaches and practicalmeasures can be used in order to achieve the bestpossible data quality with the different transportsurvey methods (counts, measurements,observational studies on mobility and trafficbehaviour, interviews of various types). Apart fromthat, the results of this project are to serve as a

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basis for developing the new "recommendations fortransport surveys" (EVE – Empfehlungen fürVerkehrserhebungen).

After a general definition of quality, which is basedon the principles of quality management, acomprehensive data quality concept – originallydeveloped for official statistics on a European level– is presented in Chapter 2 as a first step for asuitable theoretical framework.

Chapter 3 lists fundamental transport-specificaspects of the present research. A generalcharacterisation of transport surveys serves as astarting point.

A conceptual framework for determining dataquality standards is outlined in Chapter 4. For thispurpose, general data quality indicators aretransferred to the field of transport surveys. Finally,the different target groups and their requirementsconcerning data quality, and the elements of aquality strategy for transport surveys is developedon this basis.

How adequate data quality can be achieved withthe different kinds of transport surveys ishighlighted in Chapters 5 to 8, where samplingmethods are discussed and recommended. Inaddition, these chapters show how systematicerrors (inadequate coverage of target population,attribute measurement errors, data preparation andanalysis errors, and errors with the presentation ofresults) can be avoided or at least reduced.

Chapter 9 finally summarises major aspects of theinsights gained with this project, and introduces adocumentation structure which helps provide areference system for transport surveys.

4

Inhalt

1 Einleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

1.1 Gegenstand und Ziel der Untersuchung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

1.2 Forschungsfragen . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

1.3 Aufbau des Forschungsberichts . . . . . . 7

2 Statistisch-methodische Grundlagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.1 Datenqualität aus der Perspektive des Qualitätsmanagements . . . . . . . . . 8

2.2 Datenqualität in der amtlichen Statistik: das Eurostat-Konzept . . . . . . 8

2.2.1 Grundlegende Qualitäts-dimensionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.2.2 Elementare Qualitätsaspekte bezogen auf einzelne Erhebungen . . . . 9

2.2.3 Qualitätsaspekte bezogen auf die Zusammenführung von Erhebungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2.2.4 Indikatoren der Datenqualität . . . . . . . . 10

2.2.5 Relevanz des Eurostat-Daten-qualitätskonzepts für die vor-liegende Studie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.3 Datenqualität als Gegenstand der statistischen Wissenschaften . . . . . 10

2.3.1 Operationalisierung des Begriffs Datenqualität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.3.2 Genauigkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.3.3 Präzision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.3.4 Richtigkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.4 Systematische Erhebungsfehler: Ursachen, Vermeidungsstrategien und Fehlerkorrektur . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.4.1 Grundtypen systematischer Erhebungsfehler . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.4.2 Verfahren zur Vermeidung oder Reduzierung systematischer Fehler . . . 13

2.4.3 Verfahren zur Ermittlung und Korrektur systematischer Fehler . . . . . . 13

2.5 Erforderliche Datenqualität . . . . . . . . . . 14

2.5.1 Operationalisierung von Standards der Datenqualität . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.5.2 Stichprobenfehler: Anforderungen an die Präzision . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.5.3 Systematischer Fehler: Anforde-rungen an die Richtigkeit . . . . . . . . . . . 16

2.5.4 Exkurs zum Thema Verzerrungen durch Nonresponse . . . . . . . . . . . . . . . 17

3 Verkehrswissenschaftliche Grundlagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

3.1 Allgemeine Charakterisierung von Verkehrserhebungen . . . . . . . . . . . 18

3.1.1 Verkehr als Objekt empirischer Untersuchungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

3.1.2 Erhebung als wichtigste Methode der Gewinnung von Verkehrs-daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

3.2 Erhebungsform „Beobachtung“ . . . . . . 19

3.2.1 Beobachtung: Begriff und Arten . . . . . . 19

3.2.2 Beobachtung im Verkehrswesen . . . . . 19

3.3 Erhebungsform „Befragung“ . . . . . . . . . 21

3.3.1 Befragung: Begriff und Arten . . . . . . . . 21

3.3.2 Befragung im Verkehrswesen . . . . . . . . 21

3.4 Erkenntnisse zur Datenqualität bei Verkehrserhebungen . . . . . . . . . . . 22

3.4.1 Fehlerquellen bei Zählungen . . . . . . . . 22

3.4.2 Fehlerquellen bei Messungen . . . . . . . 24

3.4.3 Fehlerquellen bei Verhaltens-beobachtungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

3.4.4 Fehlerquellen bei Verkehrs-befragungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

4 Konzeptueller Rahmen für die Ermittlung von Standards der Datenqualität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

4.1 Klassifikation von Verkehrs-erhebungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

4.2 Indikatoren der Datenqualität . . . . . . . . 32

4.3 Anforderungen an die Datenqualität . . . 34

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4.4 Elemente einer Qualitätsstrategie für Verkehrserhebungen . . . . . . . . . . . . 34

4.4.1 Qualitätsgrundsatz „Dem Kunden und der Wissenschaftlichkeit verpflichtet“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

4.4.2 Qualitätsziele und Wirtschaftlichkeit bei Verkehrserhebungen . . . . . . . . . . . 35

4.4.3 Verfahren und Maßnahmen der Qualitätssicherung . . . . . . . . . . . . . . . . 35

5 Qualitätsstrategien für Verkehrs-zählungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

5.1 Anforderungen an das Erhebungs-verfahren und die Datenqualität . . . . . . 38

5.1.1 Auftraggeber und Anlässe . . . . . . . . . . 38

5.1.2 Rahmenbedingungen und Anforderungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

5.2 Qualitätssicherung und Fehler-vermeidung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

5.2.1 Fußgänger- und Radfahrer-zählungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

5.2.2 Fahrzeug- und Insassenzählungen im fließenden und ruhenden Kfz-Verkehr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

5.2.3 Fahrgastzählungen im ÖV: manuelle Zählungen . . . . . . . . . . . . . . . 54

5.2.4 Fahrgastzählungen im ÖV: automatische Fahrgastzählsysteme (AFZS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

5.2.5 Besucherzählungen am Aktivitätsort . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

6 Qualitätsstrategien für verkehrs-technische Messungen . . . . . . . . . . . 61





6.2.1 Kontinuierliche Messungen . . . . . . . . . 61

6.2.2 Stichprobenmessungen . . . . . . . . . . . . 62

7 Qualitätsstrategien für Verhaltensbeobachtungen im Verkehr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63





8 Qualitätsstrategien für Verkehrs-befragungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71





8.2.1 Fußgänger- und Radfahrerbefra-gungen im Verkehrssystem . . . . . . . . . 73

8.2.2 Befragung von Kfz-Führern und Kfz-Insassen im Verkehrssystem . . . . . 74

8.2.3 Fahrgastbefragungen im ÖV . . . . . . . . 76

8.2.4 Haushaltsbefragungen zum Verkehrsverhalten . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

8.2.5 Befragungen am Aktivitätsort . . . . . . . . 87

8.2.6 Befragung von Unternehmen und Beschäftigten zum Thema Verkehr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

9 Resümee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

10 Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

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1 Einleitung

1.1 Gegenstand und Ziel der Unter-suchung

Ziel der vorliegenden Studie ist es, mit Blick auf ver-schiedene Gruppen von Datennutzern und Artender Datenverwendung wissenschaftlich abgesi-cherte Qualitätsstandards für Verkehrserhebungenzu erarbeiten. Daneben sind auch Hinweise daraufzu geben, durch welche konkreten Maßnahmenman in der Erhebungspraxis die jeweiligen Stan-dards in bestmöglicher Weise erreichen kann.

1.2 Forschungsfragen

Zur Erreichung dieses Ziels sind im Einzelnen vierzentrale Forschungsfragen zu beantworten:

• Was ist Datenqualität und wie kann der Daten-qualitätsbegriff für Verkehrserhebungen konkre-tisiert werden?

- Definition von Datenqualität,

- Konkretisierung und Gewichtung der einzel-nen Aspekte von Datenqualität für verschie-dene Arten von Verkehrserhebungen.

• Was sind aussagekräftige Qualitätsindikatorenzur Messung der Qualität von Daten aus Ver-kehrserhebungen?

- Definition von Indikatoren der Datenqualität,

- Spezifizierung von Qualitätsindikatoren fürverschiedene Arten von Verkehrserhebun-gen.

• Wie lassen sich bei Verkehrsdaten Qualitätsstu-fen unterscheiden und Qualitätsanforderungenformulieren?

- Abgrenzung von Qualitätsstufen für die ein-zelnen Indikatoren,

- Formulierung von Qualitätsanforderungen fürunterschiedliche Arten von Erhebungen undZwecke der Datenverwendung.

• Welche Empfehlungen zur Sicherung der Da-tenqualität lassen sich für Verkehrserhebungenformulieren?

- Maßnahmen zur Qualitätssicherung auf deneinzelnen Stufen des statistischen Produk-

tionsprozesses (Konzipierung, Durchführungund Auswertung von Erhebungen),

- Konkretisierung der Empfehlungen für dieverschiedenen Formen von Verkehrserhe-bungen unter Berücksichtigung der Qua-litätsanforderungen unterschiedlicher Grup-pen von Datennutzern sowie der Wirtschaft-lichkeit.

Im Folgenden wird das methodische Vorgehen um-rissen und der Aufbau des Forschungsberichts dar-gestellt.

1.3 Aufbau des Forschungsberichts

Grundvoraussetzung für die Beantwortung deroben formulierten Fragen – einschließlich derFrage nach den Maßnahmen zur Qualitätssiche-rung – ist ein geeigneter theoretischer Rahmen.

In Kapitel 2 wird deshalb nach einer allgemeinen,an den Ansätzen des Qualitätsmanagements orien-tierten Definition von Datenqualität zunächst einumfassendes Datenqualitätskonzept dargestellt,welches im Bereich der amtlichen Statistik auf eu-ropäischer Ebene entwickelt worden ist. Darananschließend wird gezeigt, wie das Thema Daten-qualität in der theoretischen Statistik und in denverschiedenen Zweigen der angewandten Statistikbehandelt wird. Dies schließt Ausführungen zuStandards der Datenqualität mit ein.

Kapitel 3 stellt wichtige verkehrswissenschaftlicheGrundlagen der vorliegenden Untersuchung zu-sammen. Ausgangspunkt ist eine allgemeine Cha-rakterisierung von Verkehrserhebungen. Nacheiner Darstellung der grundlegenden Erhebungs-formen „Beobachtung“ und „Befragung“ als Metho-den zur Gewinnung von Verkehrsdaten wird ge-zeigt, dass es aus dem Bereich der Verkehrssta-tistik und der empirischen Verkehrsforschung be-reits eine ganze Reihe von Beiträgen zum ThemaFehlerquellen und Datenqualität gibt.

In Kapitel 4 wird der konzeptuelle Rahmen für dieErmittlung von Standards der Datenqualität darge-stellt. Hierzu werden die allgemeinen Indikatorender Datenqualität auf Verkehrserhebungen übertra-gen. Anschließend werden die verschiedenen An-spruchsgruppen und deren Anforderungen an dieDatenqualität betrachtet und darauf aufbauend dieElemente einer Qualitätsstrategie für Verkehrserhe-bungen entwickelt.

7

Wie eine angemessene Datenqualität bei Verkehrs-zählungen und verkehrstechnischen Messungensowie bei Verhaltensbeobachtungen im Verkehrund Verkehrsbefragungen unterschiedlicher Art er-reicht werden kann, wird dann in den Kapiteln 5 bis8 dargestellt. Hier werden auf Basis der vorher be-stimmten Indikatoren und Qualitätsstrategien Hin-weise und Empfehlungen gegeben, wie systemati-sche Fehler durch das Auswahlverfahren, die Nicht-erfassung von Stichprobeneinheiten, Fehler bei derErfassung von Merkmalen sowie Fehler bei der Da-tenaufbereitung und der Darstellung von Ergebnis-sen vermieden oder zumindest reduziert werdenkönnen.

2 Statistisch-methodischeGrundlagen

2.1 Datenqualität aus der Perspektivedes Qualitätsmanagements

Im betriebswirtschaftlich-technisch orientiertenQualitätsmanagement wird „Qualität“ ganz allge-mein als „Grad, in dem ein Satz inhärenter Merk-male Anforderungen erfüllt“, definiert (EN ISO9000:2005). Die Qualität gibt demnach an, in wel-chem Maße eine „Einheit“ (Produkt, Dienstleistung,System, Prozess u. Ä.) den bestehenden Anforde-rungen entspricht.

„Inhärente Merkmale“ sind hierbei objektiv messba-re qualitative oder quantitative Eigenschaften, dieden Einheiten innewohnen. Die „Anforderungen“ andie Einheiten kommen von Kunden und anderen in-teressierten Parteien („Anspruchsgruppen“ bzw.„Anspruchsträger“, auch „Stakeholder“ genannt),die jeweils unterschiedlichen Anspruchsklassen an-gehören können.

Der obige Qualitätsbegriff ist auch auf den statisti-schen Produktionsprozess und seinen Output – d. h. auf Erhebungen und die dabei gewonnenenDaten – anwendbar. Vor diesem Hintergrund gehtes also schwerpunktmäßig um die Klärung folgen-der Fragen:

• Welche Eigenschaften einer Erhebung bzw.eines Datenbestandes können als „inhärenteMerkmale“ zu ihrer bzw. seiner objektiven Cha-rakterisierung herangezogen werden?

• Welches sind die im Hinblick auf Erhebungenund Daten relevanten Anspruchsgruppen?

• Wie können die Anforderungen der jeweiligenAnspruchsgruppen unter Bezugnahme auf dieoben genannten inhärenten Merkmale konkreti-siert werden?

Die Beantwortung dieser Fragen führt zu den The-menbereichen (1) „Qualitätsindikatoren“ für empiri-sche Daten, (2) „Anspruchsgruppen“ einer Erhe-bung und (3) „Qualitätsanforderungen“ der ver-schiedenen Anspruchsgruppen.

Was die Anspruchsgruppen betrifft, so ist es zweck-mäßig, von dem im Projektmanagement üblichenStakeholderbegriff auszugehen (Erhebungen sindstets Projekte). Danach sind Stakeholder einesProjektes alle Personen, die ein Interesse am Pro-jekt haben oder von ihm in irgendeiner Weise be-troffen sind (ISO 10006). Aktive Stakeholder arbei-ten direkt an der Erhebung mit (z. B. Mitglieder desErhebungsteams) oder sind direkt von der Erhe-bung betroffen (z. B. Auftraggeber und Unterauftra-gnehmer des Erhebungsinstituts). Passive Stake-holder sind von der Erhebung bzw. den dabei ge-wonnenen Daten nur indirekt betroffen (z. B. Inter-essenvertretungen, Verbände). Im Sinne der ma-nagementorientierten Qualitätskonzepte misst sichdie umfassende Qualität (total quality) einer Erhe-bung bzw. eines Datenbestandes an der Erfüllungder Anforderungen insbesondere der aktiven Stakeholder.

Die Indikatoren zur Charakterisierung der Qualitätvon Erhebungen und Daten leiten sich einerseitsaus wirtschaftlichen, organisatorischen und techni-schen Kriterien und andererseits aus der statisti-schen Theorie sowie den Prinzipien der empiri-schen Forschung ab. Im Folgenden wird deshalbder Begriff „Datenqualität“ aus der Perspektive deramtlichen Statistik (als Datenproduzent) und dertheoretischen Statistik (als eine Handlungsanwei-sungen formulierende präskriptive Wissenschaft)näher beleuchtet.

2.2 Datenqualität in der amtlichenStatistik: das Eurostat-Konzept

2.2.1 Grundlegende Qualitätsdimensionen

Seit geraumer Zeit beschäftigt man sich im Bereichder amtlichen Statistik auf nationaler und interna-tionaler Ebene intensiv mit dem Thema „Statistikund Qualität“. Dabei unterscheidet man drei grund-legende Qualitätsdimensionen. Diese beziehensich auf den institutionellen Rahmen, den statisti-

8

schen Produktionsprozess und den statistischenOutput.

Im so genannten Verhaltenskodex von Eurostat ausdem Jahr 2005 (KOPSCH, KÖHLER und KÖR-NER, 2006) werden diese Qualitätsdimensionenwie folgt umrissen:

• Institutioneller Rahmen

- fachliche Unabhängigkeit, Erhebungsauf-trag, angemessene Ressourcen,

- Qualitätsverpflichtung, Geheimhaltung, Un-parteilichkeit, Objektivität.

• Statistischer Produktionsprozess

- solide Methodik, geeignete statistische Ver-fahren,

- geringe Belastung der Auskunftspersonen,Wirtschaftlichkeit.

• Statistischer Output (Datenqualität)

- insgesamt 6 verschiedene Qualitätsaspekte,zwischen denen vielfältige Wechselbezie-hungen (zum Teil auch Konflikte) bestehen.

Im Folgenden werden die verschiedenen Aspekteder Datenqualität (Qualität des Outputs des statisti-schen Produktionsprozesses) näher betrachtet.Dabei wird zwischen Qualitätsaspekten bezogenauf einzelne Erhebungen und bezogen auf die Zu-sammenführung bzw. gemeinsame Nutzung meh-rerer Erhebungen unterschieden.

2.2.2 Elementare Qualitätsaspekte bezogenauf einzelne Erhebungen

Im Hinblick auf einzelne Erhebungen werden beimEurostat-Konzept vier elementare Aspekte der Da-tenqualität unterschieden:

• Relevanz

- tatsächliche Verfügbarkeit der benötigtenDaten/Statistiken,

- Orientierung der statistischen Konzepte anden Anforderungen der Datennutzer (ge-äußerte Informationsbedürfnisse und Infor-mationsprioritäten).

• Genauigkeit

- Grad der Abweichung eines auf Stichproben-daten beruhenden Schätzwertes von der zu

schätzenden Kennzahl der Grundgesamt-heit,

- Stichprobenfehler gemessen durch Stan-dardfehler und Konfidenzintervalle,

- Nichtstichprobenfehler: Nonresponse, Co-verage-Fehler, Mess- bzw. Angabefehler,Datenverarbeitungsfehler.

• Aktualität und Pünktlichkeit

- Zeitspanne zwischen dem Veröffentlichungs-termin und dem Zeitpunkt bzw. Zeitraum, aufden sich die Daten beziehen,

- Zeitabstand zwischen angekündigtem undtatsächlichem Veröffentlichungstermin.

• Zugänglichkeit und Klarheit

- physische Formen und Bedingungen, unterdenen sich Datennutzer die Daten beschaf-fen können,

- Informationsangebot rund um die Daten,

- Verfügbarkeit von Support für die Datennut-zer.

2.2.3 Qualitätsaspekte bezogen auf die Zusammenführung von Erhebungen

Im Hinblick auf die Zusammenführung und gemein-same Nutzung verschiedener Erhebungen bzw.Datenquellen werden im Eurostat-Kodex zwei wei-tere Aspekte der Datenqualität unterschieden:

• Kohärenz

- Grad der Eignung eines Datenbestandes, mitDaten aus anderen Quellen bzw. Erhebun-gen kombiniert zu werden,

- Grad der Abstimmung der Ansätze und Klas-sifikationen sowie der methodischen Stan-dards unterschiedlicher Erhebungen.

• Vergleichbarkeit

- Einfluss unterschiedlicher statistischer Kon-zepte und Messverfahren auf das Ergebnisvon Vergleichen,

- zeitliche, räumliche und sachliche Vergleich-barkeit von Statistiken.

Zum Eurostat-Konzept gehört auch ein Katalog vonQualitätsindikatoren. Diese Indikatoren werden imFolgenden vorgestellt.

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2.2.4 Indikatoren der Datenqualität

Nach dem Datenqualitätskonzept von Eurostat wer-den den verschiedenen Aspekten der Datenqualitätmessbare Indikatoren zugeordnet, anhand dererder Grad der Erreichung der Qualitätsziele bzw. -standards beurteilt werden kann:

• Indikatoren der Relevanz

- Nutzerzufriedenheitsindex,

- Rate der Verfügbarkeit von Daten und Statis-tiken.

• Indikatoren der Genauigkeit

- Standardfehler und Variationskoeffizient,

- Unit-Nonresponse-Rate (Rate bzgl. vollstän-diger Ausfälle von Erhebungseinheiten),

- Item-Nonresponse-Rate (Rate bzgl. partiellerAusfälle),

- Imputationsrate,

- Überdeckung und Fehlklassifikationsrate,

- räumliche Unterdeckungsrate,

- durchschnittliche Revisionsrate.

• Indikatoren der Aktualität und Pünktlichkeit

- Pünktlichkeit der effektiven Veröffentlichung,

- Referenzzeitpunkt und Zeitpunkt der erstenErgebnisse,

- Referenzzeitpunkt und Zeitpunkt der endgül-tigen Ergebnisse.

• Indikatoren der Zugänglichkeit und Klarheit

- Anzahl der veröffentlichten Berichte,

- Anzahl der Zugänge zur Datenbank,

- Vollständigkeitsrate der Metadaten veröffent-lichter Statistiken.

• Indikator der Kohärenz

- Anforderungserfüllungsrate der Statistikenim Zusammenhang mit ihrer Sekundärnut-zung.

• Indikatoren der Vergleichbarkeit

- Länge vergleichbarer Zeitreihen,

- Anzahl vergleichbarer Zeitreihen,

- Abweichungsrate zu europäischen Konzep-ten und Methoden,

- Asymmetrien bei „Bilanzstatistiken“.

2.2.5 Relevanz des Eurostat-Datenqualitäts-konzepts für die vorliegende Studie

Das Eurostat-Konzept zu den grundlegenden Qua-litätsdimensionen in der Statistik insgesamt sowiezu den verschiedenen Aspekten und Indikatorender Datenqualität im Besonderen ist vor dem Hin-tergrund des höchst komplexen Erhebungs-, Aufbe-reitungs-, Auswertungs- und Berichtssystems desEuropäischen Statistischen Amtes zu sehen. Ver-glichen damit stellen die meisten Verkehrserhebun-gen der hier in Rede stehenden Art nur kleine oderkleinste Projekte dar.

Gleichwohl sind aber doch letztlich alle oben dar-gestellten Aspekte der Datenqualität (Kapitel 2.2.2und 2.2.3) auch für Verkehrserhebungen und damitfür die vorliegende Studie relevant, wenn auch mitunterschiedlicher Bedeutung. Für die Ermittlungvon „Standards für anforderungsgerechte Daten-qualität bei Verkehrserhebungen“ liefert das Eu-rostat-Datenqualitätskonzept einen wertvollen Ori-entierungsrahmen.

2.3 Datenqualität als Gegenstand derstatistischen Wissenschaften

2.3.1 Operationalisierung des Begriffs Daten-qualität

Die Datenqualität spielt sowohl in der theoretischenStatistik (Schätz- und Testtheorie, Stichprobentheo-rie) als auch in den verschiedenen Zweigen der an-gewandten Statistik (Epidemiologie, Biostatistik,Wirtschaftsstatistik usw.) eine zentrale Rolle. Oftwird in diesem Zusammenhang auch synonym derBegriff „Erhebungsqualität“ verwendet (engl. surveyquality oder survey measurement quality). Die der-zeit umfassendste statistisch-methodische Ausei-nandersetzung mit dem Thema Datenqualität findetman in der Monografie „Introduction to Survey Quality“ von BIEMER und LYBERG (2003).

In den statistischen Wissenschaften wird Erhe-bungs- bzw. Datenqualität in der Regel mit dem Be-griff „Genauigkeit“ (auch „Gesamtgenauigkeit“ oder„Treffgenauigkeit“) einer Erhebung gleichgesetzt.Unter Genauigkeit (accuracy) versteht man dabeiden Grad der Übereinstimmung zwischen dem em-

10

pirisch ermittelten Wert y und dem wahren Wert Yeiner Kennzahl, wobei Letzterer normalerweise nieexakt bestimmt werden kann. Die Abweichung y –Y wird meist „Gesamtfehler“ einer Erhebung (totalsurvey error) genannt.

Ganz allgemein liegt also ein Erhebungsfehler dannvor, wenn die auf Basis der betreffenden Erhe-bungsdaten ermittelte Kennzahl (z. B. mittlere tägli-che Wegehäufigkeit) nicht mit dem „wahren Wert“dieser Kennzahl übereinstimmt. Erhebungsfehlerkönnen gleichermaßen bei Total- und Stichproben-erhebungen auftreten. Bei Stichprobenerhebungenwird der Gesamtfehler allgemein in zwei Kompo-nenten, den Stichprobenfehler und den Nichtstich-probenfehler, zerlegt.

Im Folgenden wird dargestellt, wie der Begriff Ge-nauigkeit einer Stichprobenerhebung in der theore-tischen Statistik definiert ist.

2.3.2 Genauigkeit

Zur Kennzeichnung der Genauigkeit einer Stichpro-benerhebung wird in der theoretischen Statistik dersog. „mittlere quadratische Fehler“ (mean squareerror, MSE) eines Schätzers y für die unbekannteGrundgesamtheitskennzahl Y verwendet. Wennman den Erwartungswert des auf Stichprobendatenberuhenden Schätzers y mit m bezeichnet (d. h. E(y) = m), so kann der mittlere quadratische FehlerMSE(y) des Schätzers y wie folgt dargestellt werden:

MSE(y) = E(y – Y)2

= E[(y – m) + (m – Y)]2

= E(y – m)2 + (m – Y)2

= Var(y) + B2

Der mittlere quadratische Fehler MSE(y) setzt sichalso additiv aus dem zufälligen „Stichprobenfehler“(gemessen durch die Varianz des Schätzers y) unddem „Nichtstichprobenfehler“ oder „systematischenFehler“ (gemessen durch die quadrierte Abweichungdes Erwartungswerts m des Schätzers y von der zuschätzenden Größe Y) zusammen. Die AbweichungB = m – Y wird „Verzerrung“ (bias) genannt.

Im Idealfall sollte B = 0 gelten, d. h., der Erwar-tungswert des Schätzers sollte mit der zu schät-zenden Kennzahl übereinstimmen (m = Y). Besitztein Schätzer diese Eigenschaft, d. h., gilt E(y) = Y,so wird von „erwartungstreuer“ oder „unverzerrter“(unbiased) Schätzung gesprochen.

Maßgeblich für die Qualität einer Erhebung istimmer die durch den mittleren quadratischen Feh-ler MSE(y) gemessene Gesamtgenauigkeit derSchätzung. Um etwas über die Qualität einer Erhe-bung aussagen zu können, müssen also Informa-tionen über den Stichprobenfehler, gemessendurch Var(y), und den Nichtstichprobenfehler, ge-messen durch die Verzerrung B = m – Y, vorliegen.

2.3.3 Präzision

Die Varianz Var(y) = E(y – m)2 eines Schätzers yberuht auf der Modellvorstellung der wiederholtenZiehung von Stichproben eines bestimmten Um-fangs n aus derselben Grundgesamtheit. Mit Blickauf den Stichprobenfehler sagt man deshalb auch,dass die „Wiederholungsgenauigkeit“ oder „Präzi-sion“ (precision) einer Erhebung ihren Ausdruck inder Varianz von y findet.

Mit Methoden der Stichprobentheorie kann die Va-rianz von y – und damit die Präzision bzw. der zu-fällige Stichprobenfehler (random sampling error)einer Erhebung – der Größenordnung nach be-stimmt werden. Nach dem oben Gesagten ist je-doch klar, dass der Stichprobenfehler kein vollstän-diges Bild der Erhebungsgenauigkeit bzw. der Da-tenqualität gibt.

2.3.4 Richtigkeit

Die (Gesamt-)Genauigkeit einer Erhebung hängtaußer von der Präzision auch entscheidend von der„Richtigkeit“ (trueness) des Erhebungsverfahrensab. Der Begriff Richtigkeit bezeichnet hierbei denGrad der Übereinstimmung zwischen m (Erwar-tungswert des Schätzers) und Y (wahrer Wert derzu schätzenden Kennzahl); die Richtigkeit – unddamit auch die Gesamtgenauigkeit einer Erhebung– wächst demnach mit abnehmender VerzerrungB = m – Y.

Während der Stichprobenfehler unvermeidlich istund ein ganz natürliches Charakteristikum vonStichprobenerhebungen darstellt, entsteht der sys-tematische Fehler bzw. die Verzerrung durch Män-gel in der Erhebungstechnik, in der Abgrenzung derErhebungsgesamtheit, in der Begriffsbildung, in derFragestellung sowie in der Datenaufbereitung (Sta-tistisches Bundesamt, 1960).

Im Gegensatz zum Stichprobenfehler sind syste-matische Fehler normalerweise nicht davon abhän-gig, ob ein Merkmal häufig ist oder nur sehr selten

11

vorkommt. Anders als der zufällige Stichprobenfeh-ler zeigen systematische Fehler keine Ausgleichs-tendenz bei Vergrößerung des Erhebungsumfangs.Genaue quantitative Aussagen über systematischeFehler sind in der Regel nur auf der Grundlage vonspeziellen Kontrollstudien und Nachprüfungenmöglich.

Meist sind die störenden systematischen Fehlernach Art, Richtung und Größe unbekannt. Im kon-kreten Fall können sich der Stichprobenfehler unddie systematischen Fehler gegenseitig verstärkenoder aufheben, je nachdem, wie sie zufällig zusam-mentreffen: Große Fehler überdecken dabei diekleinen, gleichgültig, welche von ihnen systema-tisch und welche zufällig sind.

Für manche systematische Fehler können statisti-sche Modelle formuliert werden. Dies wird am Bei-spiel des sog. Nonresponse dargestellt.

Modell für Verzerrung durch Nonresponse

Man kann von der (vereinfachenden) Vorstellungausgehen, dass die Grundgesamtheit der N Erhe-bungseinheiten in zwei Teilgruppen zerfällt: N1 ant-wortbereite Einheiten und N2 nicht antwortbereiteEinheiten. Mit µ1 und µ2 wird der Mittelwert einesUntersuchungsmerkmals für die N1 antwortbereitenbzw. die N2 nicht antwortbereiten Einheiten be-zeichnet. Der Gesamtmittelwert µ ist dann durch

µ = w1µ1 + w2µ2

gegeben, wobei wi = Ni/N für i = 1, 2.

Zieht man aus der Grundgesamtheit der N Einhei-ten eine Stichprobe vom Umfang n, so stammenalle verwertbaren Stichprobenelemente aus derTeilgesamtheit der N1 antwortbereiten Einheiten.Für den Mittelwert m1 der Stichprobe gilt also:E(m1) = µ1. Gleichwohl wird m1 als Schätzung für µverwendet.

Die Verzerrung B des Schätzers m1 für den Ge-samtmittelwert µ kann wie folgt dargestellt werden:

B = E(m1) – µ = µ1 – µ = µ1 – (w1µ1 + w2µ2)

= µ1(1 – w1) – w2µ2

Wegen 1 – w1 = w2 ergibt sich für die Verzerrung Bschließlich die Darstellung

B = w2(µ1 – µ2).

Die Verzerrung des Schätzers durch Nonresponseist demnach umso stärker,

• je größer der Anteil w2 der nicht antwortbereitenEinheiten in der Grundgesamtheit ist und

• je größer der Mittelwertunterschied µ1 – µ2 zwi-schen der Gruppe der antwortbereiten und derGruppe der nicht antwortbereiten Einheiten aus-fällt.

Da die Stichprobendaten keine Information über µ2liefern1, bleibt die Verzerrung B unbekannt, es seidenn, dass aus anderen Datenquellen eine nähe-rungsweise Quantifizierung von µ2 bzw. µ1 – µ2möglich ist (COCHRAN, 1977, S. 360-361).

2.4 Systematische Erhebungsfehler:Ursachen, Vermeidungsstrategienund Fehlerkorrektur

2.4.1 Grundtypen systematischer Erhebungs-fehler

Systematische Erhebungsfehler können unabhän-gig vom speziellen Erhebungsverfahren auf ver-schiedene Ursachenkomplexe zurückgeführt wer-den, die sich den unterschiedlichen Phasen einerErhebung zuordnen lassen (COCHRAN, 1977, S.359; Statistisches Bundesamt, 2008, S. 7-8):

• Fehler durch Nichtübereinstimmung von Aus-wahlgesamtheit und Zielgesamtheit der Erhe-bung (sog. Coverage-Fehler: fehlende, irrtüm-lich eingeschlossene und duplizierte Einheitenin der Auswahlgrundlage),

• Fehler durch Nichterfassung von Einheiten, diezur gezogenen Stichprobe gehören (Ausfall vonStichprobeneinheiten, Nichterreichbarkeit, Unit-Nonresponse),

• Fehler durch Nichtübereinstimmung von gemes-senem und wahrem Merkmalswert bei Einheitenin der Stichprobe (Ungenauigkeit des Messver-fahrens, Angabefehler der Befragten, Item-Non-response),

• Fehler bei der Datenaufbereitung und der Dar-stellung von Ergebnissen.

Zu diesen Fehlerarten tritt noch ein weiterer, im Vor-feld der eigentlichen Erhebung liegender Nicht-stichprobenfehler hinzu:

12

1 Der unbekannte Anteil w2 kann durch die empirische Nonres-ponse-Quote geschätzt werden. Schätzer für µ1 ist der Stich-probenmittelwert m1.

• Spezifikationsfehler (mangelhaftes Erhebungs-konzept, unklare Erhebungsziele, fehlerhafteOperationalisierung).

In der Literatur zur angewandten Statistik wird indiesem Zusammenhang auch vom sog. „Adäqua-tionsproblem“ gesprochen. Gemeint ist damit dieSchwierigkeit, dasjenige Datenmaterial zur Verfü-gung zu stellen, das den interessierenden Rea-litätsausschnitt in ausreichendem Maße repräsen-tiert. Adäquate Daten und Maßzahlen sind solche,die für den zu beschreibenden Sachverhalt geeig-net und aussagekräftig sind. Wenn z. B. mit denDaten einer Mobilitätserhebung Aussagen über„multimodales“ Verkehrsverhalten gemacht werdensollen, so wäre es nicht adäquat, pro Weg nur das„Hauptverkehrsmittel“ zu erfassen; adäquat wärees vielmehr, beim Merkmal „benutztes Verkehrs-mittel“ Mehrfachnennungen zuzulassen.

Man kann systematischen Erhebungsfehlern durchzwei verschiedene, sich ergänzende Strategien be-gegnen:

• Fehlervermeidung,

• Fehlerkorrektur.

Einige allgemeine Grundsätze im Hinblick auf Ver-meidung und Korrektur systematischer Fehler wer-den in den beiden folgenden Kapiteln angespro-chen. Die konkrete Umsetzung der Strategien wirdim Zusammenhang mit den verschiedenen Formenvon Verkehrserhebungen in den Kapiteln 5 bis 8 be-handelt.

2.4.2 Verfahren zur Vermeidung oder Reduzierung systematischer Fehler

Systematische Fehler entstehen durch Verfahrens-mängel in den verschiedenen Phasen einer Erhe-bung. Strategien und Maßnahmen zur Fehlerver-meidung bzw. -reduzierung lassen sich deshalbnach den Erhebungsphasen ordnen.

Vermeidung von Spezifikationsfehlern

• geeignetes Rahmenkonzept,

• Erhebungsdesign bzw. Wahl der Erhebungs-form,

• Durchführung von Pilottests.

Vermeidung von Coverage-Fehlern

• Prüfung der Auswahlgrundlage auf Vollständig-keit bezüglich der Zielgesamtheit durch Ver-gleich mit externen Datenbeständen.

• Bereinigung der Auswahlgrundlage um dupli-zierte und irrtümlich eingeschlossene Einheiten.

• Verwendung von mehreren Auswahlgrundlagen.

Vermeidung von Antwortausfällen

• Bereitstellung einer ausreichenden Anzahl vonErhebungspersonen (Interviewer, Zähler).

• Periodische Überprüfung der technischen Gerä-te auf Defekt etc.

• Nachfassaktionen bei Befragungen.

• Verwendung von Incentives (Anreize zur Teil-nahme an einer Befragung).

Vermeidung von Fehlern durch Nichtüberein-stimmung von gemessenem und wahremMerkmalswert

• Interviewerauswahl, Interviewerschulung und -überwachung,

• Auswahl von eindeutigen Fragen und Antwortensowie Verwendung von problemadäquaten Ant-wortskalen,

• Instrumenteneichung und -überprüfung.

Vermeidung von Fehlern bei der Datenaufberei-tung

• Abstimmung mit dem zuständigen Erhebungs-personal hinsichtlich Besonderheiten bei derDatenerfassung,

• Anwendung von Methoden der Qualitätskontrol-le auf den einzelnen Stufen des Aufbereitungs-prozesses.

2.4.3 Verfahren zur Ermittlung und Korrektursystematischer Fehler

Für einige Arten von systematischen Fehlern ist esmöglich, ihren Beitrag zum Gesamtfehler einer Erhebung zumindest näherungsweise anzugeben.Die dafür infrage kommenden Verfahren (sog.postsurvey evaluations) werden im vorliegen-

13

den Kapitel behandelt (BIEMER und LYBERG,2003).

Zu den häufig verwendeten Verfahren zur Ermitt-lung und Korrektur von Erhebungsfehlern gehörenhierbei:

• Split-Ballot-Experimente (Methodensplit inner-halb der Stichprobe)

Hierbei wird eine Stichprobe nach dem Zufallsprinzipin zwei oder mehr Unterstichproben (Substichpro-ben) unterteilt. Dieses Verfahren dient der Untersu-chung von Instrument- bzw. Methodeneffekten. DieUnterstichproben werden dabei z. B. mit verschiede-nen Fragebogenversionen untersucht, um durchUmordnung oder Umformulierung der Fragen oderAntwortkategorien (in einer schriftlichen Befragung)Fragekontexteffekte identifizieren und vermeiden zukönnen. Aber auch die Wahl der geeigneten Befra-gungsform (Computer Assisted Personal Inter-viewing (CAPI), Computer Assisted Self Interviewing(CASI) oder Paper and Pencil Interviewing (PAPI))oder ihre Tauglichkeit für eine bestimmte Fragestel-lung kann so untersucht werden.

Da es mehrere Faktoren gibt, die wechselseitig in-teragieren (Interviewer vs. Befragte vs. Interviewsi-tuation vs. Befragungsform), ist manchmal die An-wendung auch noch komplexerer Verfahren sinn-voll (GROVES und COUPER, 1998).

• Wiederholungserhebungen

Bei Wiederholungserhebungen wird eine Messungnochmals durchgeführt, um Abweichungen destechnischen Gerätes quantifizieren zu können (Un-tersuchung der Reliabilität durch eine Vergleichs-studie zur Messung des „Instrument-Effekts“). BeiBefragungen werden Personen aus der Original-stichprobe nochmals dieselben Fragen gestellt(Reinterviewstudies). Mit dieser weit verbreitetenMethode lässt sich die durch den Messfehler verur-sachte Verzerrung (Interviewer-Bias, Messfehler-Bias) bestimmen.

• Kontrollerhebungen

Im Gegensatz zu den Wiederholungserhebungenwird hier eine andere Stichprobe aus der Auswahl-gesamtheit zur selben Thematik befragt.

• Gewichtungsverfahren

Mit der Bestimmung von Korrekturfaktoren, welcheauf Basis von externen, validen und aktuellen Ver-gleichsdatenbeständen (Zahlen der Bundesagentur

für Arbeit, Mikrozensus etc.) gebildet werden, wirdversucht, Verzerrungen z. B. in der Altersstrukturder Stichprobe auszugleichen.

• Non-Response-Untersuchungen

Um konkrete Aussagen über den Nonresponse-Ef-fekt (bei Befragungen) treffen zu können, benötigtman Informationen über die potenziellen Antwortender Nichtantworter. Hierzu wird eine zufällige Unter-stichprobe aus den Nichtantwortern gezogen undnochmals versucht, diese zu befragen. Da bei derwiederholten Befragung der Nichtantworter miteiner hohen Verweigerungsquote gerechnet wer-den kann, wird i. d. R. der Fragenumfang erheblichreduziert und ggf. auch die Befragungstechnik ge-wechselt. Die Ergebnisse einer Nonresponse-Un-tersuchung dienen u. a. zur Korrektur des Hoch-rechnungsverfahrens.

2.5 Erforderliche Datenqualität

2.5.1 Operationalisierung von Standards derDatenqualität

Datenqualitätsstandards im Sinne von Anforderun-gen an die Genauigkeit von Erhebungsdaten wer-den in der statistischen Methodenlehre meist bezo-gen auf die Präzision, d. h. den zufälligen Stichpro-benfehler, behandelt. Wissenschaftlich fundierteUntersuchungen zum Thema „erforderliche Präzisi-on“ (desired precision) finden sich von jeher in derstichprobentheoretischen Literatur (HANSEN,HURWITZ und MADOW, 1953).

Hat man eine bestimmte Fehlerspanne vorgege-ben, so kann z. B. derjenige Stichprobenumfangberechnet werden, bei dessen Verwirklichung diebetreffende Fehlerspanne mit einer bestimmtenWahrscheinlichkeit eingehalten wird. Es ist ein be-sonderer Vorzug von Zufallsauswahlverfahren,dass

• bei vorgegebenen Fehlergrenzen der erforderli-che Stichprobenumfang errechnet werden kannbzw.

• bei vorgegebenem Stichprobenumfang dieStandardfehler (Wurzel aus der Varianz desSchätzers) errechnet werden können.

Im Folgenden wird zunächst erörtert, welche Anfor-derungen an die Präzision gestellt werden, d. h.,welche Vorgaben für den Stichprobenfehler ge-bräuchlich sind. Im Anschluss daran wird der Frage

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nachgegangen, welche Anforderungen an die Rich-tigkeit der Daten zu stellen sind bzw. ab welcherGrößenordnung der Verzerrung die Gesamtgenau-igkeit einer Stichprobenerhebung gravierend beein-trächtigt ist.

2.5.2 Stichprobenfehler: Anforderungen an diePräzision

Ausgangspunkt der Überlegungen zur notwendigenPräzision sind die mit den Stichprobendaten zu er-stellenden Ergebnistabellen und deren geplanteVerwendung. Wenn eine bestimmte Fehlergrenze(absoluter oder relativer Fehler der Schätzung) fürein einzelnes Tabellenfeld oder mehrere Tabellen-felder vorgegeben ist, so kann vor Durchführungder Erhebung der notwendige Stichprobenumfangder Größenordnung nach berechnet werden (vgl. z. B. BOCK, 1998). Es versteht sich, dass bei ge-gebener Fehlergrenze der erforderliche Mindest-stichprobenumfang durch

• das praktizierte Auswahlverfahren,

• die Art der zu schätzenden Kennzahl und

• das verwendete Hochrechnungsverfahren

bestimmt wird. Um im Rahmen der Stichprobenpla-nung Mindeststichprobenumfänge berechnen zukönnen, müssen zahlenmäßige Vorstellungen überdie Besetzungshäufigkeit der Tabellenfelder undüber die Streuung der wichtigsten Untersuchungs-merkmale vorliegen.

In der Praxis ist die Festlegung eines Maßstabs fürdie Genauigkeit oft problematisch. Dies wird an fol-genden Fragen deutlich:

• Soll die Genauigkeitsforderung sich auf eineoder mehrere Ergebnisgrößen beziehen?

• Welche Genauigkeit sollen gruppenspezifischeKennzahlen im Verhältnis zu der betreffendenKennzahl für die Gesamtheit haben?

• Wie ist vorzugehen, wenn mehrere Genauig-keitsforderungen nicht miteinander vereinbarsind?

Auch die Bemessung der Genauigkeitsforderungerweist sich vielfach als schwierig. Meist zeigt sich,dass keine klar begründeten Vorstellungen über dienotwendige Genauigkeit einer statistischen Kenn-zahl bestehen. Entscheidend ist, dass die Fehler inden Kennzahlen nicht zu einer falschen Lösung der

gestellten Aufgabe oder zu Fehlentscheidungenführen.

Die „richtige“ Genauigkeitsforderung kann nur amkonkreten Beispiel und vor dem Hintergrund dersachlichen Fragestellung formuliert werden. Ge-bräuchlich ist es, die Genauigkeitsforderung mit Hilfedes relativen Standardfehlers √[Var(y)]/y oder desrelativen Fehlers der Schätzung |y–Y|/Y auszu-drücken.

Generell besteht die Tendenz, die Genauigkeitsfor-derungen pauschal zu hoch anzusetzen (Statisti-sches Bundesamt, 1960, S. 21-22). Oft wird vermu-tet, dass es grundsätzlich nicht möglich sei, mit Zah-len zu arbeiten, die z. B. einen relativen Standard-fehler von 10 % haben. Tatsächlich genügt eine sol-che Genauigkeit aber häufig, vor allem wenn es sichum kleinere Anteilswerte handelt, bei denen oft nurgrößere Unterschiede von praktischer Bedeutungsind.

Wenn es z. B. bei einem ÖV-Anteil am gesamtenVerkehrsaufkommen von 5 % darauf ankommt, eineVeränderung von 5 auf 6 Prozent, d. h. einen (relati-ven) Unterschied von 20 % in den Häufigkeiten, fest-zustellen, dann würde dazu ein relativer Standard-fehler von 10 % völlig ausreichen. Wenn bei derSchätzung der mittleren Reiseweite im ÖPNV einabsoluter Fehler von 0,5 km beim Sicherheitsgrad95 % nicht überschritten werden soll, dann ent-spricht dies bei einer mittleren Reiseweite von 10 kmeinem maximalen relativen Fehler von 5 %; ein ma-ximaler relativer Fehler von 1 % würden hier bedeu-ten, dass die mittlere Reiseweite auf 100 m genaugeschätzt werden soll, was in der Regel eine über-zogene Genauigkeitsforderung darstellen dürfte.Gleichwohl kann es aber natürlich Situationengeben, in denen die Forderung eines maximalen re-lativen Fehlers von 1 % berechtigt und notwendig ist.

Eine wichtige Orientierungshilfe stellen in diesemZusammenhang die Genauigkeitsstandards desMikrozensus dar. Im „Qualitätsbericht“ zum Mikro-zensus 2007 (Statistisches Bundesamt, 2008, S. 6-8) wird im Hinblick auf stichprobenbedingte Feh-ler dargestellt, wie der relative Standardfehler √[Var(y)]/y näherungsweise aus den hochgerechnetenBesetzungszahlen der Tabellenfelder ermittelt wer-den kann2. Beim Mikrozensus wird ein Hochrech-

15

2 Das entsprechende Verfahren ist in der englischsprachigenLiteratur unter dem Namen „Generalized Variance Functions“ bekannt.

nungsergebnis nicht mehr ausgewiesen, sonderndurch einen Schrägstrich („/“) ersetzt, wenn der relative Standardfehler einen Schwellenwert von 15 % übersteigt3.

Dieses Genauigkeitskriterium könnte man z. B.auch bei Mobilitätserhebungen anwenden, beidenen es unter anderem um die Schätzung dermittleren täglichen Wegelänge von Personen geht.Beispielhaft sei angenommen, dass eine einfacheZufallsstichprobe für eine bestimmte Teilgruppe vonn Personen (genauer: Personentage) folgende Er-gebnisse geliefert hat:

Mittelwert 25 km/Tag,

Standardabweichung 27,5 km/Tag,

Standardfehler 27,5/√n km/Tag,

Relativer Standardfehler 27,5/(25√n).

Damit der relative Standardfehler des Mittelwertsder täglichen Wegelänge den zulässigen Höchst-wert von 15 % (0,15) nicht überschreitet, muss diebetrachtete Teilgruppe in der Stichprobe mindes-tens n0 = 54 Personen umfassen. Bei dieser Fall-zahl (54 Personen) würde man beim Sicherheits-grad 95 % (zugehöriges Quantil der Standardnor-malverteilung: 1,96) das folgende Konfidenzinter-vall für die mittlere tägliche Wegelänge erhalten:

25 ± 1,96·(27,5/√54),

d. h. näherungsweise

25 ± 7,3 km pro Person und Tag.

Ein Konfidenzintervall, das von

17,7 bis 32,3 km pro Person und Tag

reicht, deutet auf eine so geringe Präzision der Mit-telwertschätzung hin, dass es in der Tat naheliegt,auf eine Veröffentlichung der gruppenspezifischenKennzahl (25 km/Tag) zu verzichten. Weil beimMerkmal tägliche Wegelänge ganz generell Mittel-wert und Standardabweichung annähernd gleichgroß sind, könnte man als Anforderung formulieren,dass Mittelwertschätzungen nur dann veröffentlichtwerden sollten, wenn die betreffende Personen-gruppe in der Stichprobe mit mindestens 50 Perso-nen vertreten ist.

2.5.3 Systematischer Fehler: Anforderungenan die Richtigkeit

Anforderungen an die Richtigkeit können prinzipiellin Form von zulässigen Höchstwerten für die Ver-zerrung formuliert werden. Anders als beim Stich-probenfehler ist es beim systematischen Fehleraber nicht ohne weiteres möglich, das Erhebungs-verfahren von vorneherein so einzurichten, dasseine bestimmte Schranke für die Verzerrung nichtüberschritten wird. Im Folgenden wird deshalb derFrage nachgegangen, welche Verzerrung noch to-lerierbar ist in dem Sinne, dass durch den syste-matischen Fehler die Gesamtgenauigkeit derSchätzung nicht „zu stark“ beeinträchtigt wird.

Ob eine Verzerrung B = m–Y „gravierend“ bzw.„nicht mehr tolerierbar“ ist, hängt davon ab, wiegroß B im Verhältnis zum Standardfehler, d. h. zurStandardabweichung σ = √Var(y) des Schätzers y,ist. Wir sprechen im Folgenden von einer „unzurei-chenden“ Genauigkeit bzw. einem „beträchtlichen“Gesamtfehler, wenn der normalverteilte Schätzer yvon der zu schätzenden Kennzahl Y um mehr als1,96 · σ nach unten oder oben abweicht.

Liegt kein systematischer Fehler vor, d. h., gilt B = m – Y = 0, so ist y unverzerrt. In diesem Fall beträgtdie Wahrscheinlichkeit dafür, dass die Schätzungmit einem „beträchtlichen“ Gesamtfehler behaftetist, d. h. außerhalb des oben genannten Bereichsliegt, bekanntlich 5 % (0,05). Wie man sich leichtüberlegt, steigt diese Fehlerwahrscheinlichkeit überden Wert von 5 %, wenn die Daten mit einem sys-tematischen Fehler behaftet sind.

Bei COCHRAN (1970), S. 12-16, finden sich Bedin-gungen, unter denen der Einfluss der Verzerrung Bauf die Gesamtgenauigkeit des Schätzers vernach-lässigt werden kann. Wie sich zeigen lässt, hängtdie Wahrscheinlichkeit P(F) für einen „beträchtli-chen Fehler“, d. h. eine Über- oder Unterschätzungdes wahren Wertes Y um mehr als 1,96 · σ vomVerhältnis B/σ ab, wobei jetzt B als Absolutbetragder Verzerrung zu interpretieren ist:

Wenn z. B. die Verzerrung genauso groß ist wie dieStandardabweichung des Schätzers (B/σ = 1,00),so liegt die Wahrscheinlichkeit für einen „beträcht-lichen Fehler“ bei 17 % (wie in Tabelle 1 darge-stellt). Der Forscher, der die Verzerrung ja meistnicht kennt, glaubt also, einen (unverzerrten)Schätzer zu haben, der nur mit einer Wahrschein-lichkeit von 5 % eine „schlechte“ bzw. „ungenaue“Schätzung liefert; tatsächlich verwendet er aber

16

3 Dies ist der Fall, wenn für eine bestimmte Teilgruppe diehochgerechnete Zahl der Personen (nicht die Zahl der Per-sonen in der Stichprobe) unter 5.000 liegt.

einen Schätzer, bei dem diese Wahrscheinlichkeit17 % beträgt.

Beispiel: mittlere tägliche Wegelänge

Auf der Basis einer Zufallsstichprobe von n = 2.225Personen soll die mittlere tägliche Wegelänge ge-schätzt werden. Aus vorliegenden Mobilitätsstudiensei die Standardabweichung der täglichen We-gelänge in guter Näherung bekannt:

σ = 22,5 km.

Der Standardfehler des Mittelwerts beträgt beimoben angegebenen Stichprobenumfang also

σ/√n = 0,477.

Dieser Standardfehler ist wohlgemerkt als Streuungvon y um m, nicht um Y, zu verstehen.

Wenn nun infolge eines systematischen Angabe-fehlers (response error) die Befragten ihre täglicheWegelänge im Durchschnitt um B = 0,477 km zuhoch angeben, dann erhält man beim Stichpro-benumfang n = 2.225 Personen mit 17-prozentigerWahrscheinlichkeit einen Schätzwert für die mittle-re tägliche Wegelänge, der vom wahren Wert ummehr als

1,96 · 0,477 = 0,935 km

abweicht4.

Bei Mobilitätserhebungen ist eine systematischeÜberschätzung der täglichen Wegelänge durch dieBefragten um durchschnittlich 0,5 km ohne weite-

res denkbar. Geht man aufgrund von Daten ausfrüheren Erhebungen davon aus, dass der Mittel-wert der täglichen Wegelänge bei ca. 20 km liegt,so beträgt die Verzerrung nur etwa 2,5 % des wah-ren Mittelwertes (0,5/20 = 0,025 = 2,5 %). Wie mansieht, ist die Auswirkung einer solchen – zunächstfast unbedeutend erscheinenden – Verzerrung aufdie Gesamtgenauigkeit der Hochrechnung be-trächtlich.

Der Einfluss des Bias auf die Gesamtgenauigkeiteines Schätzers ist auf jeden Fall zu vernachlässi-gen, wenn der Absolutbetrag B der Verzerrung einZehntel der Standardabweichung σ des Schätzersnicht überschreitet:

B/σ < 0,1.

Aber selbst im Fall B/σ = 0,4 ist die Ungenauigkeitder Fehlerwahrscheinlichkeit P(F) noch vergleichs-weise gering. Man kann demnach als Fazit festhal-ten,

• dass Verzerrungen nicht ins Gewicht fallen, so-lange sie nur höchstens halb so groß sind wieder aus der Zufallsauswahl resultierende Stan-dardfehler der Schätzung.

Für Verzerrungen, die im Schätzverfahren begrün-det sind (Verhältnisschätzung), kann mathematischgezeigt werden, dass B/σ < 0,1 erfüllt ist, wenn derStichprobenumfang groß genug gewählt wird(asymptotisch unverzerrte Schätzung). Dagegen istes bei Verzerrungen, die aus systematischen Feh-lern (z. B. Angabefehler oder Nonresponse) resul-tieren, meist unmöglich sicherzustellen, dass dasVerhältnis B/σ eine hinreichend kleine obereSchranke nicht überschreitet.

2.5.4 Exkurs zum Thema Verzerrungen durchNonresponse

Auf der Basis der obigen Ausführungen, wonachVerzerrungen nicht ins Gewicht fallen, solange sienur höchstens halb so groß sind wie der aus derZufallsauswahl resultierende Standardfehler derSchätzung, wird im Folgenden der Frage nachge-gangen, unter welchen Bedingungen Nonresponsezu Verzerrungen führt, die nicht mehr tolerierbarsind. Als Beispiel dient eine Befragung von n zufäl-lig ausgewählten Personen zu ihrem Verkehrsver-halten an einem zufällig ausgewählten Stichtag.

Gemäß Kapitel 2.3.4 kann bei der Schätzung einerMobilitätskennzahl wie z. B. der mittleren täglichen

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Tab. 1: Wahrscheinlichkeit für einen „beträchtlichen Fehler“

B/σ P(F)

0 0,0500

0,10 0,0511

0,20 0,0546

0,40 0,0685

0,60 0,0921

0,80 0,1259

1,00 0,1700

1,50 0,3231

4 Die Wahrscheinlichkeit für eine Überschätzung des wahrenMittelwertes um mehr als 0,935 km ist 16,85 %, die Wahr-scheinlichkeit für eine entsprechende Unterschätzung ist0,15 %. Vgl. COCHRAN (1970), S. 14.

Wegelänge von Personen (µ) die Verzerrung Bdurch Nonresponse wie folgt dargestellt werden

B = w2lµ1 – µ2l.

Hierbei bezeichnet w2 den Anteil der nicht antwort-bereiten Personen in der Grundgesamtheit (kurz„wahre“ Nonresponsequote) und die absolute Ab-weichung lµ1 – µ2l den Verhaltensunterschied zwi-schen den antwortbereiten und nicht antwortberei-ten Personen in der Grundgesamtheit.

Die Verzerrung kann hingenommen werden, falls

B ≤ 0,5·(σ/√n),

wobei σ/√n die Standardabweichung des Stichpro-benmittelwertes der täglichen Wegelänge ist (n be-zeichnet hier die Zahl der Antworter). Substituiertman B durch w2lµ1 – µ2l, so erhält man die Darstel-lung

w2lµ1 – µ2l ≤ 0,5·(σ/√n),

woraus

w2 ≤ 0,5 · (σ /√n)/(µ1 – µ2) = 0,5 · σ/[lµ1 – µ2l√n]

folgt.

Beispiel:

Hat man Angaben von n = 5.000 Personen erhaltenund unterstellt man eine Streuung der täglichenWegelänge von σ = 25 km/Tag, so ergibt sich

w2 ≤ 0,5 · 25/[lµ1 – µ2l√5.000]

bzw.

w2 ≤ 12,5/[70,71lµ1 – µ2l].

Wenn sich die mittlere tägliche Wegelänge µ2 dernicht antwortbereiten Personen von der mittlerenWegelänge µ1 der antwortbereiten Personen umgenau 1 km/Tag unterscheidet, so wäre eine wahreNonresponsequote w2 von bis zu 0,177 (d. h. 17,7 %) tolerierbar. Liegt der Mittelwertunterschiedbei 2 km/Tag, so kann nur noch eine (wahre) Non-responsequote von höchstens 0,088 (d. h. 8,8 %)hingenommen werden. Wie man sieht, wird die Ge-samtgenauigkeit des Schätzers für die mittlere täg-liche Wegelänge je nach Stärke des Verhaltensun-terschieds zwischen antwortbereiten und nicht ant-wortbereiten Personen ggf. schon bei Nonres-ponsequoten in der Größenordnung von 10 oder 20Prozent empfindlich beeinträchtigt.

Wenn 50 % der Personen in der Grundgesamtheitnicht antwortbereit sind (w2 = 0,5), so ist im vorlie-

genden Beispiel (n = 5.000; σ = 25 km/Tag) die Ver-zerrung nur dann zu vernachlässigen, wenn die Ab-weichung lµ1 – µ2l der beiden Mittelwerte nichtgrößer ist als 0,35 km/Tag. Ob diese Bedingung er-füllt ist, kann in der Regel nur durch eine spezielleNonresponse-Studie geklärt werden.

3 VerkehrswissenschaftlicheGrundlagen

3.1 Allgemeine Charakterisierung vonVerkehrserhebungen

3.1.1 Verkehr als Objekt empirischer Untersu-chungen

Aus statistischer Perspektive ist „Verkehr“ eine räumlich, zeitlich und sachlich abgegrenzte Ge-samtheit von „Ortsveränderungen“, wobei mit Orts-veränderungen Vorgänge (Prozesse) der räumli-chen Fortbewegung bestimmter Einheiten gemeintsind. Die Einheiten, die im Rahmen dieser Prozes-se ihre räumliche Position verändern, sind je nachBetrachtungsweise die Verkehrsobjekte (Personen,Güter) oder die für die Raumüberwindung der Ob-jekte eingesetzten Verkehrsmittel (Fahrzeuge). Beider Fortbewegung im Raum ist jedes Verkehrsob-jekt einem Verkehrsmittel zugeordnet.

Verkehr als eine Gesamtheit von Ortsveränderun-gen ist eine so genannte Ereignisgesamtheit5. Umetwas über Umfang und Struktur des Verkehrs aus-sagen zu können, müssen die betreffenden Fortbe-wegungsprozesse während eines gewissen Unter-suchungszeitraums im jeweiligen Untersuchungs-gebiet beobachtet werden. Entsprechend demSprachgebrauch in der Epidemiologie handelt essich bei Verkehrsuntersuchungen also um „Inzi-denzstudien“6, d. h. um eine zeitraumbezogene Er-fassung von Ereignissen (Ortsveränderungen) undderen Eigenschaften. Die bei einer Verkehrsunter-suchung erhobenen Ortsveränderungen von Per-sonen, Gütern oder Fahrzeugen können als Stich-

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5 Traditionell spricht man hier auch von „Bewegungsmasse“(als Gegenstück zu „Bestandsmasse“).

6 Bei epidemiologischen Inzidenzstudien wird die Zahl der ineinem bestimmten Zeitraum neu aufgetretenen Krankheits-fälle erfasst. Das Gegenstück hierzu sind zeitpunktbezogene„Prävalenzstudien“, bei denen erhoben wird, wie häufig eineKrankheit zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Populationvorkommt.

probe aus einer Ereignisgesamtheit interpretiertwerden.

In der Verkehrsforschung und Verkehrsplanung hatdie überwiegende Mehrzahl der Untersuchungenden Charakter von Inzidenzstudien. Gleichwohl fin-det sich aber als Studienform auch die „Prävalenz-studie“, bei der verkehrsrelevante Objekte undderen Eigenschaften zu einem bestimmten Zeit-punkt erfasst werden. Ein typisches Beispiel sindErhebungen zum ruhenden Verkehr (z. B. Bele-gung eines P&R-Platzes zu verschiedenen Zeitendes Tages).

3.1.2 Erhebung als wichtigste Methode der Gewinnung von Verkehrsdaten

Aus Sicht der empirischen Forschung können Ver-kehrserhebungen den so genannten nichtexperi-mentellen Untersuchungsdesigns (auch Ex-post-facto-Designs) zugerechnet werden. In der eng-lischsprachigen Literatur werden Erhebungen (sur-veys) dem Untersuchungstyp observational studieszugeordnet. Charakteristisch für diesen For-schungsansatz ist es, aktuelles menschliches Ver-halten in „natürlichen“ Situationen („Feld“) zu analy-sieren.

Für experimentelle oder quasi-experimentelle Un-tersuchungsdesigns, die in der vorliegenden Arbeitnicht betrachtet werden, ist demgegenüber die Ana-lyse aktuellen Verhaltens in vom Forscher be-stimmten Situationen („Labor“) typisch. In der Ver-kehrsforschung sind experimentelle Designsäußerst selten, quasi-experimentelle Designs findetman dagegen häufiger, beispielsweise im Zusam-menhang mit der Evaluation von Maßnahmen imBereich der Verkehrssicherheit oder bei Wirksam-keitsuntersuchungen zu Marketingmaßnahmen vonÖPNV-Unternehmen.

Folgt man dem in der empirischen Forschung all-gemein üblichen Sprachgebrauch, so kann mansagen, dass Verkehrserhebungen in zwei verschie-denen Formen, nämlich als Beobachtung bzw. alsBefragung, durchgeführt werden.

3.2 Erhebungsform „Beobachtung“

3.2.1 Beobachtung: Begriff und Arten

Unter Beobachtung versteht man ganz allgemeindas systematische Erfassen, Festhalten und Deu-ten sinnlich wahrnehmbaren Verhaltens zum Zeit-

punkt seines Geschehens (ATTESLANDER, 2003,S. 79). Beobachtung findet also während eines be-stimmten Zeitraums an einem bestimmten geogra-fischen Ort statt. In der verkehrswissenschaftlichenLiteratur wird demgegenüber der Begriff der Beo-bachtung meist enger gefasst, etwa als ein Verfah-ren zur Erfassung von Nutzungen in definierten Ge-bieten mit dem Ziel, Erkenntnisse über Ausschnittevon Aktivitätsmustern von Personen bzw. Perso-nenkollektiven zu gewinnen (STEIERWALD,KÜNNE, VOGT, 2005, S.106 ff.).

Unter „Verhalten“ sind im Verkehrswesen sichtbareoder messbare Phänomene wie z. B. Gurttragenvon Fahrzeuginsassen oder Geschwindigkeitsver-halten von Fahrzeugführern zu verstehen. Die sys-tematische Erfassung des Verhaltens „zum Zeit-punkt seines Geschehens“ ist dadurch gegeben,dass die Beobachtung im Verkehrssystem selbstbzw. an einem bestimmten „Aktivitätsort“ erfolgt.

In der empirischen Sozialforschung werden Be-obachtungsverfahren üblicherweise nach den fol-genden Kategorien klassifiziert (vgl. BORTZ undDÖRING, 1995):

• offene versus verdeckte Beobachtung,

• teilnehmende versus nicht-teilnehmende Be-obachtung,

• Feld- versus Laboratoriumsbeobachtung,

• strukturierte (quantitativ mittels Kategoriensche-mas) versus unstrukturierte (qualitative) Be-obachtung,

• apparative versus nicht-apparative Beobach-tung,

Im Folgenden wird auf die Bedeutung und die vie-len verschiedenen Erscheinungsformen der Be-obachtung im Verkehrswesen eingegangen.

3.2.2 Beobachtung im Verkehrswesen

Die Erfassung beobachtbaren Verkehrsverhaltensfindet überwiegend als „Beobachtung im fließendenVerkehr“, d. h. im Verkehrssystem selbst, statt. Ver-kehrszählungen, Erhebungen zum Sicherungsver-halten7 und Erhebungen zum Abstands- und Ge-

19

7 Gurttragen, Helmtragen, Nutzung von Sicherungseinrichtun-gen für mitfahrende Kinder u. Ä.

schwindigkeitsverhalten sind typische Beispiele fürBeobachtungen im Verkehrssystem. Auch die Kon-fliktbeobachtung als Methode der Verkehrssicher-heitsforschung und die Beobachtung von komple-xeren Bewegungsmustern (z. B. von Fußgängernauf öffentlichen Plätzen) sind hier als Beispiele zunennen. Die genannten Beispiele für Verkehrserhe-bungen lassen sich als (mehr oder weniger) ver-deckte, nicht-teilnehmende Feldbeobachtungen be-schreiben, die stark strukturiert sind und je nach Er-hebungsgegenstand apparativ oder auch nicht-ap-parativ durchgeführt werden.

Im Verkehrswesen ist es seit jeher gebräuchlich,die Erhebungsform „Beobachtung“ (Datenerhebung„von außen“, d. h. ohne Kommunikation zwischen„Erheber“ und „Erhebungseinheit“) weiter zu unter-gliedern:

• Zählung

- Erfassung von Ereignissen (z. B. Zahl derVorbeifahrten von Fahrzeugen an einemZählpunkt während eines Zählzeitraums),

- Erfassung von Objekten (z. B. Zahl der ab-gestellten Fahrzeuge auf einem Parkplatz zueinem bestimmten Zählzeitpunkt).

• Messung

- Erfassung quantitativer Merkmale von Ereig-nissen (z. B. lokale Geschwindigkeit vorbei-fahrender Fahrzeuge),

- Erfassung quantitativer Merkmale von Objek-ten (z. B. Verweildauer geparkter Fahrzeu-ge).

• Verhaltensbeobachtung

- Erfassung qualitativer Merkmale von Ereig-nissen (z. B. Helmtragen von Zweiradfah-rern),

- Erfassung qualitativer Merkmale von Objek-ten (z. B. Regelkonformität der Abstellunggeparkter Fahrzeuge).

Auch in der englischsprachigen Literatur zu Ver-kehrserhebungen werden observational surveysals bedeutende Erhebungsform behandelt: “Obser-vational surveys, while being relatively infrequent insocial science surveys, are commonplace in transport and, more particularly, traffic surveys”(RICHARDSON, AMPT und MEYBURG, 1995, S.44-46). Die genannten Autoren unterscheiden

• direkte Beobachtung

- Verkehrszählungen unterschiedlicher Art,

- klassifizierende Verkehrszählungen,

- Fahrzeit- und Wartezeiterhebungen,

- Geschwindigkeitsmessungen,

- Achslasterhebungen usw.,

• indirekte Beobachtung

- Erfassung der von Fahrzeugen verursachtenSpuren (z. B. Spurrillen) als Indikatoren derVerkehrsstärke,

- Erfassung von Fahrzeugteilen und Brems-bzw. Schleuderspuren zur Identifikation vonGefahrenstellen.

In der Literatur zum Komplex „Traffic Systems“ wer-den viele verschiedene Formen von observationalsurveys beschrieben: „A variety of methods for observing and estimating traffic parameters such asflows, speeds, queue lengths, parking needs, andpatterns of demand are … described in detail.” ImEinzelnen sind dies (TAYLOR, YOUNG und BONSALL, 1996, 157-293):

• vehicle counting and classification surveys

- manual counting methods,

- counting methods involving video,

- automatic detection of vehicles,

- automatic classification of vehicles,

• speed, headway and travel time surveys

- methods for collecting data on spot speeds,

- methods for collecting data on vehicle head-ways,

- methods for collecting data on travel times,

- methods for collecting data on delays,

• surveys of environmental impacts

- survey methods for emissions,

- surveys of traffic noise levels,

• intersection studies

- intersection delay studies,

- saturation flow studies,

- gap acceptance studies,

20

• origin-destination and route choice surveys

- methods for obtaining O-D data,

- methods for obtaining route choice data,

• traffic generation and parking surveys

- inventory surveys (parking facilities etc.),

- (observational) traffic generation and parkingdemand surveys (cordon, patrol, video sur-veys).

Während man die Art der Verkehrsbeteiligung einerPerson durch „Beobachtung“ ermitteln kann, ist esin vielen Fällen unmöglich, den Anlass oder Zweckder Verkehrsbeteiligung auf diese Weise zu erhe-ben. Dies kann meist nur auf dem Wege der „Be-fragung“ erfolgen.

3.3 Erhebungsform „Befragung“

3.3.1 Befragung: Begriff und Arten

Bei der Befragung werden durch verbale Stimuli(Fragen) verbale Reaktionen (Antworten) hervorge-rufen; die Antworten der Befragten beziehen sichauf erlebte und erinnerte Ereignisse, stellen Mei-nungen und Bewertungen dar (ATTESLANDER,2003, S. 120).

Da Befragung Kommunikation zwischen dem Inter-viewer und dem Befragten bedeutet, ist die Lösungvon Raum und Zeit des Besprochenen (hier meistdas individuelle Verkehrsverhalten) möglich. Eine inraum-zeitlicher Hinsicht vom Untersuchungsgegen-stand losgelöste Befragung ist z. B. die retrospekti-ve Erhebung der Reisen privater Haushalte in denletzten drei Kalendermonaten im Rahmen einerschriftlich-postalischen Befragung (inhome survey).

Die Befragung zum Verkehrsverhalten kann aberauch während der betreffenden Ortsveränderung(on trip survey) stattfinden. Die Befragung von ÖV-Fahrgästen im Verkehrsmittel bzw. an der Halte-stelle ist ein Beispiel hierfür. Diese, auch in derMarktforschung gebräuchliche Befragungsformwird meist „intercept survey“ genannt, da man dieBefragten bei einer Tätigkeit „unterbrechen“ muss,um das Interview führen zu können.

Befragungen werden nach dem Studiendesign häu-fig wie folgt untergliedert:

• Querschnittsstudien,

• Längsschnittstudien.

Im Verkehrswesen sind die gebräuchlichsten For-men von Längsschnittstudien:

• Mehr-Tages-Erhebung (einmalige Befragungeiner Stichprobe von Personen zu ihrem Ver-kehrsverhalten an mehreren aufeinanderfolgen-den Tagen),

• Panelstudien (wiederholte Befragung derselbenStichprobe von Personen zu ihrem Verkehrsver-halten),

• replikative Studien/Trendstudien (Befragungeiner jeweils neuen Stichprobe von Personen zuihrem Verkehrsverhalten).

Für Längsschnittstudien ist es typisch, dass die Er-hebungsinhalte im Zeitverlauf im Wesentlichengleich bleiben.

Nach der Kommunikationsform unterscheidet man,

• mündliche,

• schriftliche und

• kombinierte

und nach dem Grad der Standardisierung

• wenig strukturierte,

• teilstrukturierte und

• stark strukturierte

Befragungen.

3.3.2 Befragung im Verkehrswesen

Verkehrsbefragungen bzw. Befragungen zum Ver-kehrsverhalten sind ganz überwiegend stark struk-turierte Befragungen, die in Form von Einzelbefra-gungen oder Haushaltsbefragungen durchgeführtwerden. Dabei findet sich sowohl die mündliche(persönlich bzw. telefonisch) als auch die schriftli-che (postalisch bzw. Oline-) Kommunikationsart.

Zunehmend werden Verkehrsbefragungen in kom-binierter Form durchgeführt:

• telefonische oder schriftliche Ankündigung derZusendung des schriftlichen Fragebogens,

• persönliche Überbringung des schriftlichen Fra-gebogens,

• Zusendung des Fragebogens mit anschließen-der telefonischer Abfrage,

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• elektronisch interaktiv.

Die nach unserem Wissen derzeit ausführlichstemethodenbezogene Darstellung der Befragungenzum Verkehrsverhalten ist das Buch von RICHARDSON, AMPT und MEYBURG (1995).

Auf neuere Erhebungsformen wird in den FGSV-Hinweisen zu Methoden computergestützter Erhe-bungen zum individuellen Verkehrsverhalten (2004)detailliert eingegangen.

3.4 Erkenntnisse zur Datenqualität beiVerkehrserhebungen

3.4.1 Fehlerquellen bei Zählungen

Die möglichen Fehlerquellen bei Verkehrszählun-gen können sehr unterschiedliche Ursachen haben.Um diese genauer beschreiben zu können, istzunächst eine Unterscheidung nach der Art derZählung, manuell oder automatisch, erforderlich.

Manuelle Zählungen kommen i. d. R. bei Stichpro-benzählungen, die den fließenden Verkehr überwenige Stunden erfassen, oder zur Erfassung vonFahrzeugen im ruhenden Verkehr zum Einsatz.Darüber hinaus werden auch im Öffentlichen Ver-kehr Ein- und Aussteiger und/oder die Besetzung inden Fahrzeugen oder an den Haltestellen manuellgezählt. Die Zählung kann in Kombination mit einerFahrgastbefragung erfolgen, um die Erhebungs-kosten aufgrund einer besseren Auslastung des Er-hebungspersonals gering zu halten. Im Gegensatzdazu werden automatische Verkehrs- bzw. Fahr-gastzählgeräte überwiegend zur dauerhaften Zäh-lung eingesetzt. Nachfolgend werden zunächst diein der Literatur beschriebenen möglichen Fehler-quellen von manuellen Zählungen erläutert. Im An-schluss daran erfolgt eine Zusammenstellung mög-licher Fehlerquellen bei der Anwendung von auto-matischen Zählgeräten, die ebenfalls aus der Lite-ratur hervorgehen.

Bei manuellen Stichprobenzählungen stellt sichzunächst die Frage nach einem geeigneten Zähltagund einer geeigneten Zählzeit bzw. Zähldauer. Indem Handbuch für Verkehrssicherheit und Ver-kehrstechnik der Hessischen Straßen- und Ver-kehrsverwaltung (S. 2.1-2 ff.) werden zumindest fürZählungen im Straßenverkehr Empfehlungen aus-gesprochen, die sich auf verschiedene Fragestel-lungen beziehen. Die Wahl von Zähltag, Zählzeitund Zähldauer stellt deshalb eine erste mögliche

Fehlerquelle bei manuellen Zählungen dar. Sie istmaßgebend dafür, ob die Stichprobenzählung re-präsentativ für die zu untersuchende Grundgesamt-heit ist oder nicht.

Weitere Fehlerquellen bei manuellen Zählungen imfließenden Verkehr werden von den Autoren DALGLEISH und HOOSE (2008) beschrieben.Demnach sinkt die Erfassungsgenauigkeit einesZählers bei zunehmender Anzahl von beobachtetenFahrstreifen und Fahrtrichtungen. Auch hohe Ver-kehrsstärken können zu Fehlern in der Erfassungführen. Analog dazu treten bei sehr großen Fahr-gastmengen im ÖV Fehler bei der Erfassung vonEin- bzw. Aussteigern auf.

Als weitere Fehlerquelle bei Zählungen des Kfz-Verkehrs nennen die Autoren die Anzahl der zu un-terscheidenden Fahrzeugarten. Je größer diese ist,desto schwieriger wird eine schnelle und sichereZuordnung. Da sich manche Fahrzeugtypen, be-sonders im Güterverkehr, nur in geringfügigenMerkmalen unterscheiden, kann eine zuverlässigeZuordnung zur richtigen Gruppe oft nicht in der kur-zen Zeit des Vorbeifahrens erfolgen.

Zusätzlich sind auch die Witterungsbedingungenund Lichtverhältnisse eine mögliche Fehlerquelle,da aufgrund von Nebel oder starken Regens einegenaue Erfassung des Verkehrs erschwert werdenkann.

Die persönliche Eignung, Ausbildung und Erfah-rung mit Zählungen haben einen großen Einflussauf die Qualität der Zählergebnisse. Mängel bei derAuswahl und Betreuung der Interviewer wie z. B.fehlende und mangelhaft durchgeführte Schulun-gen erhöhen die Fehler während der Feldarbeit. AmBeispiel manueller Zählungen des Kfz-Verkehrskonnten DALGLEISH und HOOSE (2008) deutlicheUnterschiede in der Qualität der Zählergebnissefestgestellen.

Auch bei der Übertragung der Zählergebnisse ineine Datenbank im Anschluss an die Zählung selbstkönnen Fehler entstehen, die das Zählergebnis zu-sätzlich beeinträchtigen. Dies gilt natürlich auch füralle nachfolgenden Schritte, die zur Aufbereitungder Zähldaten erforderlich sind. Hier liegen mögli-che Fehlerquellen nicht nur beim Bearbeiter selbst,sondern können auch durch fehlerhafte Program-mierung der zur Aufbereitung verwendeten PC-Pro-gramme auftreten. Daher ist eine sorgfältige Plau-sibilitätsprüfung der Ergebnisse zur Qualitätssiche-rung unumgänglich.

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Bei Zählungen im ruhenden Verkehr entfällt dieProblematik der richtigen Erfassung von hohen Ver-kehrsstärken und mehreren Fahrspuren bzw. Fahrt-richtungen, da hier die Zeit zur Erfassung nicht vonden Fahrzeugen, sondern vom Zähler selbst be-stimmt und an seine Bedürfnisse angepasst wer-den kann. Alle anderen genannten Fehlerquellenbei der Erfassung von fließendem Kfz-Verkehr sindauf Zählungen im ruhenden Verkehr übertragbar.

Bei der automatischen Verkehrszählung können in-zwischen diverse Geräte- bzw. Detektorarten unter-schieden werden. Die am häufigsten eingesetztenGeräte bei Zählungen im Kfz-Verkehr sind Induk-tionsschleifen, Radar- und Laserdetektoren sowieso genannte Kombinationsdetektoren, die verschie-dene Techniken (z. B. Doppler-Radar, Ultraschall,Passiv-Infrarot) miteinander kombinieren. Eine aus-führliche Beschreibung möglicher Geräte zur auto-matischen Verkehrsdatenerfassung sowie derengeeigneter Einsatzbereiche ist in einem Hinweispa-pier der FGSV „Hinweise zur kurzzeitigen automa-tischen Erfassung von Daten des Straßenverkehrs”(Stand 2009) derzeit in Bearbeitung. Eine Be-schreibung der Funktionsweise verschiedenerGeräte sowie ihrer Vor- und Nachteile ist ebenfallsin FGSV 2006 (S. 13, S. 56-62) enthalten. In die-sem Hinweispapier der FGSV werden auch mögli-che Fehlerquellen bei der automatischen Verkehrs-zählung beschrieben. Hier erfolgt im Allgemeineneine Unterscheidung zwischen den nachfolgendenFehlern, die sich im Wesentlichen auf die Geräteund deren Einrichtung beziehen (siehe auch DALGLEISH und HOOSE, 2008, S. 60-63):

• Fehlerquelle Sensor: Defekt oder Störung amSensor selbst aufgrund technischer Mängel,

• Fehler durch äußere Einflüsse: z. B. Witterung,elektromagnetische Beeinflussungen bei Induk-tionsschleifen, andere externe Störquellen, Ver-schmutzung, Vandalismus,

• Fehlerquellen bei der Projektvorbereitung:falsche Gerätewahl für bestimmte Aufgabenstel-lung durch fehlende Kenntnisse zu den optima-len Einsatzbereichen der Geräte, schlechteWahl des Standortes etc.,

• Fehlerquelle Montage: fehlerhafte Lage undnicht normgerechte Abmessungen bei Induk-tionsschleifen, falsche Ausrichtung bei Radar-und Laserdetektoren, fehlende Anschlüsse underforderliche Verbindungen für Stromversor-gung u. Ä.,

• Fehlerquellen bei der Inbetriebnahme und Para-metrierung der Detektoren: Fehler bei der Ein-gabe der erf. Parameter, falsche Fahrstreifenzu-ordnung etc.,

• Fehlerquelle bei der Datenübermittlung: unvoll-ständige bzw. fehlerhafte Übertragung derDaten vom Gerät zum Dateneingangsserver.

Zusätzlich zu diesen Fehlerquellen seitens der Ein-richtung der Geräte sind weitere zu nennen, die ausder Bewegung der Fahrzeuge und deren Form bzw.Abmessungen hervorgehen.

Beispielsweise können Erfassungsfehler dann ent-stehen, wenn Fahrzeuge nicht mittig auf dem Fahr-streifen fahren oder im Bereich des Detektors denFahrstreifen wechseln. Dies gilt besonders fürZweiräder, die aus diesem Grund häufig in einer zugeringen Anzahl erfasst werden. Weiterhin ist esmöglich, dass zwei dicht aufeinanderfolgende Fahr-zeuge als ein langes Fahrzeug oder ein Fahrzeugmit Anhänger identifiziert werden. Dies führt nebeneiner falschen Fahrzeuganzahl zusätzlich zu einerfehlerhaften Fahrzeugklassifikation. Diese Proble-matik tritt besonders bei dichtem Verkehr mit nied-rigen Geschwindigkeiten auf (DALGLEISH undHOOSE, 2008, S. 38-39).

Durch die vielen verschiedenen Bauformen vonFahrzeugen, die sich heute auf den Straßen wiederfinden, gibt es immer solche, deren Abmessungensich sehr nahe an der im Detektor hinterlegtenKlassifizierungsgrenze bewegen. Hier besteht einegewisse Wahrscheinlichkeit, dass diese Fahrzeugeder falschen Gruppe zugeordnet werden (FGSV,2006, S. 14). Diese Problematik wird verstärkt, jemehr Fahrzeugarten unterschieden werden sollen.Zum Beispiel werden in London mindestens 11,zum Teil sogar bis zu 22 verschiedene Fahrzeugar-ten unterschieden, sodass besonders die Fahrzeu-ge des Güterverkehrs falsch zugeordnet werden(United Nations, 2007, S. 33, und Department forTransport, 2005, S. 3).

Bei automatischen Fahrgastzählungen im ÖV wer-den auf Basis unterschiedlicher Technik (Trittmat-ten, Lichtschranken, Infrarotsysteme) die Ein- undAussteiger im Fahrzeug erfasst, wobei sich die Er-fassung mittels Infrarotsensoren durchgesetzt hat.Analog zur automatischen Zählung im Kfz-Verkehrliegt die Hauptfehlerquelle der automatischen Fahr-gastzählsysteme (AFZS) im Gerät selbst bzw. inder Bedienung des Gerätes. Im Detail können fol-gende Fehlerquellen unterschieden werden:

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• Fehlerquelle Bedienpersonal

- zu frühes Einschalten der AFZS und damitErfassung von ein- bzw. aussteigendem Rei-nigungs- und Wartungspersonal als Fahr-gäste,

- „Vergessen“ oder zu spätes Einschalten desAFZS vor Beginn der Erhebungsfahrt,

- fehlerhafte Zuordnung der Erhebungsfahrtzur im Fahrplanheft vorgesehenen Fahrt,

- fehlerhaftes Einstellen der Anschlussfahrtvor Erreichen des Endbahnhofs der aktuellenErhebungsfahrt,

- fehlerhafte Zuordnung der Ein- und Ausstei-ger zu der entsprechenden Haltestelle durchmehrfaches Halten an einer Haltestelle.

• Fehlerquelle Gerätetechnik

- Ausfall des Sensors,

- Schnittstellenprobleme im Bordrechner,

- fehlerhafte Zuordnung der Ein- und Ausstei-ger zu den entsprechenden Haltestellendurch Mängel bei der Ortungstechnik,

- Probleme bei der Unterscheidung von „klei-nen“ Fahrgästen und Kinderwagen,

- fehlerhafte Erfassung von Fahrgastpulks.

• Fehlerquelle Datenaufbereitung

- fehlende bzw. mangelhafte Prüfung der Roh-daten auf Plausibilität,

- fehlende bzw. mangelhafte Korrektur der Er-gebnisse.

Die aufbereiteten Zählwerte aus automatischenZählungen (nach Plausibilitätsprüfung) liegen i. Allg. niedriger als manuelle Zählwerte aus Kon-trollzählungen.

Auch bei den automatischen Zählungen können,wie bereits bei den manuellen Zählungen erläutert,Fehler bei der Aufbereitung der Zähldaten im An-schluss an die eigentliche Erfassung auftreten.Dies gilt grundsätzlich für alle Arbeitsschritte, diezur Vorbereitung einer Zählung oder bei der spä-teren Auswertung und Aufbereitung der Ergebnis-se (z. B. Hochrechnung) durchgeführt werden.Hier bestehen unabhängig von der Zählart Fehler-quellen, die das Zählergebnis beeinträchtigen kön-nen.

3.4.2 Fehlerquellen bei Messungen

Bei verkehrstechnischen Messungen werden i. d.R. Kenngrößen wie Geschwindigkeit, Fahrzeuglän-ge, Abstand zwischen zwei Fahrzeugen oder dasFahrzeuggewicht mit Hilfe von automatischenGeräten erfasst.

Grundsätzlich sind beim Einsatz von technischenGeräten die im vorhergehenden Kapitel erläuter-ten gerätebezogenen Fehlerquellen auch hiermöglich.

Beispielsweise ist für die Geschwindigkeitsmes-sung bei den meisten Geräten eine sorgfältige Ka-librierung zu Beginn der Messung erforderlich. Beifalscher Kalibrierung können sich systematisch zuhohe oder zu niedrige Geschwindigkeiten ergeben(FGSV, 2006, S. 15). Dieser Grundsatz gilt auch fürdie Messung anderer Kenngrößen.

Ein ähnlicher Hinweis ist auch in der Arbeit vonDALGLEISH und HOOSE (2008) enthalten. Da-durch, dass die Geschwindigkeit bei verschiedenenGeräten auch zur Bestimmung anderer Kenn-größen herangezogen wird (z. B. Länge, Gewicht)ist ihre Kalibrierung besonders wichtig. Denn einFehler in der Geschwindigkeitserfassung überträgtsich anschließend auch auf die anderen gemesse-nen Größen (DALGLEISH und HOOSE, 2008, S.157, S. 168).

Weiterhin beschreiben DALGLEISH und HOOSE(2008) einen Fehler, der speziell bei der Längen-messung mit Hilfe von Induktionsschleifen auftretenkann. Da die Schleifendetektoren lediglich den „me-tallischen“ Teil der Fahrzeuge erfassen können,werden die immer häufiger verwendeten Teile ausKunststoff, besonders im Bereich der Stoßstangen,nicht erfasst. Dadurch werden von Induktions-schleifen tendenziell zu kurze Fahrzeuglängen er-mittelt. Als Lösungsmöglichkeit zur Korrektur diesesFehlers werden von den Herstellern pauschaleFaktoren in Abhängigkeit der Fahrzeuglänge oderdie Addition eines konstanten Faktors empfohlen.Dies kann den Autoren zufolge allerdings nicht alledurch diesen Fehler hervorgerufene Ungenauigkei-ten abdecken (DALGLEISH und HOOSE, 2008, S.152).

Diese Problematik zeigt, dass es auch im Bereichder verkehrstechnischen Messungen wichtig ist, eingeeignetes Gerät im Zusammenhang mit der ge-suchten Kenngröße und deren Genauigkeit auszu-wählen.

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3.4.3 Fehlerquellen bei Verhaltens-beobachtungen

Durch eine Verhaltensbeobachtung werden sicht-bare Verhaltensweisen und äußere Merkmale vonVerkehrsteilnehmern in einem überschaubaren räumlichen und zeitlichen Bereich erfasst. Die gän-gige Form ist die einer strukturierten, nicht teilneh-menden, verdeckten Beobachtung (FGSV, 2004).Auf die Fehlerquellen dieser Erhebungsform soll imFolgenden kurz eingegangen werden.

Eine Verhaltensbeobachtung kann im Wesentlichenauf zwei Arten erfolgen:

• klassische bzw. konventionelle Beobachtung (d. h. die beobachteten Parameter werden vomBeobachter auf einem Erhebungsbogen notiert),

• automatisierte Verhaltensbeobachtung durchden Einsatz von technischen Geräten (Video,satellitengestützt, Electronic Ticketing etc.).

Darüber hinaus gibt es noch zahlreiche Mischfor-men bzw. die Kopplung mit Befragungen oder Mes-sungen.

Konventionelle Beobachtungsverfahren sind zu-meist aus Kostengründen räumlich und zeitlichstark begrenzt. Durch den Einsatz von technischenGeräten wie mobilfunk- bzw. satellitengestützte Er-fassung oder Electronic Ticketing kann der räumli-che und zeitliche Erhebungsrahmen deutlich erwei-tert werden.

Abhängig von der Erhebungstechnik sind natürlichauch die Fehlerquellen. Hier können im Wesentli-chen zwei Fehlerquellen unterschieden werden(BIEMER, 2003):

• Beim Einsatz von Personen kommt es ähnlichwie bei Befragungen zu subjektiven Bewertun-gen (Beobachterfehler),

• beim Einsatz von technischen Geräten kann esähnlich wie bei Messungen (z. B. durch falscheKalibrierung) zu Erfassungsfehlern kommen (In-strumentenfehler).

Darüber hinaus können noch situationsbedingteFehler auftreten (wie unvorhersehbare externe Ein-flüsse, sich ändernde Rahmenbedingungen).

Nach der in Kapitel 2.4 dargestellten Systematikkönnen bei der Verhaltensbeobachtung folgendeFehler identifiziert werden:

Die eben beschriebenen Fehler lassen sich zumeinen der Kategorie Antwortausfälle zuordnen undzwar dann, wenn ein Beobachter (z. B. durchKrankheit) oder das technische Gerät (z. B. durchtechnischen Defekt) über einen bestimmten Zeit-raum oder komplett ausfällt. In die KategorieNichtübereinstimmung der erfassten mit der wah-ren Merkmalsausprägung fallen sie dann, wenn dieFehler bei der Sammlung von Informationen ent-stehen. Dies kann bei Beobachtern z. B. durch einefalsche Einweisung oder sich überlappende Kate-gorien und bei technischen Geräten durch falscheoder ungenaue Einstellungen erfolgen.

Fehler durch die Auswahlgrundlage entstehen,wenn der Beobachtungshorizont in räumlicher undzeitlicher Hinsicht (z. B. durch die falsche Wahl vonTages- und Wochenzeit) keine oder aus stichpro-bentheoretischer Sicht falsche Rückschlüsse aufdie interessierende Grundgesamtheit zulässt (Co-verage-Fehler).

Im Hinblick auf Fehler bei der Datenaufbereitungkommen die auch bei den anderen Erhebungsfor-men vorkommenden Fehlerquellen zum Tragen.Ein Spezifikum bei der Verhaltensbeobachtung istdie besondere Bedeutung der Zuordnung der be-obachteten Untersuchungseinheiten, da es hiernochmals z. B. bei der Klassifikation von Fahrzeu-gen bei Videoauswertungen zu Beurteilungsfehlern(die Aufzeichnung ist zu dunkel oder unscharf, da-rauf basierend entstehen Fehler bei der sich an-schließenden nichtapparativen Auswertung) innicht geringem Ausmaß kommen kann.

3.4.4 Fehlerquellen bei Verkehrsbefragungen

Wie bereits in Kapitel 2 erwähnt, lassen sichgrundsätzlich zwei Fehlerarten bei Erhebungen un-terscheiden: Stichproben- und systematische Feh-ler (häufig auch Messfehler genannt). Systemati-sche Fehler bei Befragungen sind Verzerrungen,die durch den Befragungsvorgang bzw. das einge-setzte Instrument verursacht werden. Sie treten alsFehlerquelle sowohl bei den Interviewern als auchbei den Befragten auf. Das Spektrum der mögli-chen systematischen Fehler ist Bild 1 zu entneh-men.

Ein wesentlicher Fehler bei Verkehrsbefragungensind die so genannten Antwortausfälle. Bei dennicht-antwortenden Erhebungseinheiten werdenechte und unechte Ausfälle unterschieden. Unech-te Ausfälle ergeben sich aufgrund einer fehlerhaften

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Auswahlgrundlage und sind z. B. verstorbene Per-sonen oder Personen, die nicht mehr im Erhe-bungsraum wohnen. Im Gegensatz zu echten Aus-fällen führen unechte Ausfälle zu keinen Einbußenan der Qualität der Erhebungsergebnisse.

Unter echten Ausfällen (Unit-Nonresponse) wirdder vollständige Ausfall einer Erhebungseinheitverstanden. Häufigste Ursachen sind Verwei-gerung, Nicht-Erreichbarkeit sowie die Unfähig-keit von Zielpersonen (z. B. durch Sprachproble-me), an der Befragung teilzunehmen. Echte Aus-fälle wirken sich i. Allg. stark verzerrend auf dasErgebnis aus, da diese Personen oftmals auch bezüglich des Verkehrsverhaltens spezifische Ei-genschaften aufweisen (WERMUTH et al., 1984).Der Anteil der Antworter an der Bruttostichprobewird als Ausschöpfungs- oder Rücklaufquote bezeichnet und gilt als ein Qualitätsindikator fürErhebungen (siehe Kapitel 4.2). Dabei stellt sichdie Frage, wie groß die Ausschöpfungsquote imSinne einer notwendigen Datenqualität sein sollte.In den „Kernelementen von Haushaltsbefragun-gen zum Verkehrsverhalten“ wird beispielsweisefür lokale Haushaltsbefragungen eine Ausschöp-fungsquote von mindestens 50 % gefordert(BMVBS, 2003).

Demgegenüber spricht man von Item-Nonresponseoder partiellem Ausfall, wenn eine in die Stichprobegelangte Erhebungseinheit nur im Hinblick auf ge-wisse Untersuchungsmerkmale ausfällt. Beispielehierfür sind, dass ein Befragter in einem Intervieweinzelne Antworten verweigert.

Doch selbst wenn alle Fragen beantwortet werden,lassen sich Fehler durch unvollständige und durchfalsche Antworten nicht vermeiden. Falsche Ant-worten können durch den Befragten bewusst oderunbewusst (z. B. bei Verständnisproblemen) gege-ben werden.

Die zuvor genannten systematischen Fehler kön-nen durch unterschiedliche Fehlerquellen verur-sacht werden:

• Erhebungskonzept und Organisation,

• Auswahlgrundlage,

• Erhebungsinstrument,

• Interviewer,

• Befragungstechnik,

• Datenerfassung und -aufbereitung.

In den folgenden Abschnitten werden die einzelnenFehlerquellen erläutert.

Fehlerquelle Erhebungskonzept und Organisation

Fehler im Erhebungskonzept treten auf, wenn Un-tersuchungsziele und Nutzung der Erhebungser-gebnisse nicht klar definiert werden (Spezifikatons-fehler).

Die Organisation einer Verkehrsbefragung unter-scheidet sich sehr stark je nach gewählter Befra-gungstechnik, sodass auch die Fehlerquelle Orga-nisation primär von der Befragungstechnik ab-hängt. Spezifische organisatorische Fehler werdendaher im entsprechenden Kapitel erläutert.

Unabhängig von der Befragungstechnik sollte min-destens bei neuen Erhebungen ein Pretest durch-geführt werden. Die Auslassung von Pretests, d. h.von Tests zur Überprüfung der Leistungsfähigkeiteines Fragebogens vor Beginn der Feldarbeit, er-höht die Fehlerwahrscheinlichkeit bei der Umset-zung von Verkehrsbefragungen. Fehler aufgrundder Fehlinterpretation von Fragen, des Fehlens vonInformationen und falscher Antworten von Befrag-ten können mit Hilfe eines Pretests vermieden wer-den (DIN ISO 20252, 2006).

Fehlerquelle Auswahlgrundlage

Fehler durch die Auswahlgrundlage entstehen beieiner fehlenden Übereinstimmung von Zielgrundge-samtheit und Auswahlgrundlage. Die Zielgrundge-samtheit ist dabei die Grundgesamtheit, für die lautUntersuchungsziel bestimmte Aussagen getroffenwerden sollen.

Veraltete oder fehlerhafte Datengrundlagen für dieStichprobenziehung sind eine häufige Fehlerquelle:

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Bild 1: Systematische Fehler bei der Befragung

• Im Einwohnermelderegister (Auswahlgrundlagevieler Haushaltsbefragungen) sind einerseitsPersonen registriert, die bereits verstorben oderweggezogen sind, andererseits fehlen oftmalsNeubürger, die (noch) nicht gemeldet sind.

• Bei Fahrgastbefragungen im öffentlichen Ver-kehr führen Änderungen des Fahrplanes im Er-hebungszeitraum nicht nur zu organisatorischenProblemen bei der Erhebungsdurchführung,sondern auch zu einer Differenz zwischen Ziel-grundgesamtheit und Auswahlgrundlagen.

• Bei Befragungen im Kfz-Verkehr können beson-dere nachfragerelevante Ereignisse (z. B.größere Baustellen mit Einfluss auf das Unter-suchungsgebiet) dazu führen, dass ein gegen-über dem „Normalfall“ nicht repräsentativer Zu-stand erfasst wird.

Fehlerquelle Erhebungsinstrument

Als Erhebungsinstrument werden zunächst die Da-tenerfassungsinstrumente (Papier-Fragebogen,Fragenbogen-Software auf einem PDA u. Ä.) be-zeichnet. Bei mündlichen Befragungen wird darü-ber hinaus der eingesetzte Interviewer den Erhe-bungsinstrumenten zugeordnet. Fehler des Inter-viewers werden jedoch nicht hier, sondern im Ab-schnitt „Fehlerquelle Interviewer“ behandelt.

Wenn bei der Konzeption des Fragebogens die An-forderungen und Grenzen des Befragten nicht be-achtet werden, kann es zu Mängeln im Erhebungs-instrument kommen, die wiederum Fehler beim Be-fragten nach sich ziehen können. Unabhängigdavon, ob ein konventioneller Papier- oder compu-tergestützter Fragebogen erstellt wird, lassen sichMängel im Erhebungsinstrument hinsichtlich Auf-bau, Gestaltung und Inhalt des Instrumentes unter-scheiden:

• Fragen werden unverständlich formuliertund/oder enthalten suggestive Formulierungen.

• Die Reihenfolge der Fragen ist nicht logisch undplausibel.

• Die Filterführung, d. h. die Weiterleitung beinicht zu beantwortenden Fragen, ist unklar.

• Die Antwortmöglichkeiten sind unvollständigund/oder mehrdeutig.

• Die Reihenfolge der Antwortmöglichkeiten inner-halb der Antwortskala ist nicht an der Eindeutig-

keit der Ausprägungen des abgefragten Merk-mals orientiert.

• Es liegt ein häufiges Wechseln zwischen An-kreuzen und Ausfüllen vor.

• Die Gestaltung des Fragebogens schreckt denBefragten ab und verwirrt ihn (z. B. zu kleineSchrift, unübersichtliches Layout).

• Der Fragenkatalog ist aus Sicht des Befragtenzu umfangreich (Gefahr des Nonresponse).

Eine Klärung von Verständnisproblemen ist beischriftlichen Befragungen nicht möglich, da im Ge-gensatz zu Interviews der direkte Kontakt zwischenInterviewer und Befragtem fehlt. Mängel des Fra-gebogens führen daher bei schriftlichen Befragun-gen zu deutlich mehr Fehlern als bei Interviews.Eine sorgfältige Auswahl und gründliche Schulungder Interviewer kann Fehler, die auf den Fragebo-gen zurückzuführen sind, auf ein Minimum begren-zen.

In der Praxis treten bei mündlichen Befragungenhäufig Probleme mit so genannten Kodierlisten (Listen, in denen die einzelnen Ausprägungeneines Merkmals bestimmten Codes zugeordnetwerden) auf. So ist beispielsweise bei umfangrei-chen Fahrgasterhebungen im Öffentlichen Verkehr(ÖV) die Erstellung vollständiger Kodierlisten allerErhebungsmerkmale (z. B. Fahrausweisart) zu Er-hebungsbeginn auch bei sorgfältiger Vorbereitungoft nicht sichergestellt.

Fehlerquelle Interviewer

Bei mündlichen, insbesondere persönlichen Befra-gungen kommt dem Interviewer eine besondereRolle zu. Die persönliche Eignung, Ausbildung undErfahrung mit Interviews haben einen großen Ein-fluss auf die Qualität der Erhebungsergebnisse.

Mängel bei der Auswahl und Betreuung der Inter-viewer wie

• fehlende oder nachlässige Prüfung der Eignung(fehlende Vorstellungsgespräche),

• nicht angemessene Entlohnung,

• fehlende und mangelhaft durchgeführte Schu-lungen,

• Auslassen einer stichprobenartigen Überwa-chung, insbesondere zu Beginn der Feldarbeit(HAUTZINGER, 1990),

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erhöhen die Interviewerfehler während der Befra-gungsdurchführung. Fehler durch den Interviewerwerden unterteilt in

• Interviewereffekte (interviewer effects),

• Interviewerfehler (interviewer error),

• systematische Fehler (interviewer bias),

• bewusste Verfälschungen (interviewer chea-ting).

Als Interviewereffekte werden Fehler bezeichnet,die durch das Auftreten des Interviewers, die Art derKontaktaufnahme sowie die Art der Artikulation ent-stehen. Sie führen zu Verfälschungen der Untersu-chungsergebnisse, da der Interviewer (gewöhnlichnicht bewusst) durch sein Auftreten und Handelndie Antworten der Befragten beeinflusst. Ein unge-pflegtes oder unfreundliches Erscheinungsbild,mangelnde muttersprachliche Fähigkeiten sowielustloses und unmotiviertes Verhalten führen zuhöheren Antwortausfällen (BORTZ/DÖRING, 1995;KÖLTRINGER, 1993).

Zu den Interviewerfehlern zählen Fehler, die auf-grund mangelnder Sorgfalt und Konzentrationsowie fehlender Kenntnisse hinsichtlich Inhalt undAblauf des Interviews verursacht werden. Intervie-wer, die die in der Schulung vorgegebenen Regelnnicht einhalten, können zu erheblichen Verfäl-schungen der Ergebnisse beitragen, wie zwei Bei-spiele für Fahrgastbefragungen im ÖV zeigen:

• Das Nicht-Vorzeigen-Lassen eines Fahrauswei-ses führt zu Fehlerfassung der Fahrausweisart,wenn der Fahrgast eine falsche Fahrausweisartangibt oder das Fehlen eines Fahrausweisesverschleiert.

• Eine Missachtung der Vorgabe, Fahrgäste un-abhängig von Alter, Geschlecht und sozialerHerkunft gleichermaßen zu befragen, führt zueiner nicht repräsentativen Auswahl befragterFahrgäste.

Grundlegende systematische Fehler treten auf,wenn der Interviewer aufgrund einer unbewusstenVoreingenommenheit hinsichtlich der Reaktion derbefragten Person deren Reaktionen nur selektivwahrnimmt oder selektiv kodiert. Eine möglicheForm dieser Selektivität liegt in der Erwartung,dass die befragten Personen konsistent antworten.Systematische Fehler haben eine höhere Auftre-tenswahrscheinlichkeit bei nicht-standardisierten

Interviews, insbesondere bei qualitativen Verfah-ren.

Bewusste Verfälschungen liegen vor, wenn der In-terviewer die Antworten gezielt verfälscht (KÖLT-RINGER, 1993):

• Der Interviewer füllt die Erhebungsbögen zuHause aus.

• Fehlende Antworten (Item-Nonresponses) wer-den selbstständig ergänzt.

• Lange Antworten auf offene Fragen werdennicht vollständig notiert oder die befragte Personwird bei langen Antworten „gebremst“.

• Zur Erhöhung der Befragungsquote werdenmehr Befragungskontakte angegeben alstatsächlich unternommen wurden.

Die bewussten Verfälschungen treten bei schlechtausgebildeten und/oder schlecht bezahlten Inter-viewern häufiger auf (HERRY, 1997).

Bei langjährig eingesetzten Interviewern bestehtdas Risiko, dass diese aufgrund der Vielzahl bereitsdurchgeführter Erhebungen und der damit erworbe-nen Erfahrungen aktuelle Anweisungen eigen-mächtig interpretieren.

Fehlerquelle Befragungstechnik

Verkehrsbefragungen werden je nach Kommunika-tionsart, -form und zeitlicher Anlage in unterschied-liche Befragungstechniken eingeteilt (vgl. Kapitel3.3). Jede Befragungstechnik hat spezifische Vor-und Nachteile und ist für bestimmte Fehlerquellenbesonders anfällig.

Unabhängig von der Befragungstechnik besteht beiallen Verkehrsbefragungen die Gefahr, dass dieBefragten selbst Fragen bewusst falsch beantwor-ten. So kann z. B. der Fahrgast eine höhere Nut-zungshäufigkeit seines Fahrausweises angebenmit dem Ziel, einer (vermeintlichen) Einstellung derBuslinie entgegenzuwirken.

Die Fehlerquelle Interviewer tritt naturgemäß nurbei mündlichen Befragungen und hier besondersbei persönlichen Interviews auf. Demgegenüberbieten mündliche Befragungen den Vorteil, Ver-ständnisprobleme durch den direkten Kontakt zulösen und damit Fehler durch den Befragten zu re-duzieren. Die Anforderungen an das Erhebungs-instrument sind daher bei schriftlichen Befragungen

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deutlich höher als bei den mündlichen Befragungs-techniken. Mängel bei Aufbau, Gestaltung und In-halt des Instrumentes verursachen bei den Befra-gungsformen ohne persönliche Unterstützungeines Interviewers i. d. R. eine größere Anzahl anFehlern als bei persönlichen Interviews.

Schriftliche Befragungen räumen allen Erhebungs-teilnehmern (z. B. bei Haushaltsbefragungen allenMitgliedern eines Haushalts) ausreichend Zeit ein,den Fragebogen eigenständig auszufüllen. DiesemVorteil gegenüber mündlichen Befragungen stehtder Nachteil der nicht kontrollierbaren Befragungs-situation gegenüber. Dem Befrager ist nicht be-kannt, ob die gewünschten Zielpersonen den Fra-gebogen selbst oder andere Personen stellvertre-tend für sie ausgefüllt haben. So genannte Proxy-Interviews, die es auch bei mündlichen Befragun-gen gibt, basieren auf geschätzten Angaben ande-rer Personen und sind damit in hohem Maße feh-leranfällig. Im Unterschied zu schriftlichen Befra-gungen ist bei den mündlichen Techniken jedochbekannt, welche Datensätze durch Proxy-Inter-views erzeugt wurden.

Der steigende Einsatz von Telefonbefragungen imBereich der Werbung und Marktforschung bei einergleichzeitig zurückgehenden Bereitschaft, privateTelefonnummern zu veröffentlichen, führt in jünge-rer Zeit zu abnehmender Akzeptanz und steigen-dem Unit-Nonresponse bei telefonischen Inter-views im Verkehrswesen. So lag beispielsweise dieTeilnahmebereitschaft bei der überwiegend telefo-nisch durchgeführten Haushaltsbefragung „Mobi-lität in Deutschland (MiD)“ 2008 bei knapp 21 % derBrutto-Stichprobe, obwohl die Erhebungsteilneh-mer erstmals alternativ die Möglichkeit hatten, perOnline-Befragung im Internet zu antworten (Infasund DLR, 2009).

Panel- und Zeitlängsschnittbefragungen weisen zu-sätzlich spezifische Fehler auf, die bei der Konzep-tion und Durchführung der Erhebung berücksichtigtwerden müssen:

• Eine Gewöhnung der Erhebungsteilnehmer andie wiederholten Befragungen kann Verzerrun-gen oder Verfälschungen in den Antworten derTeilnehmer verursachen (so genannter „Panel-Effekt“ oder „Panel-Conditioning“). Durch diewiederholten Befragungen eignen sich die Be-fragten ein verändertes Verhalten an. NachZUMKELLER et al. (1994) dürfte dieser Effektaber „bei Befragungen zum Verkehrsverhalten

bzw. bei damit verwandten Fragestellungen ver-nachlässigbar sein“.

• Zwischen den einzelnen Erhebungswellen istmit dem Ausfall von Panelteilnehmern zu rech-nen. Die Ausfallquote steigt mit fortschreitenderZeit und wird als Panelmortalität bezeichnet. DiePanelmortalität wird neben den Verweigerernvor allem durch unechte Ausfälle wie Tod,Umzug etc. verursacht (ARMINGER, 1976;ZUMKELLER et al., 1994).

• Zusätzlich zu den Ausfällen zwischen einzelnenWellen können Ausfälle innerhalb von Wellen, d.h. innerhalb eines Befragungszeitraumes, auf-treten. Sowohl Unit- als auch Item-Nonresponsenehmen mit steigender Befragungsdauer zu.

• Das Ausscheiden oder Aussteigen aus demPanel wird im internationalen Schrifttum als „At-trition“ bezeichnet, die abnehmende Datenvoll-ständigkeit wird „Fatigue“ genannt.

Computergestützte Befragungstechniken bieteneine Vielzahl von Vorteilen, die bei einem zielge-richteten Einsatz die Fehlerquellen konventionellerVerfahren reduzieren können. Zu den wesentlichenVorteilen, die zu einer Erhöhung der Datenqualitätführen können, zählen nach FGSV (2004)

• integrierte Filter- und Prüfroutinen,

• auf den Befragten mit Filterfragen zugeschnitte-ne, „intelligente“ Fragebögen,

• die Möglichkeit zu detaillierten Angaben, die denBefragten bei konventionellen Verfahren unterUmständen sehr belasten (z. B. detaillierter Rei-sezweck),

• die Verwendung von visuellen Informationenund Multimedia-Elementen,

• die sofortige Speicherung und Weiterverarbei-tung von Daten sowie die Darstellung von zu-sammenfassenden Übersichten der eingegebe-nen Daten mit der Möglichkeit der Datenkorrek-tur,

• der Wegfall der fehleranfälligen Übertragung derAntworten vom Papier in das EDV-System.

Andererseits weisen computergestützte Befra-gungstechniken auch Nachteile auf, die sich nega-tiv auf die Datenqualität auswirken können (FGSV,2004):

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• Je nach Art der Kommunikation müssen entwe-der der Interviewer oder der Befragte selbst mitder Fragebogen-Software und dem Gerät um-gehen können. Die mangelnde Vertrautheit mitden eingesetzten Instrumenten kann die Anzahlder Fehler erhöhen.

• Aufgrund genereller Vorbehalte einzelner Bevöl-kerungsgruppen gegen computergestützte Er-hebungsverfahren sind bei bevölkerungsreprä-sentativen Stichproben Verzerrungen zu erwar-ten. Der Unit-Nonresponse ist bei bestimmtenBevölkerungsgruppen deutlich höher als beikonventionellen Verfahren.

In den letzten Jahren werden bei Verkehrsbefra-gungen, insbesondere bei Haushaltsbefragungen,verschiedene Kommunikationsarten kombiniert(Methoden-Mix). So wurde beispielsweise die MiD2008 als kombinierte schriftliche und telefonischeErhebung durchgeführt, wobei sich die Kombinati-on von schriftlich-postalischer Befragung, compu-tergestütztem Telefoninterview (CATI) und Online-Befragung auf die Kontaktaufnahme und die Erfas-sung der Haushaltsmerkmale beschränkt hat (Infasund DLR, 2008).

Grundsätzlich ist es möglich, die verschiedenenKommunikationsarten, z. B. zur besseren Aus-schöpfung einer Stichprobe miteinander zu kombi-nieren. Genau genommen besteht ein Methoden-Mix jedoch nicht aus einer Kombination, sondernaus mehreren parallel stattfindenden Befragungenzum gleichen Untersuchungsgegenstand, aber mitunterschiedlichen Kommunikationsarten. Die Ver-gleichbarkeit der Ergebnisse ist ohne die Kenntnisder spezifischen methodischen Effekte bzw. Fehler-möglichkeiten nicht gegeben. Neben der Kenntnisder methodischen Effekte sind bei einem Metho-den-Mix spezielle Anforderungen an das Erhe-bungskonzept und die Datenaufbereitung (insbe-sondere Gewichtung) zu berücksichtigen.

Fehlerquelle Datenerfassung und -aufbereitung

Die Datenerfassung ist ein Verfahrensschritt, indem die erhobenen Daten in eine computerlesbareForm umgewandelt werden. Die einfache Datener-fassung, d. h. die Datenerfassung ohne eingebautelogische Prüfungen, ergibt hohe Fehlerquellen beider Verkehrsbefragung. Die logische Datenerfas-sung als Datenerfassung, die eine Auslassung vonFragen und die Wertebereiche von Antworten prüft,ermöglicht eine Reduzierung, nicht aber einen Aus-

schluss von Fehlern in der Datenerfassung. Die Da-tenbereinigung beinhaltet eine Reihe von Metho-den zur Überprüfung und notfalls zur Korrektur er-hobener Daten.

Fehler bei der Datenerfassung und -aufbereitungentstehen, wenn der Rücklauf der Fragebögen, dieEingabe der Erhebungsmerkmale und die Aufberei-tung der Erhebungsdaten nicht auf Grundlage über-prüfbarer Regeln erfolgt. Die Regeln werden diffe-renziert nach

• Aussortierungen (von fehlerhaften Datensät-zen),

• Korrekturen (von einzelnen Merkmalen einesDatensatzes),

• Ergänzungen (von fehlenden Merkmalen einesDatensatzes),

• Gewichtungen (der Datensätze).

Eine Datenaufbereitung erfolgt auf Grundlage derPrüfung

• auf Vollständigkeit,

• gültiger Wertebereiche für einzelne Erhebungs-merkmale,

• der Kombinationsmöglichkeiten verschiedenerErhebungsmerkmale (inhaltliche Prüfung).

Fehlende Gewichtungen in der Datenaufbereitungführen zu Verzerrungen der Erhebungsergebnisse,da ungleiche Selektionswahrscheinlichkeiten z. B.bei einer mehrstufigen Stichprobenziehung nichtberücksichtigt werden.

4 Konzeptueller Rahmen für dieErmittlung von Standards derDatenqualität

4.1 Klassifikation von Verkehrs-erhebungen

Nach dem in der empirischen Sozialforschung ge-bräuchlichen Klassifikationsschema lassen sichVerkehrserhebungen methodisch in die Erhebungs-formen „Beobachtung“ und „Befragung“ einteilen.Im Verkehrswesen wird die Erhebungsform Be-obachtung üblicherweise in drei weitere Formenunterteilt (vgl. Kapitel 3.2):

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• Verkehrszählungen,

• Messungen und

• Verhaltensbeobachtungen.

Mit Hilfe von Verkehrszählungen wird die Anzahlvon Ereignissen oder Objekten wie z. B. die Zahlvon aussteigenden Fahrgästen an einer Haltestellein einem bestimmten Zeitraum erfasst. Durch Ver-kehrszählungen erhält man das Mengengerüst vonrealisierten Ortsveränderungen, ggf. differenziertnach beobachtbaren Unterscheidungsmerkmalen(z. B. Fahrzeuge nach Kfz-Typ, Verkehrsteilnehmernach Geschlecht). Verkehrszählungen sind die mitAbstand am häufigsten anzutreffende Beobach-tungsform im Verkehrswesen.

Demgegenüber erfassen Messungen quantitativeMerkmale von Ereignissen oder Objekten (z. B. dielokale Geschwindigkeit vorbeifahrender Fahrzeu-ge), i. d. R. mit Unterstützung technischer Hilfsmit-tel. Messungen schließen häufig Verkehrszählun-gen ein. So können beispielsweise bei der Ge-schwindigkeitsmessung mit einem Radarmessgerätnicht nur die Geschwindigkeiten der einzelnenFahrzeuge, sondern auch die Anzahl der erfasstenEinheiten in einer bestimmten Zeiteinheit registriertwerden.

Verhaltensbeobachtungen dienen der Erfassungqualitativer Merkmale von Ereignissen oder Objek-ten (z. B. Helmtragen von Zweiradfahrern). Im Ge-gensatz zu den zuvor genannten Beobachtungsfor-men, wo quantitative Erhebungsmerkmale im Vor-dergrund stehen, werden die Ergebnisse einer Ver-haltensbeobachtung meist in Form von Anteilswer-ten (z. B. Anteil der Fahrer, welche an einer Ampeldas Rotlicht missachten) dargestellt.

Charakteristisch für Befragungen ist die methodi-sche, zielgerichtete Umsetzung eines Fragenkata-logs, der der Erfassung von Fakten, Verhaltenswei-sen und/oder Einstellungen der zu Befragendendient. Befragungen im Verkehrswesen umfasseneine Vielzahl von Verfahren, die sich vor allemdurch Befragungszeitraum und -ort sowie durchKommunikationsform und Grad der Standardisie-rung unterscheiden (vgl. Kapitel 3.3).

Die Einteilung der Verkehrserhebungen in die vierErhebungsformen Verkehrszählungen, Messun-gen, Verhaltensbeobachtungen und Befragungenim Verkehrswesen entspricht nicht nur der üblichenverkehrswissenschaftlichen Praxis, sondern auchden aktuellen Normen und Regeln der FGSV. Die

Neufassung der Empfehlungen für Verkehrserhe-bungen (EVE) differenziert Verkehrserhebungenebenfalls in die vier o. g. Erhebungsformen undwidmet jeder ein eigenes Oberkapitel.

Neben der Erhebungsform lassen sich Verkehrser-hebungen nach dem Erhebungsort klassifizieren.Grundsätzlich können Verkehrserhebungen

• im Verkehrssystem und

• außerhalb des Verkehrssystems

stattfinden, wobei die Erhebungen im Verkehrs-system nach den Verkehrsmitteln

• Fuß- und Radverkehr,

• Kfz-Verkehr und

• Öffentlicher Verkehr

unterschieden werden können. Verkehrserhebun-gen außerhalb des Verkehrssystems können darü-ber hinaus

• am Aktivitätenort (Einkaufs- und Freizeitort, Orteiner privaten Erledigung, Arbeitsplatz, Ausbil-dungsstätte),

• im Haushalt oder

• im Unternehmen bzw. Betrieb

erfolgen. Die Unterdifferenzierung nach Erhe-bungsort ist streng genommen nicht trennscharf:Verkehrserhebungen am Arbeitsplatz können so-wohl in die Klasse „am Aktivitätenort“ als auch in dieKlasse „im Unternehmen bzw. Betrieb“ eingeordnetwerden. Entscheidend für die Einordnung ist dabeidas Erhebungsziel bzw. der Erhebungsgegen-stand. Bei Befragungen im Unternehmen bzw. Be-trieb werden überwiegend Daten zum Unterneh-men als Verkehrserzeuger (Wirtschaftsverkehr) er-fasst, während bei Erhebungen am AktivitätenortDaten zum individuellen Verhalten (Privatverkehr)gewonnen werden.

Vor dem Hintergrund der Stichprobenplanung las-sen sich die Befragungen am Aktivitätenortnochmals in Befragungen

• am Ort einer Einkaufs-, Freizeit oder privatenErledigung (Besucherbefragung) und

• am Arbeitsplatz oder in der Ausbildungsstätte

differenzieren. Befragungen am Arbeitsplatz oder inder Ausbildungsstätte zum Privatverkehr beziehen

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sich i. d. R. auf eine Grundgesamtheit, bei der nichtnur die Anzahl der Untersuchungseinheiten, son-dern häufig auch deren soziodemografischen Merk-male wie Alter, Geschlecht und Wohnort bekanntsind. Dagegen ist bei Besucherbefragungen dieGrundgesamtheit vor der Erhebung i. Allg. nicht be-kannt.

Methodisch unterscheiden sich Befragungen amArbeitsplatz oder in der Ausbildungsstätte wenigvon Haushaltsbefragungen. Inhalte, Instrumente,Durchführung und Datenaufbereitung sind bei bei-den Verfahren sehr ähnlich, lediglich beim Aus-wahlverfahren bestehen größere Unterschiede.

Nicht jede Erhebungsform lässt sich mit den klassi-fizierten Erhebungsorten kombinieren: Verkehrs-zählungen, Messungen und Verhaltensbeobach-tungen finden im Haushalt und Unternehmen keineAnwendung. In Bild 2 sind die unterschiedlichenVerfahren, klassifiziert nach Erhebungsform undErhebungsort, dargestellt. Diese Klassifizierung bil-det die Grundlage für die weitere Bearbeitung unddie Gliederung der Kapitel 5 bis 8.

4.2 Indikatoren der Datenqualität

In Kapitel 2.2.4 wurden die Indikatoren der Daten-qualität nach dem Datenqualitätskonzept von Eu-rostat vorgestellt. Dieses Konzept lässt sichgrundsätzlich auf Verkehrserhebungen übertragen,wobei sich die Relevanz bzw. Bedeutung der ein-zelnen Indikatoren unterscheidet. Zur Beurteilungder Qualität von Verkehrserhebungen sind in ersterLinie die Indikatoren, die die Genauigkeit beschrei-ben, relevant.

Auf der internationalen Konferenz „Transport Surveys: Raising the Standard“ in Grainau 1997wurde auch das Thema Datenqualität und Erhe-bungsstandards diskutiert. So hat sich ein Work-shop speziell mit der Frage auseinandergesetzt,wie Datenqualität bei Verkehrserhebungen gemes-sen werden kann und welche Standards definiertwerden können, um eine möglichst hohe Qualitätzu gewährleisten. Die dort vorgeschlagenen Indika-toren beziehen sich alle auf den QualitätsaspektGenauigkeit und stimmen weitgehend mit den imEurostat-Konzept genannten überein. Im Detailwurden folgende Qualitätsindikatoren erarbeitet:

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Bild 2: Klassifikation von Verkehrserhebungen

• Allgemeiner Qualitätsindikator (General QualityIndicator):

- Abweichungen zwischen (soziodemografi-schen) Merkmalen in der Stichprobe und denentsprechenden Merkmalen der Grundge-samtheit.

• Stichprobenfehler (Quality Indicators for Sampling Error):

- Standardfehler der relevanten Merkmale.

• Abdeckungsfehler (Quality Indicators for Coverage Error):

- Abdeckung der Zielgrundgesamtheit durchdie Auswahlgrundgesamtheit,

- Eigenschaften der nicht erfassten Einheitender Zielgrundgesamtheit.

• Nonresponse-Fehler (Quality Indicators for Non-response Error):

- Ausschöpfungsquote: Anteil der verwertba-ren, vollständigen Datensätze an der Brutto-stichprobe (Auswahlstichprobe ohne unechteAusfälle),

- Einfluss des Nonresponse auf die wesentli-chen Erhebungsergebnisse.

• Messfehler (Quality Indicators for MeasurementErrors):

- Anteil der nicht erfassten Merkmale (Item-Nonresponse),

- Abweichungen zwischen Erhebungsergeb-nissen und plausiblen Ergebnissen vorheri-ger und vergleichbarer Erhebungen,

- Eigenschaften der Einheiten, bei denen ein-zelne Merkmale nicht erfasst wurden.

Darüber hinaus wurde darauf hingewiesen, dassdas Erhebungsverfahren unter methodischen Ge-sichtspunkten detailliert beschrieben werden sollte(u. a. anhand der o. g. Indikatoren), sodass vonaußen eine Bewertung der Datenqualität möglichwird (Dokumentation der Metadaten).

Auf Basis der o. g. Literaturquellen wurden Indika-toren der Datenqualität für Verkehrserhebungendefiniert, die in Bild 3 zusammengefasst sind. DieQualitätsindikatoren gelten für alle Verkehrserhe-bungen, der Schwerpunkt liegt auf dem Bereich Be-fragungen.

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Bild 3: Qualitätsindikatoren

Qualitätsaspekte Qualitätsindikator

Relevanz Kundenorientierung bei Aufgabenstel-lung und Untersuchungsziel

• Erfahrungen/Referenzen/Zertifizierung des Erhebungsinstitutes

• Vorliegen von Qualitätsverpflichtungen, Geheimhaltungsvereinba-rungen etc.Wissenschaftlichkeit bei Erhebungs-

konzept, Durchführung und Auswertung

Genauigkeit Stichprobenfehler • Standardfehler, Variationskoeffizient

Abdeckungsfehler • Abdeckung der Zielgrundgesamtheit durch die Auswahlgrundge-samtheit (Anteilswert)

• Eigenschaften der nicht erfassten Einheiten der Zielgrundgesamt-heit

Nonresponse-Fehler • Ausschöpfungsquote/Erfassungsquote

• Umgang mit den Nonresponse-Fällen

Messfehler • Anteil der nicht erfassten Merkmale (Item-Nonresponse)

• Umgang mit den Einheiten, bei denen einzelne Merkmale nicht er-fasst wurden

• Eigenschaften der Einheiten, bei denen einzelne Merkmale nichterfasst wurden

• Abweichungen zwischen Erhebungsergebnissen und Ergebnissenvorheriger und vergleichbarer Erhebungen, die als valide eingestuftwerden können (falls vorhanden)

Aktualität undPünktlichkeit

Termintreue • Differenzen zwischen angekündigtem Termin und tatsächlicherPräsentation der Ergebnisse der Verkehrserhebung

Aktualität • Zeitspanne zwischen Ende der Feldarbeit und Vorlage der Ergeb-nisse

Zugänglichkeitund Klarheit

Dokumentation • Metadaten-Dokumentation (Beschreibung des Verfahrens): Voll-ständigkeit definierter Metadaten

4.3 Anforderungen an die Daten-qualität

Fundierte, methodisch einwandfrei vorbereitete unddurchgeführte Verkehrserhebungen bilden dieGrundlage jeder abgesicherten Planung. Je nachUntersuchungsziel und gewünschten Nutzungs-möglichkeiten der Erhebungsergebnisse ergebensich unterschiedliche Anforderungen an die Daten-qualität und damit auch an die Konzeption der Er-hebung. Untersuchungsziele und Nutzung der Er-hebungsergebnisse werden i. d. R. durch den Auf-traggeber (Kunde) vorgegeben. Dabei kommt esvor, dass der Auftraggeber auch die Interessen an-derer Anspruchsgruppen (u. a. Sekundärnutzer) beiseinen Anforderungen berücksichtigt. So wurde z. B. im Vorfeld der MiD 2008 auf Veranlassung desAuftraggebers eine Befragung der Datennutzerdurchgeführt, um deren Anforderungen zu ermit-teln. Ist das Untersuchungsziel unklar, könnenweder die Erhebung konzipiert noch Qualitätszielefestgelegt werden.

Unabhängig vom Untersuchungsziel lassen sichgenerelle Anforderungen für die QualitätsaspekteRelevanz, Aktualität und Pünktlichkeit sowie Zu-gänglichkeit und Klarheit ableiten:

• Relevanz: Kundenorientierung

Das Erhebungskonzept (Stichprobenplanung,Erhebungsinhalte etc.) hat sich an den Anforde-rungen der Datennutzer, d. h. an den Informati-onsbedürfnissen und Informationsprioritäten derNutzer, zu orientieren. Die Aufgabenstellung unddas Untersuchungsziel, die vom Auftraggebervorgegeben werden, bestimmen die Anforderun-gen an die Erhebung (vgl. Kapitel 4.4.1).

• Aktualität und Pünktlichkeit: Termintreue

Der angekündigte Termin zur Präsentation ers-ter bzw. endgültiger Ergebnisse der Verkehrser-hebung soll eingehalten werden. Diese Anforde-rung gilt nicht nur speziell für Verkehrserhebun-gen, sondern im übertragenen Sinn für sämtli-che Projekte. Darüber hinaus sollte die Zeit-spanne zwischen dem Ende der Feldarbeit undder Vorlage erster bzw. endgültiger Ergebnissein einem angemessenen Verhältnis zu Umfangund Komplexität der Erhebung stehen.

• Zugänglichkeit und Klarheit: Dokumentation

Das Erhebungsverfahren soll unter methodi-schen Aspekten beschrieben werden und an-

hand von dokumentierten Qualitätsindikatoreneine Einschätzung der Qualität der Erhebungs-ergebnisse ermöglichen. Zur Dokumentationeiner Verkehrserhebung gehören damit nicht nurdie Ergebnisse der Erhebung, sondern gleich-berechtigt Angaben zum Verfahren und zurQualität bei der Anwendung des Verfahrens(Metadaten).

4.4 Elemente einer Qualitätsstrategiefür Verkehrserhebungen

4.4.1 Qualitätsgrundsatz „Dem Kunden undder Wissenschaftlichkeit verpflichtet“

Entsprechend der Qualitätsdefinition der ISO9000:2005 wird Qualität als die perfekte Realisie-rung aller Kundenanforderungen an ein Produkt de-finiert. Das Fehlen von Merkmalen, d. h. die fehlen-de Umsetzung einer Kundenanforderung, wirkt sichdamit negativ auf die Qualität des Produktes aus.Eine Zugabe weiterer Merkmale, welche vom Kun-den nicht gewünscht ist, kann die Qualität nicht po-sitiv beeinflussen, da sie für den Kunden nutzlossind.

Dieses kundenbezogene Qualitätsverständnis derQualitätsmanagementnorm lässt sich prinzipiellauch auf Verkehrserhebungen bzw. den Prozessund die Ergebnisse von Verkehrserhebungen über-tragen. Wie bereits in Kapitel 4.3 beschrieben, hatsich das Erhebungskonzept an den Informationsbe-dürfnissen und Informationsprioritäten der Kundenzu orientieren.

Da die Kunden i. d. R. nicht die fachlichen Detail-kenntnisse hinsichtlich methodischer Fragen beider Erhebungskonzeption besitzen, sind vor allemdie Anforderungen von Bedeutung, die sich aus dervom Kunden vorgegebenen Aufgabenstellung derUntersuchung ergeben. Die Umsetzung der Aufga-benstellung erfordert umfangreiche wissenschaftli-che Kenntnisse aus den Bereichen der Statistik undempirischen Sozialforschung sowie langjährige Er-fahrungen bei der Organisation und Durchführungvon Erhebungen. Der allgemeine Qualitätsgrund-satz der Kundenorientierung wird daher für Ver-kehrserhebungen um das Prinzip der Wissen-schaftlichkeit erweitert. Zur perfekten Realisierungaller Kundenanforderungen gehört (häufig unaus-gesprochen) die bestmögliche Umsetzung der Ver-kehrserhebung von der Konzeption bis zur Daten-auswertung auf Basis wissenschaftlicher Erkennt-nisse und Erfahrungen.

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Im Einzelfall können sich Kundenorientierung undWissenschaftlichkeit widersprechen: Der Kundewünscht die Lösung einer Aufgabenstellung mitHilfe einer Verkehrserhebung unter bestimmtenRahmenbedingungen. Nach wissenschaftlicherPrüfung der Aufgabenstellung ergibt sich jedoch,dass die Aufgabe mit statistischen und sozialwis-senschaftlichen Methoden nicht oder nur mit einemsehr großen Aufwand gelöst werden kann. In die-sem Fall ist es notwendig, den Kunden auf diesenWiderspruch hinzuweisen.

Kundenorientierung bedeutet auch nicht, dass dieVerkehrserhebung zu den Ergebnissen führt, diesich der Kunde wünscht („Gefälligkeitsgutachten“).Bei Planung, Durchführung und Auswertung einerVerkehrserhebung darf der Grundsatz der Ergeb-nisoffenheit nicht verletzt werden. „Kundenorientie-rung darf nicht missverstanden werden als bedin-gungslose Ausrichtung allen Handelns an den In-teressen der Kunden: (...) Sachliche und rechtlicheRahmenbedingungen sind unbedingt zu beachten“(FGSV 2006).

4.4.2 Qualitätsziele und Wirtschaftlichkeit beiVerkehrserhebungen

Mit Hilfe der in Kapitel 4.2 definierten Qualitätsindi-katoren können Vorgaben hinsichtlich der Daten-qualität getroffen werden. Vergleichsweise häufignutzen Auftraggeber Ausschreibungen für Ver-kehrserhebungen, um konkrete Werte zum Stich-probenumfang und damit indirekt zum Stichproben-fehler vorzugeben. Zu den systematischen Fehlernwerden i. d. R. keine oder nur wenige Vorgabenfestgelegt. Dies hängt vor allem damit zusammen,dass

• detaillierte Kenntnisse über Qualitätsindikatorensystematischer Fehler und deren Zusammen-hänge zu den wesentlichen Aspekten einer Er-hebung häufig fehlen,

• unklar ist, in welcher Größenordnung notwendi-ge Vorgaben zur Datenqualität liegen sollen,

• häufig die Bereitschaft, finanzielle Mittel aufzu-bringen, um eine hohe Datenqualität zu errei-chen, nicht vorhanden ist.

Die Qualität von Erhebungsergebnissen stehtimmer im Spannungsfeld der finanziellen und per-sonellen Ressourcen und des Erhebungsumfangs.RICHARDSON, AMPT und MEYBURG haben einKonzept vorgestellt, das dieses Spannungsfeld be-

schreibt (so genanntes „Architects Triangle“, Bild4). Die Konzeption der Erhebung entspricht dem-nach einem Abwägungsprozess zwischen der ge-wünschten Datenqualität, dem Erhebungsumfangund den vorhandenen finanziellen und personellenRessourcen. Dabei ist es die Aufgabe für die Ver-antwortlichen der Erhebung, die in Abhängigkeit derAufgabenstellung optimale Mischung zwischen die-sen drei Elementen zu finden (RICHARDSON,AMPT und MEYBURG, 1995).

I. d. R. werden die finanziellen Mittel durch den Auf-traggeber vorgegeben, sodass das verantwortlicheErhebungsinstitut nur noch die Prioritäten zwischenQuantität und Qualität setzen kann. Methoden undMaßnahmen zur Qualitätssicherung binden i. Allg.Ressourcen, die auf der anderen Seite zu Eins-parungen an der Quantität, d. h. beim Stichproben-umfang und/oder Erhebungsinhalt je Teilnehmer,führen müssen. Andererseits erhöht eine Reduktiondes Stichprobenumfangs den Stichprobenfehler,sodass im Extremfall die Repräsentativität der Er-hebung nicht mehr gegeben ist.

Die Ziele und Vorgaben zur Qualität sollten daherimmer im Zusammenhang mit den zur Verfügungstehenden finanziellen Mitteln und dem geplantenErhebungsumfang gesehen werden. Je nach Auf-gabenstellung sind bei der Erhebungskonzeptionentsprechende Prioritäten zu setzen. Das optimaleErhebungskonzept muss damit nicht das Konzeptsein, das zur höchsten Datenqualität führt, sonderndas, das unter den gegebenen Rahmenbedingun-gen, insbesondere den finanziellen Restriktionen,die Untersuchungsziele am besten erfüllt.

4.4.3 Verfahren und Maßnahmen der Qualitäts-sicherung

Während des gesamten Erhebungsprozesses kanndie Qualität der Erhebungsergebnisse durch unter-schiedliche Verfahren bzw. Maßnahmen gesichertwerden. Sowohl in der Literatur als auch in der Er-hebungspraxis fällt beim Thema der Qualitätssiche-

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Bild 4: Architect´s Triangel (RICHARDSON, AMPT und MEY-BURG, 1995, Qualitätsindikatoren)

rung bei Befragungen häufig das Stichwort „TotalDesign Method“. DILLMAN hat bereits 1978 einKonzept zur Qualitätssicherung von schriftlich-postalischen Befragungen entwickelt, das unterdem Namen Total Design Method (TDM) bekanntwurde (DILLMANN, 1978). Später wurde diesesKonzept auch auf andere Erhebungsverfahren, dieauf die Teilnahmebereitschaft der Zielpersonen an-gewiesen sind, übertragen. Die US-amerikanischeRichtlinie für Verkehrserhebungen „Travel SurveyManual“ verweist in Zusammenhang der Qualitäts-sicherung explizit auf DILLMANN TDM (Cambridge Systematics, 1996).

DILLMAN orientiert sich bei der theoretischenGrundlage der TDM an den Theorien sozialer Aus-tauschprozesse, nach denen soziale Beziehungennach dem Vorbild einer Geschäftsbeziehung abge-bildet werden können: Menschen nehmen materi-elle und immaterielle Kosten in Kauf, weil sie miteiner „Belohnung“ oder einem Nutzen rechnen.Weil sich der Einsatz von Ressourcen i. d. R. nichtunmittelbar bezahlt macht, ist ein gewisses Ver-trauensverhältnis zwischen den interagierendenPartnern notwendig. DILLMAN hat diese Theorieauf schriftliche Befragungen übertragen: Der fürdie Befragung Verantwortliche muss alles tun, umdie Kosten für die Befragten möglichst gering zuhalten, während der Nutzen, den der Befragte ausseiner Teilnahme zieht, möglichst groß erscheinensoll.

Für die konkrete Konzeption von Befragungenberücksichtigt DILLMAN zwei Prinzipien:

• Jede einzelne Aufgabe im Rahmen einer Erhe-bung, von der Konzeption bis zur Durchführung,steht in Beziehung zu den anderen Aufgaben.Eine Entscheidung zu einer einzelnen Aufgabemuss daher mit dem Gesamtkonzept überein-stimmen.

• Die Qualität der Erhebungsergebnisse wirddurch das schwächste Element der Erhebungbegrenzt. Es ist uneffektiv, einen großen Auf-wand in ein Element zu investieren, wenn dasgleiche Qualitätsniveau nicht ebenfalls bei denübrigen Elementen erreicht werden kann.

Diese beiden Prinzipien gelten nicht nur für die vonDILLMAN untersuchten Erhebungsverfahren, son-dern können generell auf sämtliche Erhebungsver-fahren im Verkehrswesen – auch auf Verkehrs-zählungen – übertragen werden (Cambridge Systematics, 1996).

Während in den Kapiteln 5 bis 8 konkrete Strategi-en und Maßnahmen in Abhängigkeit des Erhe-bungsverfahrens vorgestellt werden, folgen nach-stehend Verfahren und Maßnahmen der Qualitäts-sicherung, die für nahezu alle Erhebungsverfahrengelten (die Reihenfolge entspricht dem Erhebungs-ablauf):

• eindeutige Definition der Untersuchungsziele,der Aufgabenstellung und des gewünschtenQualitätsstandards,

• eindeutige Festlegung der Rahmenbedingun-gen (Erhebungszeitraum, finanzielle und perso-nelle Restriktionen, Prioritätensetzung zwischenQualität und Quantität),

• Überprüfung des Erhebungsinstrumentes mitHilfe eines Pretests (bei erstmalig durchgeführ-ten Erhebungen und allen Selbstausfüllfragebö-gen), Durchführung von Tests der Funktionalitätbei technischen Geräten,

• sorgfältige Auswahl von geeignetem Erhe-bungspersonal (z. B. Prüfung der Eignung überVorstellungsgespräche),

• projektbezogene Einweisung und Schulung desErhebungspersonals,

• stichprobenartige Überwachung der Feldarbeit(bei Erhebungspersonal vor Ort),

• Vorhalten und Einsatz von „Springern“ (Perso-nal, das bei Ausfall des Stammpersonals kurz-fristig einspringt),

• Aufbereitung der Erhebungsdaten auf Basisüberprüfbarer Regeln (Plausibilitätsprüfung),

• bei langen Erhebungszeiträumen frühe Daten-erfassung und -aufbereitung, sodass eine Rück-kopplung zu laufenden Erhebung möglich ist,

• Dokumentation des Erhebungsablaufes.

Auswahl und Schulung des Personals

Wesentliche Voraussetzung für verlässliche Ergeb-nisse bei Verkehrserhebungen mit Personal ist einzuverlässiges und einsatzbereites Erhebungsper-sonal, bei Befragungen zusätzlich mit sicheremAuftreten in der Öffentlichkeit. Damit sichergestelltist, dass nur qualifiziertes Erhebungspersonal ander Verkehrserhebung beteiligt ist, sollte das Per-sonal zumindest bei Befragungen in persönlichen

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Vorstellungsgesprächen auf seine Eignung hinüberprüft werden.

Kurz vor Erhebungsbeginn wird das Erhebungsper-sonal im Rahmen einer Schulung eingewiesen. Beider Schulung sollten folgende Punkte behandeltwerden:

• Zweck der Erhebung und spätere Verwendungder erhobenen Ergebnisse,

• Inhalt des Erhebung,

• Ablauf der Erhebung,

• Organisatorisches (u. a. Dienstplan, Einsatz-plan, Personalabrechnung, bei Papierfragebö-gen Fragebogenlogistik),

• weitere notwendige Kenntnisse im Zusammen-hang mit dem Erhebungsgegenstand (z. B. beiFahrgastbefragungen Tarifbestimmungen imUntersuchungsraum),

• bei computergestützten Verfahren Umgang mitder Hardware und Einweisung in die Software,

• Aufgabenverteilung (Zähler, Interviewer, Verant-wortliche).

Als Schulungsgrundlage kann eine Zusammenfas-sung der oben aufgeführten Punkte dienen, die an das Erhebungspersonal verteilt wird (Hand-buch). Der Ablauf von Interviews sollte anhand vonpraktischen Übungen und Rollenspielen geübtwerden. Darüber hinaus sollte bei Befragungendie Schulung durch eine Probeerhebung vertieftwerden.

Der Schulungsaufwand ist bei computergestütztenVerfahren i. d. R. höher als bei traditionellen Erhe-bungsverfahren.

Einsatz von Incentives

Durch den Einsatz von Incentives bei Befragun-gen, insbesondere in schriftlich-postalischer Form,lässt sich i. d. R. die Ausschöpfungsquote erhöhen(STADTMÜLLER und PORST, 2005). Besondersbei Panelbefragungen werden je nach Länge undKomplexität der Befragung verschiedene Formenvon Incentives verwendet (u. a. beim DeutschenMobilitätspanel). Auch die Methodenstudie zur Er-hebung „Mobilität in Deutschland (MiD) 2002“empfiehlt, beim schriftlich-postalischen Weg Incentives anzubieten, um den Rücklauf zu stei-

gern (Infas und DIW, 2001). Neben monetären An-reizen besteht die Möglichkeit, nicht-monetäre In-centives wie z. B. Lotterielose, Briefmarken oderSpendenbeiträge einzusetzen. Am effektivsten, d. h. mit der größten rücklaufsteigernden Wirkung,ist der Einsatz von monetären Anreizen. Dabeisollte in keinem Fall der materielle Anreiz zu hochangesetzt werden, da ansonsten das Incentiveaus Sicht der Befragten den symbolischen Cha-rakter eines „kleinen Dankeschöns“ verliert. DieBefragten „fühlen sich durch zu hohe Incentives inihrer Wahlfreiheit über Teilnahme und Nichtteilnah-me eingeschränkt und entscheiden sich dann be-wusst für die Nichtteilnahme, um ihre durch zuhohe Incentives bedrohte persönliche Freiheit wie-der herzustellen“ (STADTMÜLLER und PORST,2005, S. 5).

Um Verzerrungen der Stichprobenzusammenset-zung zu vermeiden, ist unbedingt darauf zu ach-ten, dass Incentives nicht zum zentralen Motiv fürdie Teilnahme an der Befragung werden und füralle Befragten annähernd gleich relevant sind.Nicht-monetäre Incentives sollten unabhängigvom Untersuchungsgegenstand gewählt werden,damit Teilnehmer durch den Anreiz nicht dazu ver-leitet werden, von ihrer tatsächlichen Meinung ab-weichende Antworten zu geben. Beispielsweise istder Versand von Tankgutscheinen bei einer bevöl-kerungsrepräsentativen Haushaltsbefragung zurQualitätsverbesserung völlig ungeeignet, daHaushalte ohne Pkw im Vergleich zu motorisiertenHaushalten keinen Nutzen durch diesen Anreizhaben und dadurch eher die Teilnahme verwei-gern.

Wenn Befragten Incentives für ihre Teilnahme an-geboten werden, ist die Art dieser Incentives im Rahmen der Metadatenbeschreibung zu do-kumentieren. Unter Qualitätsaspekten muss einuntersuchungs- und zielgruppenspezifisch neu-traler Anreiz für die Teilnahme geschaffen werden,damit durch Art und Umfang der Incentives keine Verzerrung der Antworten erfolgt (DIN ISO20252).

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5 Qualitätsstrategien für Verkehrszählungen

5.1 Anforderungen an das Erhebungsverfahren und die Datenqualität

5.1.1 Auftraggeber und Anlässe

Im Allgemeinen lassen sich die Auftraggeber fürVerkehrszählungen in drei verschiedene Gruppeneinteilen. Dies sind zum einen die öffentlichen Auf-traggeber (Bund, Länder, Verkehrsverbünde, Kom-munen, Institutionen), die ein Interesse an den Er-gebnissen der Zählungen als Grundlage für ver-kehrsplanerische und verkehrswirtschaftliche Un-tersuchungen haben. Zum anderen können Zählun-gen von größeren Unternehmen (z. B. Energiever-sorger, Speditionen, Einzelhandelsunternehmen)beauftragt werden, die beispielsweise eine Neuan-siedlung oder Erweiterung ihres Standortes planenoder eigene Planungen von Infrastrukturmaßnah-men durchführen. Auch Verkehrsunternehmen imÖV führen häufig Fahrgastzählungen durch bzw.beauftragen diese, um Verkehrsnachfragedaten fürunterschiedliche Fragestellungen zu erhalten. Alsdritte Gruppe, die allerdings wesentlich seltener alsAuftraggeber in Erscheinung tritt, sind noch Privat-personen zu nennen, die Zählungen z. B. im Rah-men von Bürgerinitiativen in Auftrag geben können.Darüber hinaus gibt es vielfältige Gruppen von Da-tennutzern, die die Daten aber nur in den seltens-ten Fällen selbst erheben bzw. erheben lassen unddarum hier nicht näher betrachtet werden.

Der Anlass einer Verkehrszählung ist grundsätzlichder Bedarf an Informationen zur Verkehrsnachfrageund Verkehrszusammensetzung, die als Grundlagefür die Beantwortung verschiedenster Fragestellun-gen benötigt werden. Nachfolgend werden typischeBeispiele von Verkehrszählungen genannt, die sichneben den unterschiedlichen Auftraggebern auchim Aufwand der Zählungen unterscheiden.

Die regelmäßig von der Bundesanstalt für Straßen-wesen in Auftrag gegebene Straßenverkehrszäh-lung (SVZ) liefert im Abstand von fünf Jahren dieaktuelle Situation der Verkehrsbelastungen aufBundesfernstraßen für das gesamte Bundesgebiet.Die Ergebnisse werden überwiegend zu verkehrs-politischen Zwecken genutzt, stellen aber auch einewichtige Grundlage bei der Planung von Neu- undAusbaumaßnahmen dar. Hier werden an rund35.000 Zählstellen manuelle Zählungen über 18

bzw. 28 Stunden vorgenommen, wobei siebenFahrzeugarten unterschieden werden (BMVBS,2005). Aufgrund des enormen Aufwandes werdendiese Zählungen im 5-Jahres-Turnus durchgeführt.

Zusätzlich zur SVZ werden die Verkehrsstärkendes Straßennetzes als räumliche Stichprobe aufbestimmten Abschnitten (neben Bundesfernstraßenz. T. auch Landes- und Kreisstraßen) kontinuierlichdurch automatische Dauerzählstellen (z. B. Induk-tionsschleifen in der Fahrbahn) erfasst. Durch jähr-liche Auswertungen dieser automatischen Dauer-zählstellen werden die aktuellen Verkehrsstärkenim Straßennetz laufend dokumentiert. Somit sindauf Streckenabschnitten mit Dauerzählstellen auchaktuelle Zählergebnisse für die Jahre, in denenkeine SVZ durchgeführt wird, verfügbar.

Regionale oder noch kleinräumigere Verkehrszäh-lungen, die zur Verdichtung der Datengrundlageaus den vorher genannten Zählungen erfolgen,werden i. d. R. im Vorfeld von geplanten Verände-rungen im Straßennetz oder zum Zweck der Leis-tungsfähigkeitsüberprüfung von Netzelementendurchgeführt. Solche Stichprobenzählungen findenüblicherweise nur an markanten Knoten oder Quer-schnitten während der Spitzenstunden statt, ihrUmfang ist damit deutlich geringer als jener derbundesweit durchgeführten SVZ. Beispiele für Pro-jekte, bei denen regionale bzw. kleinräumige Ver-kehrszählungen durchgeführt werden, sind u. a.:

• Planung von Netzergänzungen oder Umge-hungsstraßen,

• Bemessung und Umgestaltung von Knoten-punkten,

• Veränderung der Verkehrsführung,

• Aufstellung von Luftreinhalteplänen und Aktions-plänen zur Luftreinhaltung,

• Aufstellung von Lärmaktionsplänen nach EU-Umgebungslärmrichtlinie bzw. Immissions-schutzgesetz,

• Erschließung neuer Siedlungsflächen,

• Aufstellung eines Verkehrsentwicklungsplanes.

Die Ergebnisse von Verkehrszählungen im Kfz-Ver-kehr und die darauf basierende Hochrechnung derZählwerte auf den durchschnittlichen täglichen Ver-kehr aller Tage (DTV) sowie die Ableitung der Be-messungsverkehrsstärke bilden die Grundlage vonVerkehrsuntersuchungen bzw. -gutachten aller Art.

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Fahrgastzählungen im ÖV werden u. a. durchge-führt, um

• Grunddaten der Verkehrsnachfrage im ÖV zuerhalten (z. B. Ein- und Aussteigerzahlen jeFahrt, Linie oder Haltestelle),

• das Verkehrsangebot anhand der ermitteltenNachfragekennzahlen überprüfen und anpas-sen zu können,

• Haltestellen zu bemessen bzw. entsprechendder Nachfrage auszustatten,

• Fahrgastbefragungen im Stichprobenverfahrenauf Basis der Zähldaten hochrechnen zu kön-nen.

Zählungen des Fußgängerverkehrs werden i. d. R.zur Bemessung von Anlagen für den Fußgänger-verkehr durchgeführt. Außerdem können dieseZählungen zur Konzipierung von Fußwegenetzen,zur Umgestaltung innerstädtischer Bereiche sowiefür Bedarfsanalysen und Dringlichkeitsreihungenvon Fußgängerüberwegen durchgeführt werden.

5.1.2 Rahmenbedingungen und Anforderungen

Für bundesweit in regelmäßigen Abständen durch-geführte Verkehrszählungen sind die Vorgehens-weise sowie die jeweiligen Anforderungen i. d. R. inRichtlinien festgelegt. Zum Beispiel werden dieDurchführung sowie die Art der Dokumentation derSVZ in den Richtlinien für die Straßenverkehrszäh-lung im Jahre 2005 auf Bundesfernstraßen(BMVBS, 2005) vorgegeben. Ein weiteres Beispielliefert die Zählung des ausländischen Kraftfahr-zeugverkehrs. Auch hier wurde die genaue Vorge-hensweise bei der Durchführung der Zählung inden zugehörigen Richtlinien vorgeschrieben (AVZ2008). Zusätzliche Anforderungen an diesegroßräumigen Zählungen können aus den Vorga-ben der EU entstehen, die ein Interesse an mög-lichst einheitlichen und vergleichbaren Verkehrsda-ten aus den verschiedenen Mitgliedstaaten hat(siehe United Nations, 2003). So soll es europäi-schen Nutzern von Verkehrsdaten ermöglicht wer-den, vergleichbare Daten aus den einzelnen Län-dern zu erhalten (z. B. Veröffentlichung durch dieUNECE8 oder ASECAP9).

Demnach können bei der Vorbereitung und derDurchführung von großräumigen Verkehrszählun-gen die bereits bestehenden Richtlinien und Vor-

schriften herangezogen werden. Im Gegensatzdazu stehen für kleinere Erhebungen im Rahmeneines bestimmten Vorhabens keine konkreten Vor-schriften bezüglich des Ablaufs oder der Anforde-rungen zur Verfügung. Dies erklärt sich aus derFülle verschiedener möglicher Fragestellungen, fürdie jeweils ein neues, passendes Erhebungskon-zept entwickelt werden muss.

Üblicherweise wird in solchen Fällen die ge-wünschte Zielgröße vom Auftraggeber festgelegt,die Vorgehensweise zur Ermittlung dieser Ziel-größe kann anschließend vom ausführenden Inge-nieurbüro bzw. Erhebungsinstitut frei gewählt wer-den. Dabei ist gerade im Bereich der Verkehrssta-tistik zu prüfen, ob beide Seiten die vorgegebeneZielgröße gleich definieren, um spätere Missver-ständnisse zu vermeiden (z. B. genaue Abgrenzungder Größen DTV, DTVw, DTVU, DTVS untereinan-der). Zum Teil erfolgt auch eine Vorgabe hinsichtlichdes Stichprobenumfangs, die Wahl der Zählmetho-dik bleibt normalerweise jedoch eine Entscheidungdes Auftragnehmers.

Die Anforderungen an die Genauigkeit der Zählungselbst und der daran anschließenden Bearbei-tungsschritte resultieren aus den Anforderungen andie vom Auftraggeber nachgefragte Zielgröße.Diese sind für bundesweite oder bundeseinheitlicheProjekte teilweise definiert, für kleinräumige Unter-suchungen werden die Anforderungen an die Ge-nauigkeit je nach Auftraggeber individuell bestimmt.

Wie aus dieser Beschreibung der praktischen Er-fahrungen hervorgeht, sind besonders im Bereichder kleinräumigen Verkehrszählungen wenige bzw.keine einheitlichen Vorgaben hinsichtlich der Anfor-derungen verfügbar. So ist eine Vergleichbarkeitverschiedener Untersuchungen oft nicht möglich.Diese wäre aber besonders dann wichtig, wennverschiedene Gutachten für den gleichen Untersu-chungsraum existieren. Für automatische Fahr-gastzählungen im ÖPNV hat der Verband deut-scher Verkehrsunternehmen (VDV) ein Regelwerkherausgegeben, das u. a. für die Konzeption undDurchführung der Zählung wichtige Hinweise gibt

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8 Siehe Homepage der UNECE Statistical Devision http://www.unece.org/stats/archive/docs.subject.e.htm und http://www.unece.org/trans/main/wp6/wp6.html (Stand 30.10.2009)

9 Siehe http://www.asecap.com/english/pubinf-statcompen.html#traf (Stand 30.10.2009)

(VDV, 2007). Insbesondere der Teil A des so ge-nannten „Rahmenlastenheftes Automatische Fahr-gastzählsysteme“, in dem statistische Grundlagenbeschrieben sowie Hinweise zur Anwendung derGeräte und zur Datenaufbereitung gegeben wer-den, sollte bei der Konzeption und Durchführungderartiger Zählungen berücksichtigt werden.

5.2 Qualitätssicherung und Fehler-vermeidung

5.2.1 Fußgänger- und Radfahrerzählungen

Gestaltungsgrundsätze zum Stichproben- undHochrechnungsverfahren

Grundsätzlich unterscheiden sich der Fahrrad- undFußgängerverkehr vom Kfz-Verkehr durch mehrFreiheitsgrade (vor allem bei der Wahl von Ver-kehrsweg und Route) sowie stärkere Witterungsab-hängigkeit. Demnach sind Zählungen dieser Ver-kehrsteilnehmer auf die Besonderheiten der Umge-bung abzustimmen.

Laut den Empfehlungen für Radverkehrsanlagen(1995) sollten Zählungen des Radverkehrs wennmöglich im SOMMER, außerhalb der Schulferien,während Schönwetterlagen durchgeführt werden10.Als Zählstandorte werden Punkte in der Nähe vonwichtigen Zielen wie zum Beispiel Schulen, Hoch-schulen, Sportstätten, Bahnhöfen etc. empfohlen(FGSV, 1995, 16-17).

Im Handbuch für Verkehrssicherheit und Verkehrs-technik (2006) wird als Erhebungszeitraum zur Er-mittlung der Tagesradverkehrsmenge einschließlichder Belastungsspitzen die Zeit zwischen 6.00 und19.00 Uhr an einem „normalen Werktag“ empfoh-len. Als „normaler Werktag“ gelten hier alle Tagevon Montag bis Freitag des Sommerhalbjahresaußerhalb der Ferienzeiten. Für besondere Fra-gestellungen, wie z. B. die Ermittlung des Freizeit-verkehrs, sind die Zählzeiten und -dauer an die je-weilige Fragestellung anzupassen (HessischeStraßen- und Verkehrsverwaltung (Hrsg.), 2006,2.1-9).

Ein geeignetes Hochrechnungsmodell von Stich-probenzählungen im Radverkehr wird zurzeit imRahmen eines Forschungsprojekts11 der BASt ent-wickelt. Hier soll die Kenntnis der zeitlichen Vertei-lung des Radverkehrs zu einer nachfrageorientier-ten Planung von Radverkehrswegen beitragen. Einspezielles Modell zur Hochrechnung existiert be-

reits für die Stadt Wien, wo auf der Basis von Dau-erzählungen an bestimmten Querschnitten übermehrere Jahre charakteristische Ganglinien ermit-telt wurden, mit denen heute gute Abschätzungender Radverkehrsnachfrage möglich sind (SNIZEK,2007). Ähnliche Vorhaben sind auch in den StädtenMünchen12 und Köln13 geplant.

Für Zählungen des Fußgängerverkehrs sind dieZählzeiten und die Zähldauer in Abhängigkeit vomErhebungsziel und den örtlichen Gegebenheiten zuwählen (Hessische Straßen- und Verkehrsverwal-tung (Hrsg.), 2006, 2.1-10).

Zählungen des Fußgängerverkehrs werden i. d. R.zur Bemessung von Anlagen für den Fußgänger-verkehr durchgeführt. Da nach HBS 2001 direkt dieZählwerte für die 15- bzw. 2-Minuten-Intervalle alsBemessungsgrößen verwendet werden, ist hierkeine Hochrechnung auf bestimmte Zielgrößen er-forderlich.

Vermeidung systematischer Fehler

Um Fehler bei der Stichprobenplanung in Form derAuswahl ungeeigneter Zählorte, Zählzeiten undZählintervalle zu vermeiden, sollten zunächst die o. g. Hinweise der verschiedenen Empfehlungenund Richtlinien berücksichtigt werden. Zusätzlich isteine detaillierte Analyse der Aufgabenstellung erfor-derlich, um auf mögliche Besonderheiten schon beider Wahl von Zählort und Zählzeit sowie der Zähl-intervalle eingehen zu können. Grundsätzlich gibtes hier keine Standardlösungen, vielmehr sollten inAbstimmung mit den Beteiligten (Auftraggeber, Auf-tragnehmer, Dritte) die Randbedingungen der Zäh-lungen im Einzelfall festgelegt werden.

Eine Nichterfassung von Auswahleinheiten (Kombi-nationen von Zählorten und Zählintervallen), die indie Stichprobe gelangt sind, ist bei Fußgänger- undRadfahrerzählungen prinzipiell möglich, etwa wenn

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10 Es versteht sich, dass bei einem derartigen Vorgehen eineHochrechnung der Zählergebnisse auf das gesamte Jahrund den gesamten Untersuchungsraum – wenn überhaupt –nur unter Einbeziehung von externen Daten zum Radverkehrinsgesamt möglich ist.

11 Hochrechnungsmodell von Stichprobenzählungen für denRadverkehr, FE 77.495/2008

12 Radverkehr in München, Konzepte, Referat für Stadtplanungund Bauordnung, München, 2007

13 Auskunft des Fahrradbeauftragten der Stadt Köln, [email protected]

das Zählpersonal nicht oder erheblich verspätet amZählort erscheint. Durch entsprechende organisa-torische Maßnahmen (z. B. Einrichtung einer Kon-trollinstanz) kann dieser Ursache systematischerFehler entgegengewirkt werden.

Die Nichterfassung von Untersuchungseinheiten(Fußgänger oder Radfahrer am Zählort) kann dem-gegenüber zumindest bei manuellen Zählungenweitgehend ausgeschlossen werden, da hier in derRegel eine Vollerhebung während des Zählinter-valls möglich ist. Zählfehler im Sinne einer Nicht-übereinstimmung der gezählten mit den wahrenWerten der Verkehrsstärke am Zählort im Zählinter-vall können gleichwohl auftreten. InsbesondereSchulungsmaßnahmen können hier zur Qualitätssi-cherung beitragen.

Da seit wenigen Jahren auch automatische Gerätebei der Durchführung von Radverkehrszählungenzum Einsatz kommen (z. B. Druckschläuche), sindzur Vermeidung von Datenausfällen, d. h. Nichter-fassung von Untersuchungseinheiten, die Herstel-lerangaben hinsichtlich der Montage und Parame-trierung der Geräte zu berücksichtigen.

Bei Zählungen im Fußgänger- und Radverkehr wirdüblicherweise nur die Anzahl der betreffenden Ver-kehrsteilnehmer erfasst und keine Unterscheidungvon Merkmalen vorgenommen. Es handelt sichalso meist nicht um klassifizierende Zählungen.Daher können in dieser Hinsicht hier auch keine systematischen Fehler bei der Merkmalserfassungauftreten. Eine Aufgabenstellung, bei der z. B. dasGeschlecht der Verkehrsteilnehmer erfasst werdenmuss oder der Anteil an Radfahrern, die einenHelm tragen, bestimmt werden soll, fällt unter denPunkt Verkehrsbeobachtung (siehe Kapitel 7).

5.2.2 Fahrzeug- und Insassenzählungen imfließenden und ruhenden Kfz-Verkehr


Zählungen im ruhenden Kfz-Verkehr werden über-wiegend zur Ermittlung der Auslastung bzw. Bele-gung von Anlagen durchgeführt. Für diese Zählun-gen werden im Handbuch für Verkehrssicherheitund Verkehrstechnik (2006) Hinweise zu den Zähl-zeiten sowie der erforderlichen Zähldauer gegeben.Demnach sollte eine allgemeine Zählung an einemNormalwerktag (Dienstag bis Donnerstag) in denMonaten April, Mai, Juni, September oder Oktober

durchgeführt werden. Als Zeit zur Erfassung derwesentlichen Parkvorgänge wird der Zeitraum zwi-schen 6.00 und 20.00 Uhr empfohlen. Für spezielleFragestellungen sind diese Zeitintervalle entspre-chend zu verändern (Hessische Straßen- und Ver-kehrsverwaltung (Hrsg.), 2006, 2.1-10 u. 2.1-11).

Zur Abschätzung der zukünftigen Nachfrage im ru-henden Verkehr wird in den Empfehlungen für An-lagen des ruhenden Verkehrs (2005) eine Progno-semethode beschrieben, die auf Basis von bekann-ten Ganglinien und der Abschätzung der zukünfti-gen Siedlungsentwicklung eine Abschätzung desParkraumbedarfs ermöglicht (FGSV, 2005, 10-11,47-52).

Die Zählung von Fahrzeuginsassen fällt unter denPunkt Verkehrsbeobachtung (siehe Kapitel 7). EinHochrechnungsverfahren zur Schätzung von Total-werten (etwa Totalwert der Personenkilometer vonKfz-Insassen) ist hier i. d. R. nicht erforderlich, daes um die Bestimmung des Besetzungsgradesgeht. Hierfür wird natürlich ein geeignetes statisti-sches Schätzverfahren benötigt. Soll der Beset-zungsgrad in Abhängigkeit des Fahrzwecks be-stimmt werden, ist eine Befragung (siehe Kapitel 8)erforderlich.

Für die Hochrechnung von stichprobenartigen Ver-kehrszählungen im fließenden Kfz-Verkehr existie-ren verschiedene Methoden, von denen im Folgen-den die derzeit aktuellen Verfahren vorgestellt wer-den. In der Beschreibung sind auch die jeweils er-forderlichen Stichprobenumfänge und andereRandbedingungen zur Auswahl der Stichprobenenthalten.

SVZ-Hochrechnungsverfahren

Für die SVZ 2005 wurde eine Hochrechnungsme-thodik verwendet, die auf der Zuordnung aller Zähl-stellen zu automatischen Dauerzählstellen mit einerähnlichen Verkehrscharakteristik beruht (KATH-MANN, ZIEGLER und THOMAS, 2009). Dabeiwurde eine Unterscheidung in Streckenzüge undFlächenregionen mit vergleichbaren Eigenschaftenvorgenommen, sodass jeder Zählstelle der SVZeine oder mehrere zugehörige automatische Dau-erzählstellen zugeordnet werden konnten.

Die Hochrechnung erfolgt in zwei Stufen mit Hilfeder aus den Dauerzählstellen abgeleiteten Stun-den/Tag-Faktoren und Tag/Jahr-Faktoren auf Basiseiner zählstellen- und fahrzeugartenscharfen Aus-

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wertung. Als Grundlage für die Hochrechnung die-nen die Ergebnisse der manuellen Zählungen, dienach den in Tabelle 2 dargestellten Vorgaben zuden Zählzeiten durchgeführt wurden.

In der ersten Stufe werden die Zählergebnisse mitso genannten Stunden/Tag-Faktoren („a-Fakto-ren“) auf den Tagesverkehr Qz (24 Stunden) des je-weiligen Zähltages Z hochgerechnet. Das Ergebnisder ersten Hochrechnungsstufe waren daher fürjede Zählstelle bis zu acht Tageswerte für jede dersieben Fahrzeugarten.

In der zweiten Stufe werden die Tageswerte mit sogenannten Tag/Jahr-Faktoren („cv-Faktoren“) aufdie durchschnittlichen täglichen Verkehrsstärken jeFahrtzweckgruppe V (DTVW, DTVU, DTVS) umge-rechnet. Aus diesen DTVV–Werten wird die Ziel-größe DTV (durchschnittliche tägliche Verkehrs-stärke aller Tage des Jahres) durch entsprechendeGewichtung mit der je Bundesland unterschiedli-chen Anzahl der Tage je Fahrtzweckgruppe (nV) ge-bildet.

Aus den so berechneten DTV-Werten lassen sichMSV-Werte sowie die Tag-, Abend- und Nachtwertefür die Lärmberechnungen ableiten.

Da für diese Hochrechnungsmethodik die vollstän-digen Ergebnisse der Dauerzählstellen des zu-gehörigen Zähljahres zur Ableitung der Hochrech-nungsfaktoren („a-Faktoren“, „cv-Faktoren“) erfor-derlich sind, kann die Hochrechnung erst nach Ab-lauf des Jahres, in dem die Zählungen durchgeführtwurden, erfolgen.

Im Gegensatz dazu können die nachfolgend vorge-stellten Verfahren zur Hochrechnung von Stichpro-benzählungen direkt im Anschluss an die Erhebun-gen angewendet werden.

Hochrechnungsverfahren für innerörtliche Kurz-zeitzählungen nach SCHMIDT und THOMAS

Das Hochrechnungsverfahren für manuelle und au-tomatische Kurzzeitzählungen im Innerortsbereichvon SCHMIDT und THOMAS (1995) basiert aufden Berechnungsverfahren der Straßenverkehrs-zählungen. Die Hochrechnungsfaktoren (Ferienver-kehrs-, Sonntags- und Freitagsfaktor) stammen, imGegensatz zur SVZ, aus Daten von zurückliegen-den Jahren, die teilweise gemittelt wurden, umjahresspezifische Besonderheiten auszuschalten.Sie werden demnach aus typisierten Jahres- undTagesganglinien abgeleitet und benötigen daherkeine aktuellen Zähldaten der automatischen Dau-erzählstellen.

Wie in Bild 5 zu erkennen ist, basiert dieses Modellauf einer Hochrechnung der Zählwerte in zwei Stu-fen. Die Zählwerte werden analog zur SVZzunächst auf den Tagesverkehr hochgerechnet. Inder zweiten Stufe werden die Tageswerte auf einenWochenmittelwert und anschließend auf den Jah-resdurchschnitt (DTV) sowie auf DTVW,U,S-Wertehochgerechnet. Alle übrigen Kennwerte werdendaraus abgeleitet.

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Tab. 2: Zählzeiten der SVZ 2005, Quelle: KATHMANN, ZIEG-LER und THOMAS, 2009

Zst.-Gruppe A(DTV > 7.000 Kfz/24h)

Zst.-Gruppe B(DTV ≤ 7.000 Kfz/24h)

2 Normalwerktage (Di, Mi, Do)

jeweils 7-9 und 15-18 Uhr = 5h

2 Normalwerktage (Di, Mi, Do)

jeweils 15-18 Uhr = 3h

2 Freitage jeweils 15-18 Uhr = 3h

2 Ferienwerktage (Di, Mi) jeweils 15-18 Uhr = 3h

2 Ferienwerktage (Di, Mi) jeweils 15-18 Uhr = 3h

2 Sonntage jeweils 16-19 Uhr = 3h

2 Sonntage jeweils 16-19 Uhr = 3h

8 Zähltage = 28 Zählstunden 6 Zähltage = 18 Zählstunden

Bild 5: Hochrechnungsverfahren nach SCHMIDT und THO-MAS, 1995

Zur praktischen Anwendung ist das Verfahren alsPC-Programm HRDTV-Win umgesetzt. Es ermög-licht die Hochrechnung von beliebigen Zählinterval-len (nur volle Stunden) und Zählzeiten, da die Ein-flüsse von Wochenenden oder Ferientagen durchdie entsprechenden Faktoren (bSo, bFr, fer) korri-giert werden können. So können neben dem DTV,dem DTVW,U,S auch die Bemessungsverkehrsstär-ke (MSV) sowie die mittleren stündlichen Tag- undNacht-Verkehrsstärken als Grundlage für Lärmbe-rechnungen nach RLS´90 ermittelt werden.

Um die Veränderungen des Verkehrsgeschehensüber die Jahre zu berücksichtigen, werden die demProgramm zugrunde liegenden Ganglinientypenzur Ableitung der Hochrechnungsfaktoren regel-mäßig aktualisiert und angepasst. In diesem Zu-sammenhang wurden zwischenzeitlich auch Gang-linientypen für Außerortszählstellen integriert, so-dass das Verfahren mittlerweile nicht mehr nur aufInnerortszählstellen beschränkt ist.

In leicht veränderter Form hat dieses Verfahren zurHochrechnung von Kurzzeitzählungen im Innerorts-bereich Eingang in das HBS 2001 gefunden. ZurBerechnung der werktäglichen Bemessungsver-kehrsstärke werden sechs Arbeitsschritte vorgege-ben, die auf den Erkenntnissen von SCHMIDT undTHOMAS basieren.

Im ersten Arbeitsschritt werden die Erhebungendurchgeführt. Sie sind an einem normalen Werktag(Dienstag bis Donnerstag) zwischen März und No-vember außerhalb der Schulferien durchzuführen.Für dieses Verfahren sollte eine Ganztagszählungangestrebt werden. Falls dies aus personellen oderfinanziellen Gründen nicht möglich ist, sollte jedochmindestens von 12-14 und von 16-18 Uhr gezähltwerden. Als Ergänzung werden Zählungen aneinem Sonntag empfohlen.

Im zweiten Arbeitsschritt werden die Zählstundenauf den Tagesverkehr hochgerechnet. Die dazu er-forderlichen Faktoren werden aus der Zuordnungzu Tagesganglinientypen ermittelt. Bei einer Ganz-tageszählung entfällt dieser Schritt. Anschließenderfolgt die Umrechnung des Tagesverkehrs auf dasWochenmittel, woraus der DTV-Wert abgeleitetwerden kann. Die hierfür erforderlichen Faktorengehen aus Wochen- und Jahresganglinientypenund den daraus ermittelten Halbmonatsfaktorenhervor. In einem fünften und sechsten Arbeitsschrittkönnen aus dem DTV- der DTWw- sowie der MSV-Wert abgeleitet werden.

Hochrechnungsverfahren für innerörtliche Kurzzeitzählungen nach ARNOLD, HEDELER,WÖPPEL und DAHME

Dem Hochrechnungsverfahren für Kurzzeitzählun-gen auf Innerortsstraßen (ARNOLD, HEDELER,WÖPPEL und DAHME, 2008) liegt ebenfalls einzweistufiger Ansatz zugrunde, bei dem zunächstder Tagesverkehr und anschließend der DTVW5(durchschnittlicher Werktagsverkehr Mo.-Fr.) sowieder DTV berechnet werden. Die Grundlage für dieAbleitung der Hochrechnungsfaktoren bildeten typi-sierte Tages- und Wochenganglinien. Die Empfeh-lung zu den Zählzeiten für dieses Verfahren ist inTabelle 3 enthalten. Das zugehörige Ablaufschemader Vorgehensweise zeigt Bild 6.

Die Hochrechnungsfaktoren für den Tagesverkehrsind getrennt nach den gewählten Zählzeiten sowienach Kfz und Schwerverkehr (SV) in Tabellen aus-gewiesen. Weiterhin erfolgt eine Unterscheidungder Hochrechnungsfaktoren nach Belastungsklas-sen (Spitzenstundenbelastung in Kfz/h). Der Tages-wert ergibt sich aus der Multiplikation des Faktorsmit der Summe der gezählten Fahrzeuge über die

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Tab. 3: Empfohlene Zählzeiten nach ARNOLD, HEDELER, WÖPPEL und DAHME

Empfehlung Bemerkungen

Zähltage Dienstag, Mittwoch und Donnerstag währendder Sommerzeit (Ende März bis Ende Oktober)

Ausschlüsse

• Ferienwochen

• Tage vor einem Feiertag oder Ferienbeginn

• Brückentage (zwischen Feiertag und Wochenende)

Zählzeiten 7:00-11:00 Uhr und 15:00-19:00 Uhr oder 7:00-10:00, 12:00-14:00 und 15:00-18:00 Uhr(8h-Zählung)

Geeignet für alle Straßentypen zur Ermittlung der durchschnittli-chen werktäglichen Verkehre und der Bemessungsverkehrs-stärken

6:00-10:00 Uhr und 15:00-19:00 Uhr oder6:00-9:00, 12:00-14:00 und 15:00-18:00 Uhr (8h-Zählung)

Geeignet für alle Straßentypen zur Ermittlung der durchschnittli-chen werktäglichen Verkehre und der Bemessungsverkehrs-stärken, wenn die Spitzenstunde zwischen 6:00 und 7:00h liegt

15:00-19:00 Uhr (4h-Zählung) Geeignet für hochbelastete Hauptverkehrsstraßen zur Ermittlungdes durchschnittlichen Werktagsverkehrs (Mo-Fr)

Zählzeit. Der durchschnittliche Werktagsverkehrvon Montag bis Freitag (DTVW5) berechnet sichaus dem Tageswert mal einem Saisonfaktor, derebenfalls in Tabellen ausgewiesen ist. Zur Ermitt-lung des DTV-Wertes wird der im vorhergehendenSchritt 1 abgeleitete Tageswert sowohl mit einemWochen- als auch mit einem Saisonfaktor multipli-ziert. Diese Faktoren sind getrennt nach Zählzeit,Fahrzeuggruppe (Kfz bzw. SV) und Belastungs-klasse ausgewiesen.

Zur Ableitung des MSV-Werts schlagen die AutorenARNOLD, HEDELER, WÖPPEL und DAHME vor,den maximalen Stundenwert in der Zählzeit mitdem dazugehörigen SV-Anteil als Bemessungsver-kehrsstärke anzusetzen.

Bezüglich der Genauigkeit dieses Hochrechnungs-verfahrens sind in den Tabellen der Hochrech-nungsfaktoren zusätzlich Variationskoeffizientenausgewiesen. So kann für jede Hochrechnung einegrobe Abschätzung des möglichen Fehlers vorge-nommen werden.

Wie aus den Beschreibungen des Verfahrens her-vorgeht, sind neben den Zählwerten und der Be-lastungsklasse keine weiteren Eingangsgrößen er-forderlich. Dies führt zu einer relativ einfachen prak-tischen Anwendung des Verfahrens.

Vereinfachtes Hochrechnungsverfahren nachLENSING, MAVRIDIS und TÄUBNER

vVereinfachte Hochrechnungsverfahren für Außer-orts-Straßenverkehrszählungen (LENSING, MA-VRIDIS und TÄUBNER, 2001) stellt eine weitereMöglichkeit zur Hochrechnung von Stich-probenzählungen dar. Es handelt sich um ein drei-stufiges Verfahren, bei dem die Zählwerte der ein-

zelnen Stunden zunächst auf Tageswerte, danachauf Wochen-/Monatswerte und abschließend auf DTV-Werte hochgerechnet werden (siehe Bild7).

Als empirische Grundlage zur Herleitung der Hoch-rechnungsfaktoren wurden u. a. plausibilisierteDaten von automatischen Dauerzählstellen derJahre 1993-1996 verwendet.

Zur Ermittlung der Datengrundlage werden für ma-nuelle Außerortszählungen folgende Zählzeitenwährend der „Normalwochen“ (keine Beeinflussungdurch Ferien, Feiertage o. Ä.) empfohlen:

• für 3-stündige Zählungen: 14-17 Uhr,

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Bild 6: Hochrechnungsverfahren nach ARNOLD, HEDELER, WÖPPEL und DAHME

Bild 7: Hochrechnungsverfahren nach LENSING, MAVRIDISund TÄUBNER, 2001

• für 4-stündige Zählungen: 10-14 Uhr oder 14-18Uhr.

Stehen automatische Zählgeräte zur Verfügung, sosollten den Autoren zufolge die Tagesverkehrsstär-ken (00-24 Uhr) einer vollständigen Woche erfasstwerden.

Die entsprechenden Faktoren (a, w, j) sind in um-fangreichen Tabellen getrennt nach Fahrzeugartbzw. Fahrzeugartengruppe sowie nach Wochentagausgewiesen. Demnach ist eine getrennte Betrach-tung für die verschiedenen Fahrzeuggruppen undWochentage möglich. Zusätzlich ist die Kenntnisdes Sonntagsfaktors bSo erforderlich, um eine diffe-renzierte Auswahl der Hochrechnungsfaktoren ausden Tabellen treffen zu können.

Dies zeigt, dass zur Anwendung dieses Modells de-taillierte Kenntnisse über die Ganglinien der Zähl-stelle erforderlich sind, um die entsprechendenHochrechnungsfaktoren ermitteln zu können. Beieinem Fehlen dieser detaillierten Informationensind Vereinfachungen möglich, die eine Zuordnungüber die Straßenklasse, den Streckentyp und/oderdie Lage der Zählstelle vorsehen.

Allgemeine Aussagen über die Genauigkeit desVerfahrens sowie über Unterschiede bei der An-wendung der Vereinfachungen werden in derdurchgeführten Untersuchung nicht getroffen. Eswerden jedoch Konfidenzintervalle mit einem Ver-trauensbereich von 95 % für einzelne Beispiele an-gegeben, die Hinweise zur Abschätzung der Hoch-rechungsgenauigkeit geben.

Fazit

Die oben vorgestellten Hochrechnungsmethodenunterscheiden sich zunächst hinsichtlich ihres An-wendungsgebietes innerhalb oder außerhalb von

Ortschaften. Demnach sind die Verfahren von LEN-SING und der SVZ für Außerortszählstellen und dieVerfahren nach ARNOLD (2007) und HBS 2001ausschließlich für Innerortszählstellen anzuwen-den. Lediglich die Methode mit HRDTV-Win lässteine Hochrechnung für beide Arten der Lage derZählstellen zu.

Ein weiteres Unterscheidungskriterium der Verfah-ren liegt in der Ermittlung der Hochrechnungsfakto-ren. Bei drei der fünf vorgestellten Methoden (HBS2001; ARNOLD, 2007; LENSING, 2001) werdendie Faktoren in Abhängigkeit von verschiedenenRandbedingungen aus Tabellen entnommen. Dieseausgewiesenen Faktoren gelten in der Regel nurfür gewisse Zählintervalle und sind deshalb nichtauf beliebige Zählzeiten übertragbar.

Im Gegensatz zu diesen faktorbasierten Verfahrenwerden bei dem Verfahren nach HRDTV-Win dieHochrechnungsfaktoren auf Basis von typisiertenGanglinien ermittelt. Je nach Länge des Zählinter-valls und der Zählzeit können so jeweils die zu-gehörigen Faktoren ermittelt und zur Hochrech-nung herangezogen werden.

Das Verfahren nach der SVZ-Methodik beruhtebenfalls auf der Zuordnung von Ganglinien. Da je-weils die Ganglinien des aktuellen Zähljahres hin-terlegt werden und nicht mit standardisierten undtypisierten Ganglinien gearbeitet wird, kann eineHochrechnung mit Hilfe der SVZ-Methodik aberimmer erst dann erfolgen, wenn die Daten der au-tomatischen Dauerzählstellen für das entsprechen-de Jahr vollständig vorliegen. Dies führt dazu, dassdieses Verfahren im Gegensatz zu den übrigennicht direkt im Anschluss an die Zählung angewen-det werden kann.

Eine Übersicht über die Merkmale der verschiede-nen Verfahren zeigt Tabelle 4.

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Tab. 4: Merkmale der verschiedenen Hochrechnungsverfahren für Fahrzeugzählungen

VerfahrenLage der Zählstelle Zählzeit, Zähldauer Zeitpunkt der HR

innerorts außerorts genau definiert1 flexibel2 sofort am Jahresende

ARNOLD X X X

HBS 2001 X X X

HRDTV-Win X X X X

LENSING X X X

SVZ X X X

1 tabellarisch ausgewiesene Hochrechnungsfaktoren gelten nur für definierte Zeitbereiche 2 flexible Wahl der Zähldauer durch Zuordnung von Ganglinien

Als Entscheidungshilfe zur Auswahl eines passen-den Hochrechnungsverfahrens ist in Bild 8 ein Flussdiagramm mit den einzelnen Kriterien darge-stellt.


Der entscheidende Schritt bei der Durchführungeiner Verkehrszählung ist die Wahl der Erhebungs-art, des Erhebungszeitraumes, der Erhebungsdau-er (Länge der Zählintervalle) und des bzw. der Er-hebungsorte (Zählstellen). Um bei dieser Entschei-dung systematische Fehler zu vermeiden, sind aus-führliche Vorbereitungen unumgänglich.

Erste Hinweise zum Erhebungszeitraum und zurZähldauer können den Empfehlungen des Hand-buchs für Verkehrssicherheit und Verkehrstechnik(2006) entnommen werden, diese sind jedoch jenach Aufgabenstellung zu modifizieren. Ist im An-schluss an die Zählung eine Hochrechnung derZählwerte vorgesehen, müssen die Zählintervallean jene des vorgesehenen Hochrechnungsverfah-rens angepasst werden (siehe oben). Zusätzlichsollten Informationen über die Verkehrssituation in

der näheren Umgebung des gewählten Zählstand-ortes eingeholt werden, um Beeinträchtigungen derZählwerte durch Baustellen, Sperrungen oder Um-leitungsverkehre zu vermeiden.

Hinsichtlich der Erhebungsart können bei Zählun-gen im fließenden Kfz-Verkehr manuelle und auto-matische Zählungen zum Einsatz kommen. Hiersind automatische Geräte (z. B. Seitenradar) i. d. R.für eine Zähldauer von mehreren Tagen geeignet.Im Gegensatz dazu werden manuelle Zählungenüblicherweise bei Zählungen über einzelne Stun-dengruppen angewendet.

Zur Erfassung des ruhenden Verkehrs kommenüberwiegend manuelle Zählungen zum Einsatz.Auch hier ist je nach Aufgabenstellung eine geeig-nete Art der Zählung zu wählen, wobei bei einemEinsatz von automatischen Geräten die Einsatz-grenzen der Hersteller in jedem Fall zu beachtensind.

Fehler durch Nichterfassung von Stichprobenein-heiten spielen bei manuellen Zählungen meistkeine wichtige Rolle14. Dies gilt im Allgemeinenauch für automatische Zählungen. Hier sind jedochSzenarien denkbar, bei denen zumindest ein Teilder Verkehre innerhalb des Zählintervalls nicht er-fasst wird. Dies sind neben einem kurzzeitigen odervollständigen Geräteausfall auch Situationen, indenen Fahrzeuge – als Untersuchungseinheiten

46

Bild 8: Entscheidungshilfe zur Auswahl eines Hochrechnungsverfahrens für Fahrzeugzählungen

14 Ausfälle von Einheiten sind gleichwohl möglich (z. B. Unfalldes Erhebungsteams auf dem Weg zum Einsatzort).

der Zählung – aufgrund äußerer Randbedingungennicht erfasst werden können (siehe Kapitel 3.4.1).

Um diese Fehlerquellen so weit wie möglich zu re-duzieren, sind die Auswahl der Gerätetechnik sowieder Gerätestandort sorgfältig zu prüfen. Weiterhinist darauf zu achten, dass die Geräte in einem ein-wandfreien, funktionsfähigen Zustand sind und inregelmäßigen Abständen gewartet werden. EinAusfall infolge fehlender Stromversorgung kanndurch die Prüfung des Akkuladezustandes bzw. derKabelverbindung zum Stromanschluss vermiedenwerden.

Kommt es trotz guter Vorbereitungen zu einemGeräteausfall (z. B. Blitzeinschlag), kann die Zäh-lung nach der Behebung des Schadens fortgeführtwerden. Ist die entstandene Datenlücke im Verhält-nis zum gesamten Zählintervall klein, kann sie durchgeeignete Schätzverfahren auf Basis bekannterGanglinien nachträglich gefüllt werden. So würde imAnschluss an die Zählung eine vollständige Daten-basis zur Verfügung stehen. Dabei ist zu berück-sichtigen, dass das Auffüllen der Datenlücken eben-falls einer gewissen Ungenauigkeit unterliegt. Im All-gemeinen ist die Schätzung genauer, je kleiner dieDatenlücke ist und je umfangreicher die Informatio-nen zu entsprechenden Ganglinien sind.

Werden die Fahrzeuge nicht nur der Zahl nach er-hoben, so kann es bei der Erfassung einzelnerMerkmale zu Fehlern kommen. Bei Zählungen imruhenden Verkehr ist die Gefahr von Fehlern beider Erfassung von Merkmalen wie Fahrzeugartoder Kfz-Kennzeichen i. d. R. geringer als imfließenden Verkehr, wo eine schnelle Zuordnungwährend der Vorbeifahrt des Fahrzeugs vorgenom-men werden muss. Im ruhenden Verkehr kann derZähler bei Unsicherheiten hinsichtlich der Zuord-nung anhand seiner Erhebungsunterlagen die rich-tige Fahrzeuggruppe ausfindig machen. Darum istneben einer Schulung der Zähler auch entspre-chendes Informationsmaterial empfehlenswert.

Dies gilt auch für die Erfassung von Merkmalen imfließenden Verkehr. Jedoch sollte hier der Schwer-punkt auf der Schulung (z. B. nach dem Nutzfahr-zeugkatalog) und den Vorbereitungen liegen, da einNachschlagen der richtigen Fahrzeugartenunter-scheidung während der Zählung schwierig ist. Hilf-reich kann hier auch eine an die Aufgabenstellungangepasste Anzahl von Fahrzeugarten sein, umunnötig viele Unterscheidungen z. B. im Güterver-kehr zu vermeiden. Außerdem ist darauf zu achten,

dass der Zähler in Abhängigkeit von der Verkehrs-stärke eine angemessene Anzahl von Fahrspurenerfasst, da es bei hohen Verkehrsstärken leicht zueiner Überforderung des Zählpersonals kommenkann. Dies gilt insbesondere für die Erfassung vonKennzeichen. In den Richtlinien für die Straßenver-kehrszählung im Jahre 2010 auf Bundesfern-straßen (2009) werden die in Tabelle 5 dargestell-ten Mindestanzahlen von Zählern angegeben.

Fehler infolge Überforderung der Zähler könnendurch eine Erhöhung der Zähleranzahl reduziertwerden. Hier ist ein ausgeglichenes Verhältnis zwi-schen der Genauigkeit der Erfassung auf der einenund den Kosten für das Zählpersonal auf der ande-ren Seite anzustreben.

Hinsichtlich der Erfassung von Merkmalen mittelsautomatischer Zählgeräte ist es empfehlenswert,solche Geräte auszuwählen, für die ein Prüfzertifi-kat von einer anerkannten Prüfstelle vorliegt. ZumBeispiel dürfen auf Bundesfernstraßen nur Dauer-zählstellen jener Hersteller eingerichtet werden, dievon der BASt eine positive Zertifizierung erhaltenhaben. Zusätzlich ist auf eine den Herstelleranga-ben entsprechende Einrichtung der Geräte sowieeine genaue Parametrierung der Merkmale zu ach-ten (siehe auch Kapitel 3.4.1).

Zusammenfassend werden folgende Maßnahmenzur Vermeidung systematischer Fehler bei Erhe-bungen im Kfz-Verkehr empfohlen:

• Pretest der Geräte bei automatischer Zählung,

• gezielte Auswahl des Zählpersonals (Zuverläs-sigkeit),

• intensive Schulung des Zählpersonals,

• Hinweise bzgl. Unterscheidung von Fahrzeu-gen,

• frühzeitige Ausgabe eines Fahrzeugartenkata-logs,

• vorherige Begehung der Örtlichkeit der Zählstel-le,

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Tab. 5: Erforderliche Zähleranzahl laut Richtlinien für die SVZ2010 (BMVBS, 2009)

DTV [Kfz/24h] einbahnig zweibahnig

< 6.500 1 Zähler1 Zähler je Richtung

6.500 bis < 30.000 2 Zähler

≥ 30.000 1 Zähler je Fahrstreifen

• Notfallplan bei Ausfall von Zählpersonal,

• sorgfältige Auswahl der Standorte,

• übersichtlicher Einsatzplan (Zeit, Ort, Person),

• Ansprechpartner bei Fragen nennen (Gruppen-leiter), Telefonliste,

• Kontrollinstanzen (vor Ort, in Zentrale),

• Dokumentation von Besonderheiten.

Im Gegensatz zum Qualitätskriterium Genauigkeitder Zählwerte sind die oben dargestellten Strategi-en und Maßnahmen zur Vermeidung bzw. Reduzie-rung systematischer Fehler nicht eindeutig quantifi-zierbar und werden deshalb hier nur verbal be-schrieben. Die Ansätze der Qualitätssicherung be-ziehen sich überwiegend auf die Durchführung derErhebung, da hier eine wesentliche Quelle der sys-tematischen Fehler (Verfahrensfehler) gesehenwird, die durch gute Vorbereitung und Organisationdeutlich reduziert werden kann. Die Empfehlungenbasieren auf eigenen Erfahrungen der Autoren, dieim Rahmen der Durchführung der SVZ 2005 undanderer Erhebungen im Kfz-Verkehr gewonnenwurden.

Untersuchungen zur Gesamtgenauigkeit vonZählungen im fließenden Kfz-Verkehr

Im Regelfall stellen die Zählwerte selbst nicht diegesuchte Zielgröße dar, die für weitere verkehrlicheUntersuchungen benötigt wird. Darum müssen siezunächst geprüft und aufbereitet werden, um sieanschließend mit einem geeigneten Hochrech-nungsverfahren (siehe oben) auf die gewünschteZielgröße umrechnen zu können. Diese Zielgrößeist in den meisten Fällen der DTV-Wert, aus demanschließend weitere Planungskenngrößen abge-leitet werden können.

Aus den verschiedenen Möglichkeiten der Hoch-rechnung wird deutlich, dass es kein optimalesZähl- und Hochrechnungskonzept für jede beliebi-ge Fragestellung gibt, sondern dass vielmehr fürjede neue Fragestellung eine Kombination von ge-eigneten Werkzeugen ausgewählt werden muss.

Um diese Auswahl für häufig auftretende Fragestel-lungen zu erleichtern, wurden im Rahmen der vor-liegenden Studie Beispielrechnungen zur Abschät-zung der mit den verschiedenen Methoden erziel-baren Genauigkeit durchgeführt. Dazu sind zu-nächst die Festlegung und Beschreibung der maß-

gebenden Bestimmungsgrößen der Gesamtgenau-igkeit einer Verkehrszählung erforderlich.

Als erste maßgebende Einflussgröße auf die Qua-lität der Ergebnisse ist die Art der Zählung zu nen-nen. Hier werden manuelle und automatische Zäh-lungen unterschieden, wobei sich die automati-schen Zählungen zusätzlich hinsichtlich der Art desZählgerätes differenzieren lassen (z. B. Seitenra-dargerät, Dauerzählstelle mit Induktionsschleife, In-frarotdetektor u. Ä.). Im Rahmen eigener Untersu-chungen wurde festgestellt, dass die Abweichun-gen der Gesamtverkehrsmenge (siehe Bild 9, WertKfz) bei einer mittleren Verkehrsstärke von rund7.000 Kfz/24h bei einer Zählung mit Seitenradar-geräten maximal 2 % von den Zählergebnisseneiner automatischen Dauerzählstelle mit Induk-tionsschleife betragen.

Zusätzlich wurden Seitenradargeräte an einemQuerschnitt außerhalb der vom Hersteller empfoh-lenen Randbedingungen getestet. Hier lag die Ver-kehrsstärke deutlich über dem empfohlenen oberenGrenzwert. Weiterhin kam es am Testquerschnittregelmäßig zu Stauerscheinungen infolge einer na-hegelegenen Lichtsignalanlage, was laut Herstellerin jedem Fall zu vermeiden ist. Die Abweichungenbei diesem Versuchsaufbau lagen deutlich überdenen des ersten genannten Testquerschnitts.Diese Erfahrungen unterstreichen die Bedeutungeiner geeigneten Geräteauswahl für die vorhande-ne Aufgabenstellung.

Über die Genauigkeit der Fahrzeugerfassung vonmanuellen Zählungen liegen keine gesicherten Er-kenntnisse vor. Eine pauschale Aussage ist hier

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Bild 9: Relative Abweichung in % von Seitenradargeräten zuErgebnissen einer Dauerzählstelle

nicht möglich, da die Ergebnisse sowohl vom Zähl-personal selbst als auch von den Randbedingun-gen des Zählstandortes abhängig sind. Zum Bei-spiel konnte im Rahmen von SVZ-Zählungen anbestimmten Zählstellen festgestellt werden, dassaufgrund fehlender Zähler nur die Hälfte des Quer-schnitts gezählt wurde. Trotzdem wurden dieseDaten als Ergebnisse für den Gesamtquerschnittübermittelt, sodass der Fehler allein aus diesemGrund schon bei 50 % lag.

Wie die vorhergehenden Ausführungen zeigen, hatbereits die Auswahl einer Zählart einen Einfluss aufdas spätere Zählergebnis. Weiterhin ist zu berück-sichtigen, dass sich nicht jede Art der Zählung fürbeliebige Fragestellungen eignet. So sind z. B. ma-nuelle Zählungen auf stichprobenartige Stunden-zählungen begrenzt, wohingegen sich automatischeZählungen für Zählzeiten ab einem Tag eignen.

Als weitere maßgebende Einflussgröße auf die Ge-nauigkeit des gesuchten Zielwertes der Verkehrs-belastung ist die Zähldauer zu nennen. Denn miteiner größeren Grundlage an gezählten Daten wirdin der Regel auch ein besseres Hochrechnungser-gebnis erzielt. Dies ist wiederum abhängig von denHochrechnungsverfahren und ihren möglichen Ein-gangsgrößen. Bei der Untersuchung des Einflussesder Zähldauer stellte sich heraus, dass nicht nureine längere Zähldauer, sondern auch die Tren-nung einer Zählung in zwei Zählintervalle Auswir-kungen auf die Genauigkeit der Ergebnisse haben(siehe Bild 10).

Eine dritte Einflussgröße auf die Genauigkeit dergesuchten Zielgröße stellt das gewählte Hochrech-nungsverfahren dar. Wie bereits eingangs diesesKapitels beschrieben wurde, unterscheiden sich dieheute üblichen Verfahren neben den erforderlichenEingangsgrößen auch in der Lage der Zählstellen,der hinterlegten Hochrechnungsmethodik und indem möglichen Zeitpunkt der Hochrechnung.

Die vorhergehenden Erläuterungen zeigen, dassdie verschiedenen Methoden zur Hochrechnungvon Kurzzeitzählungen hinsichtlich der Genauigkeitder Verfahren nur schwer miteinander vergleichbarsind. Um dies trotzdem zu ermöglichen, wurde fürdie weiteren Untersuchungen eine gemeinsameBasis definiert. Dazu bot sich der Tageszählwert an,der als Kenngröße in jedem Verfahren enthalten ist.So konnten die spezifischen Zählzeiten jedes Ver-fahrens berücksichtigt werden und es existiert trotz-dem eine gemeinsame Ausgangsbasis für einenVergleich der Genauigkeiten der Verfahren unter-

einander. Diese gemeinsame Grundlage wird inden nachfolgenden Beispielrechnungen herange-zogen.

Beispielrechnungen

Je nach Aufgabenstellung werden unterschiedlicheAnforderungen an die Qualität von Verkehrszählun-gen im Kfz-Verkehr gestellt (siehe Kapitel 4.3 und5.1.2). Um die Größenordnung des Gesamtfehlerseiner Zählung einschließlich der Aufbereitung derZählwerte zu einer Zielgröße quantifizieren zu kön-nen, wurden Beispielrechnungen durchgeführt, dieverschiedene Standardsituationen wiedergeben.Sie sollen den Nutzer in die Lage versetzen, dieGenauigkeit der von ihm gewählten Vorgehenswei-se abzuschätzen bzw. eine an seine Anforderungenangepasste Vorgehensweise zu wählen. Die me-thodische Vorgehensweise, die bei der Durch-führung der Beispielrechnungen gewählt wurde,wird nachfolgend näher erläutert. Anschließendwerden die Ergebnisse für die untersuchten Bei-spiele vorgestellt.

Als Grundlage wurden die Daten der automati-schen Dauerzählstellen (DZ) in Deutschland von2005 verwendet (überwiegend DZ auf dem Bun-desfernstraßennetz). Berücksichtigt wurden nur dieDauerzählstellen, von denen vollständige und plau-sibilisierte Daten verfügbar waren. In Anlehnung andie Auswertung der Straßenverkehrszählung er-folgte eine Unterscheidung in Bundesautobahnen(Gruppe: Streckenzüge) und sonstige Straßen

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Bild 10: Einfluss der Zähldauer: mittlere Abweichung der DTV-Werte in % (ZIEGLER, H., POZYBILL, M. und KATH-MANN, T., 2009)

(Gruppe: Flächenregionen). Daraus ergab sich einKollektiv von 343 DZ für die Streckenzüge und 633DZ für die Flächenregionen.

Die Berücksichtigung der Auswirkungen der im vor-hergehenden Kapitel beschriebenen Einfluss-größen (Zählart, Zähldauer, HR-Verfahren) erfolgtedurch die Auswahl exemplarischer Kenngrößen.Demnach wurde die Art der Zählung (automatischoder manuell) durch einen nachträglich auf dieZählwerte gelegten Fehler von 0 %, ± 3 % und ± 5 % simuliert. Diese drei Größenordnungen wur-den gewählt, um die Auswirkungen von verschiede-nen Zählungenauigkeiten zu beschreiben.

Eine pauschale Abschätzung der Zählungenauigkei-ten von manuellen Zählungen kann hier nicht erfol-gen, da der Fehler von vielen verschiedenen Fakto-ren abhängt. Dazu gehören u. a. die Zählpersonselbst, die Verkehrsbelastung, die Anzahl der zu be-obachtenden Fahrstreifen, die Anzahl der Fahr-zeugarten, die unterschieden werden sollen, sowiedie Witterungsbedingungen und Sichtverhältnisse.

Bei automatischen Zählungen mit Seitenradargerä-ten kann bei fachgerechter Installation von einemZählfehler bis maximal ± 2 % ausgegangen werden(siehe Bild 9), aber auch hier beeinflussen die Fak-toren Verkehrsbelastung, Anzahl der zu beobach-tenden Fahrstreifen sowie Anzahl der Fahrzeugar-ten die Genauigkeit der Zählergebnisse. Bei auto-matischen Dauerzählstellen lassen sich die Abwei-chungen aus der zertifizierten Genauigkeitsgruppe(A1, A2, A3) bzw. detailliert aus dem Prüfbericht derBASt entnehmen (siehe Anforderungen nach TLS2002).

Der Einfluss der Zähldauer wurde durch die Be-trachtung verschiedener Zählintervalle von einemTag, einer Woche und zwei Wochen berücksichtigt.

Zur Unterscheidung des Einflusses der Hochrech-nungsverfahren wurden zwei verschiedene Verfah-ren ausgewählt. Dies war zum einen ein Verfahren,bei dem die Faktoren zur Hochrechnung aus denaktuellen Ergebnissen des Dauerzählstellennetzesabgeleitet werden; zum anderen ein Handrechen-verfahren, bei dem die Hochrechnungsfaktoren ausTabellen abgegriffen werden können.

Um die Hochrechnungsverfahren miteinander ver-gleichen zu können und aufgrund einer einfacherenHandhabung wurden die verwendeten Verfahrenzum Teil leicht modifiziert. Das Verfahren, bei demdie aktuellen Ergebnisse der automatischen Dauer-

zählstellen zur Hochrechnung herangezogen wur-den, stellt eine Vereinfachung in Anlehnung an dieMethodik nach der SVZ 2005 dar; Vereinfachungdeshalb, da hier nur die zweite Stufe der Hoch-rechnung vom Tageswert auf den DTV-Wertberücksichtigt wurde. Als Eingangsgrößen dientendie aus den Daten der DZ ausgeschnittenen Ta-geswerte, die anschließend mit den Tag/Jahr-Fak-toren (siehe oben) auf DTV-Werte hochgerechnetwurden. Dieses Verfahren repräsentiert eine Hoch-rechnungsmöglichkeit, bei der die Kennwerte zurHochrechnung aus den tatsächlichen und aktuellenErgebnissen der DZ (Streckenzüge) bzw. aus DZmit ähnlichen verkehrlichen Eigenschaften (Flä-chenregionen) abgeleitet werden.

Um bei den Beispielrechnungen auch ein Handre-chenverfahren einzubeziehen, bei dem die Zähl-werte mit Hilfe von tabellarisch aufgelisteten Fak-toren hochgerechnet werden können, wurde alszweite Methode das Hochrechnungsverfahren fürKurzzeitzählungen auf Hauptverkehrsstraßen inGroßstädten nach ARNOLD, HEDELER, WÖPPELund DAHME (2008) berücksichtigt. Hier wurde,den Vorgaben entsprechend, je Tag ein Zählinter-vall von 8 Stunden aus den Daten der Dauerzähl-stellen (DZ) ausgeschnitten. Dabei wurde zumeinen eine 4h + 4h-Zählung (7-11 Uhr, 15-19 Uhr)und zum anderen eine 3h + 2h + 3h-Zählung (7-10Uhr, 12-14 Uhr, 15-18 Uhr) simuliert. Die Stunden-werte wurden mit den entsprechenden Faktorenauf Tageswerte und anschließend auf DTV-Wertehochgerechnet.

Bei den später vorgestellten Ergebnissen dieses„Faktorverfahrens“ ist zu berücksichtigen, dass dasVerfahren nach ARNOLD, HEDELER, WÖPPEL undDAHME theoretisch nur für Innerortszählstellen an-zuwenden ist, es hier aber auch zur Hochrechnungvon Zählstellen der freien Strecke verwendet wurde.Die Ergebnisse stehen deshalb repräsentativ für an-dere, ähnliche Hochrechnungsverfahren, die auf ta-bellarisch ausgewiesenen Faktoren basieren.

Da bei den Beispielrechnungen eine Gleichbehand-lung der Hochrechnungsverfahren hinsichtlich derZählintervalle für einen späteren Vergleich derZähldauer erforderlich ist, wurde als möglichesZählintervall der kleinste gemeinsame Nenner derbeiden Verfahren gewählt. Dies waren die Vorga-ben des Faktor-basierten Verfahrens in Anlehnungan das Hochrechnungsverfahren für Kurzzeitzäh-lungen auf Hauptverkehrsstraßen in Großstädten.Demnach wurden aus den Daten der DZ jeweils die

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Tage Dienstag bis Donnertag der Monate April bisOktober (ohne Feiertage, mit Ferientagen) als Ein-gangsgrößen in die Verfahren verwendet. So wur-den für jede DZ und jedes Verfahren 90 Tageswer-te und daraus resultierend 90 hochgerechneteDTV-Werte ermittelt. Die Abweichungen der 90 Ein-zelwerte wurden durch den Vergleich mit dem ausden DZ bekannten „wahren“ DTV-Wert berechnet.Diese Einzelabweichungen wurden abschließenddurch eine gewichtete Mittelwertbildung auf Basisder Größe der DTV-Werte zu einer Gesamtabwei-chung je Verfahren über alle DZ zusammengefasst.Das Ergebnis lieferte die Abweichung der zwei Ver-fahren bei einer Zählungenauigkeit von 0 % undeiner Zähldauer von einem Tag.

Zur Berücksichtigung der Zählungenauigkeiten von± 3 % und ± 5 % wurden die aus den DZ ausge-schnittenen Tages- bzw. Stundenwerte mit den je-weiligen Fehlern belegt und die Berechnungenanschließend, wie oben beschrieben, durchgeführt.

Bei der Betrachtung einer Zähldauer von einerWoche wurden die Tageswerte (Di-Do) einerWoche auf DTV-Werte hochgerechnet und zueinem mittleren Wochen-DTV zusammengefasst.Anschließend wurden die Abweichungen dieserWochenwerte vom „wahren“ DTV-Wert bestimmtund, wie oben beschrieben, über eine gewichteteMittelwertbildung zu einer Abweichung über alle DZzusammengefasst. Die Berechnung der Abwei-chungen für ein Zählintervall von zwei Wochen er-folgte analog (Zusammenfassung von 6 Tageswer-ten zu einem Zweiwochenwert etc.).

Die so ermittelten mittleren Abweichungen sind fürdie einzelnen Verfahren und die verschiedenenZählzeiten und Eingangsfehler in den Tabellen 6-10dargestellt. Die Werte stellen die mittlere Abwei-

chung des hochgerechneten DTV-Wertes vom„wahren“ DTV-Wert für die verschiedenen Randbe-dingungen dar.

Zur Veranschaulichung der Ergebnisse der Bei-spielrechnungen wurden zusätzlich so genannte

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Tab. 6: Mittlere Abweichung vom DTV-Wert in [%] bei einerZählungenauigkeit von 0 %

Zähldauer

HR-Verfahren

akt. Kenn-werte ausDZ (24h)

Faktor-verfahren(4 + 4h)

Faktor-verfahren

(3 + 2 + 3h)

Strecken-züge

1 Tag 2,3 10,3 9,8

1 Woche 2,1 9,8 9,3

2 Wochen 1,9 9,5 9,0

Flächen-regionen

1 Tag 5,4 8,9 8,8

1 Woche 5,1 8,4 8,2

2 Wochen 4,7 7,9 7,8

Zählungenauigkeit 0 %

Tab. 7: Mittlere Abweichung vom DTV-Wert in [ %] bei einerZählungenauigkeit von +3 %

Zähldauer

HR-Verfahren



Faktor-verfahren

(3 + 2 + 3h)

Strecken-züge

1 Tag 3,9 9,4 9,1

1 Woche 3,7 8,8 8,4

2 Wochen 3,7 8,4 8,0

Flächen-regionen

1 Tag 6,6 8,6 8,6

1 Woche 6,2 7,8 7,8

2 Wochen 6,0 7,3 7,3

Zählungenauigkeit +3 %

Tab. 8: Mittlere Abweichung vom DTV-Wert in [%] bei einerZählungenauigkeit von -3 %

Zähldauer

HR-Verfahren



Faktor-verfahren

(3 + 2 + 3h)

Strecken-züge

1 Tag 3,4 11,7 11,1

1 Woche 3,3 11,4 10,8

2 Wochen 3,2 11,2 10,5

Flächen-regionen

1 Tag 5,6 10,0 9,8

1 Woche 5,3 9,6 9,4

2 Wochen 4,9 9,3 9,0

Zählungenauigkeit -3 %

Tab. 9: Mittlere Abweichung vom DTV-Wert in [%] bei einerZählungenauigkeit von +5 %

Zähldauer

HR-Verfahren



Faktor-verfahren

(3 + 2 + 3h)

Strecken-züge

1 Tag 5,6 9,2 8,9

1 Woche 5,5 8,4 8,1

2 Wochen 5,5 8,1 7,7

Flächen-regionen

1 Tag 7,9 8,8 8,9

1 Woche 7,6 7,9 8,0

2 Wochen 7,4 7,3 7,4

Zählungenauigkeit +5 %

Box-Whisker-Plots angefertigt. Diese Art von Dia-gramm ermöglicht die grafische Darstellung derVerteilung statistischer Daten. In den Diagrammenist jeweils der Median (horizontaler Strich) sowiedas obere und untere Quartil (Box) einer Verteilungenthalten. Das obere Quartil gibt an, dass 75 %aller Werte der Verteilung kleiner sind als dieseMarke. Umgekehrt liegen 75 % aller Werte der Ver-teilung über dem unteren Quartil (25 %). Demnachbeschreibt die Box den Wertebereich, in dem 50 %aller Werte der Verteilung liegen. Der Abstand zwi-schen dem unteren und oberen Quartil wird mit IQA(Interquartilabstand) bezeichnet.

Die an die Box anschließenden Whisker wurden inden hier durchgeführten Beispielrechnungen auf

eine Länge von 1,5 x IQA begrenzt. Deshalb ist esdurchaus möglich, dass die Abweichungen vonAusreißern auch über die hier dargestellte Whis-kerlänge hinausgehen können.

Exemplarisch sind in Bild 11 die Berechnungen derStreckenzüge (BAB) für eine Zählungenauigkeitvon 0 % dargestellt. Es ist grundsätzlich zu erken-nen, dass Verfahren, bei denen die Kennwerte austatsächlichen Dauerzählstellen direkten Eingang indie Hochrechnung finden, eine genauere Hoch-rechnung von Zählwerten ermöglichen als das Fak-torverfahren. Weiterhin ist zu erkennen, dass derInterquartilabstand (IQA) beim Verfahren mit aktu-ellen Kennwerten aus DZ deutlich kleiner als beimFaktorverfahren ist. Ein kleinerer IQA bedeutet,dass die Werte eine geringere Streubreite habenals die der anderen beiden Verfahren. Diese Aus-sagen gelten unabhängig von dem Eingangsfehler-wert und der Straßenklasse.

Weiterhin ist der positive Einfluss einer längerenZähldauer auf die Genauigkeit (Median) bei allenbetrachteten Verfahren erkennbar. Auch wenn dererzielbare Genauigkeitsgewinn einer Wochenzäh-lung im Vergleich zu einer Tageszählung den da-durch entstehenden zusätzlichen Aufwand auf denersten Blick nicht zu rechtfertigen scheint, ist zuberücksichtigen, dass bei den hier durchgeführtenBeispielrechnungen aus Gründen der Vergleichbar-keit lediglich die Tage Di-Do für eine Woche ausge-schnitten wurden. Würde man die Zähldaten einervollständigen Woche bei einem ganglinienbasierten

52

Tab. 10: Mittlere Abweichung vom DTV-Wert in [%] bei einerZählungenauigkeit von -5 %

Zähldauer

HR-Verfahren



Faktor-verfahren

(3 + 2 + 3h)

Strecken-züge

1 Tag 5,0 12,9 12,2

1 Woche 4,9 12,7 12,0

2 Wochen 4,8 12,5 11,8

Flächen-regionen

1 Tag 6,4 11,1 10,6

1 Woche 6,1 10,8 10,5

2 Wochen 5,9 10,6 10,3

Zählungenauigkeit -5 %

Bild 11: Vergleich der Genauigkeiten der verschiedenen HR-Methoden, Streckenzüge, Zählungenauigkeit 0 %

Verfahren hinterlegen, wäre der Genauigkeitsge-winn deutlicher zu erkennen Weiterhin ist zu be-achten, dass bei einer Wochenzählung zusätzlichInformationen zu den Wochenenden und auchNachtwerte ermittelt werden, was zur Verbesse-rung der Einschätzung der gesamten Verkehrssi-tuation beitragen kann. Der Vergleich der verschie-denen Zählintervalle des Faktorverfahrens (4 + 4hoder 3+2+3h) zeigt, dass sich eine Aufteilung in dreiZählabschnitte positiv auf die Genauigkeit auswirkt.Dies ist nicht bei allen Beispielen am Median er-kennbar, sondern zum Teil auch an einem kleinerenIQA, der auf eine geringere Streubreite der Wertehindeutet. Um die Ursache dafür zu finden, wurdenzusätzlich zu den Beispielrechnungen Untersu-chungen hinsichtlich der Streuung der Spitzenstun-denanteile am Tagesverkehr für verschiedene Stun-dengruppen von Montag bis Donnerstag des Nor-malzeitbereichs durchgeführt.

Analog zu den Beispielrechnungen wurden auchbei der Untersuchung der Spitzenstundenanteileam Tagesverkehr die Daten der automatischenDauerzählstellen (DZ) getrennt nach Strecken-zügen (BAB: 343 DZ) und Flächenregionen (sonsti-ge Straßen: 633 DZ) zugrunde gelegt. Exempla-

risch sind die Ergebnisse für Flächenregionen inBild 12 dargestellt. Im Unterschied zu den vorher-gehend dargestellten Box-Whisker-Plots sind hierneben den Whiskern zusätzlich noch weitere Ein-zelpunkte (Ausreißer), die über die Spannweite derWhisker hinausgehen, dargestellt.

Die Ergebnisse machen deutlich, dass eine Ab-schätzung des Anteils einer Stundengruppe übereinen pauschalen Faktor eine zusätzliche Fehler-quelle bei der Aufbereitung von Verkehrszählungensein kann, da auch hier je nach Zählstelle eine ge-wisse Streubreite vorhanden ist.

Weiterhin ist zu erkennen, dass die Streuung umsogrößer wird, je mehr Stunden in einer Stundengrup-pe zusammengefasst werden. Eine Begründungdafür liegt in der Summation der Streubreiten dereinzelnen Stunden. Auffällig ist, dass die Stunden-gruppe von 12-14 Uhr sowohl bei den BAB (Stre-ckenzüge) als auch bei den sonstigen Straßen (Flä-chenregionen) die kleinste Streubreite im Hinblickauf die Stundegruppenanteile am Tagesverkehr auf-weist.

Mit diesen Erkenntnissen können die oben festge-stellten Vorteile einer in drei Zählabschnitte aufge-

53

Bild 12: Streuung verschiedener Stundengruppenanteile (Mo-Do, Normalzeitbereich), Flächenregionen

teilten Zählung (3 + 2 + 3h) beim Faktorverfahrenbegründet werden. Zusätzlich zu den kürzerenZählabschnitten macht sich hier die Berücksichti-gung der Stundengruppe mit der kleinsten Streu-breite (12-14 Uhr) bemerkbar.

Die hier beschriebenen Beispielrechnungen kön-nen zur Einschätzung der Genauigkeit von Zählun-gen und deren Aufbereitung genutzt werden. Siesollen den Anwender dabei unterstützen, ein Ge-spür für mögliche Fehlerquellen und deren Auswir-kungen zu entwickeln, um so eine an die Fra-gestellung angepasste und wirtschaftliche Vorge-hensweise für das jeweilige Projekt wählen zu kön-nen.

5.2.3 Fahrgastzählungen im ÖV: manuelle Zählungen

Die manuelle Fahrgastzählung kann als eigenstän-dige Erhebung durchgeführt oder mit einer paralle-len Fahrgastbefragung kombiniert werden. Letzte-res ist häufig der Fall, da mit Hilfe der Zählergeb-nisse die Ergebnisse der betreffenden Befragungfür eine Linienfahrt oder Haltestelle hochgerechnetwerden können. Voraussetzung dafür ist, dassZähldaten für die entsprechende Linienfahrt bzw.für den entsprechenden Zeitraum an der Haltestel-le vollständig vorliegen.

Die im Folgenden genannten Grundsätze zumStichproben- und Hochrechnungsverfahren für(manuelle) Fahrgastzählungen gelten daher eben-so für Fahrgastbefragungen.

Gestaltungsgrundsätze zum Stichproben- undHochrechungsverfahren

Eine Vollerhebung, d. h. die Erfassung sämtlicherLinien und Fahrten in einem festgelegten Zeitbe-reich (bspw. Kalenderjahr), schließt Fehler, diedurch die Stichprobenauswahl oder die Hochrech-nung verursacht werden, aus. Gleichwohl kommenVollerhebungen aus Kostengründen kaum in Be-tracht. Zur Reduzierung der Erhebungskosten wer-den vielmehr im Regelfall eingeschränkte Vollerhe-bungen15 oder Stichprobenerhebungen (Teilerhe-bungen) durchgeführt.

Zur Vermeidung von Verfahrensfehlern bei derStichprobenauswahl sind in der Planungsphase dieRandbedingungen bzgl. Stichprobenumfangs, Er-hebungszeitraums, Schichtung und Stufung der Er-hebung zu berücksichtigen. Dies gilt insbesonderefür so genannte multifunktionale Erhebungen, d. h.Erhebungen, in denen die Erhebungsziele mehre-rer Einzelerhebungen zusammengefasst werden.

Stichprobenumfang

Eine Teilerhebung spart gegenüber einer Vollerhe-bung Aufwand und Kosten ein. Teilerhebungen sindjedoch i. d. R. nur möglich, wenn der Fahrplan ver-taktet ist (Taktzeiten ≤ 30 Minuten) und jede Linienur wenige Fahrwege aufweist. In diesem Fall kannangenommen werden, dass zeitlich dicht aufeinan-derfolgende Fahrten eine ähnliche Nachfragestruk-tur aufweisen, sodass auf einige Fahrten in der Er-hebung verzichtet werden kann. Außerdem mussgeprüft werden, ob die Genauigkeit der Ergebnissebei einer Teilerhebung ausreichend ist. Für vieleFragestellungen im städtischen Verkehr ist einStichprobenanteil aller Linienfahrten je Linie, Rich-tung und Zeitabschnitt zwischen 25 und 50 % aus-reichend (WVI 2009). Bei Teilerhebungen muss derStichprobenumfang an Linienfahrten für jedeSchicht festgelegt werden. Geschichtet werden dieLinienfahrten dabei meist nach Linie, Richtung undZeitabschnitt. Je Linie, Richtung und Zeitabschnittsollte mindestens eine Fahrt erhoben werden. EineKonfidenzberechnung ist jedoch nur möglich, wennmindestens zwei Fahrten je Schicht ausgewähltwerden.

Um den Stichprobenfehler in Abhängigkeit desStichprobenumfangs abschätzen zu können,wurde beispielhaft für das Merkmal Einsteiger jeLinie der Stichprobenfehler für unterschiedlicheFälle berechnet (Bild 13). Bei einer eingeschränk-ten Vollerhebung ergibt sich für das Merkmal Ein-steiger auf einer U-Bahn-Linie ein Stichprobenfeh-ler von ca. 6 % bei einer statistischen Sicherheitvon 90 %. Betrachtet man das unternehmensspe-zifische Ergebnis, d. h. die Einsteiger aller U-Bahn-Linien, verringert sich der Stichprobenfehler aufetwa 2 %. Eine für eine Fahrgastzählung häufig ge-forderte statistische Qualität von 5 % (max. relati-ver Fehler 5 % bei 90 % statistischer Sicherheit)würde für das Unternehmen A bereits bei einer25%-Stichprobe erreicht werden. Näheres zu dengenannten Fehlergrößen (eingeschränkte Voller-hebung und 25%-Stichprobe) sowie zum Berech-

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15 Bei der eingeschränkten Vollerhebung wird jede Linienfahrtjedes Wochentagstyps einmal innerhalb der Erhebungspe-riode erfasst.

nungsverfahren findet man bei IVS/SCHLEGEL-SPIEKERMANN (1994) und WVI (2009).

Schichtung

Zur Schichtenbildung nach Homogenitätskriterienhaben sich bei Fahrgasterhebungen im ÖV folgen-de Schichtungsmerkmale bewährt:

• Jahreszeit,

• Wochentagstyp,

• Tageszeit,

• Linie und Fahrtrichtung,

• Haltestelle.

Als Erhebungszeiträume repräsentieren die Mo-natspaare März/April und September/Oktober die„durchschnittliche“ Verkehrsnachfrage innerhalbeines Jahres am besten. Eine Erhöhung der Genau-igkeit wird jedoch über eine stärkere jahreszeitlicheVerteilung der Stichprobe erreicht, in der die Witte-rungs- und Ferienzeiteinflüsse durch die Definitionvon insgesamt vier Erhebungsperioden berücksich-tigt werden. Ein solches Vorgehen ist z. B. unver-zichtbar, wenn die Erhebung zur Berechnung desSchwerbehindertenquotienten verwendet werdensoll (vgl. die entsprechenden Richtlinien der Länder).

Die Schichtung nach Wochentagstypen ermöglichtdie repräsentative Abbildung der Verkehrsnachfra-ge im Wochenverlauf. Im städtischen ÖPNV und imregionalen Busverkehr hat sich die Einteilung nachden Wochentagstypen Montag-Freitag (Normal-werktag), Samstag und Sonntag bewährt. Im regio-nalen und Fernverkehr der Bahn ist eine weitere

Schichtung innerhalb der Normalwerktage z. B. indie Wochentagstypen Montag/Freitag und Diens-tag/Mittwoch/Donnerstag zu prüfen.

Wenn Teilerhebungen durchgeführt werden, müs-sen je Wochentagstyp Zeitschichten definiert wer-den, um die Nachfrageganglinie und die unter-schiedliche Nachfragestruktur im Tagesverlauf ab-zubilden. Neben der zeitlichen Schichtung ist eineräumliche Schichtung zwingend erforderlich. Hierhat sich die Schichtung nach Linie und Richtungbewährt. Zusätzlich ist eine Schichtung nach Halte-stellen erforderlich, da i. d. R. nur ein Teil der Fahr-gäste befragt werden kann und sich Aufkommenund Struktur der Fahrgäste je Haltestelle unter-scheiden (zur Erläuterung siehe Kapitel 8.2.3, Bild21, Beispiel zur Hochrechung).

Stufung

Aus organisatorischen Gründen und zur Reduzie-rung der Erhebungskosten werden Teilerhebungeni. d. R. nach einem mehrstufigen Verfahren durch-geführt. Fahrgastzählungen sind mindestens ein-stufige, Fahrgastbefragungen mindestens zweistu-fige Verfahren.

Das Beispiel einer dreistufigen kombinierten Fahr-gastzählung und -befragung ist in Bild 14 darge-stellt: In der 1. Stufe wird eine Anzahl Fahrten jeLinie, Richtung und Zeitschicht ausgewählt; in der2. Stufe werden innerhalb einer ausgewähltenFahrt in der Fahrzeugeinheit eine oder mehrerePlatzgruppen erfasst. Die Auswahl von Fahrgästenzur Befragung innerhalb der ausgewählten Platz-gruppe stellt die 3. Stufe der Fahrgasterhebung dar(vgl. Kapitel 8.2.2).

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Bild 13: Statistischer Fehler von Einsteigerschätzungen je Verkehrsunternehmen und Linie

Eine Auswahl von Platzgruppen kann bei U-, S- undStraßenbahnen sowie im Bahnverkehr erforderlichwerden, wenn das eingesetzte Erhebungspersonalnicht ausreicht, um den gesamten Zug zu erheben.

Als „Platzgruppen“ werden sowohl räumliche Auf-teilungen innerhalb einer Fahrzeugeinheit (Wagen-hälften, Wagenviertel) als auch eine Auswahl derFahrzeugtüren bei Ein-/Aussteigerzählungen ver-standen. Bei Fahrgastzählungen in Schienenfahr-zeugen kommen hierbei

• Ein-/Aussteigerzählungen an ausgewähltenTüren überwiegend bei Straßenbahnen, Stadt-bahnen, U-Bahnen und S-Bahnen sowie

• Zählung von Ein- oder Aussteigern und Beset-zung innerhalb einer Platzgruppe in S-Bahnenund Regionalverkehrszügen

zur Anwendung. Es wird empfohlen, Platzgruppenmindestens in der Größe eines halben Wagens fest-zulegen. In Schwachlastzeiten kann die Platzgrup-pe auch auf einen ganzen Wagen vergrößert wer-den. Kleinere Platzgruppen sollten möglichst ver-mieden werden, da mit abnehmender Größe derPlatzgruppe die Streuung der Erhebungsmerkmalezwischen den Platzgruppen groß werden kann, wasbei Auswahl von nur sehr wenigen Platzgruppen proZug zu einer Vergrößerung des Stichprobenfehlersführt. Im Schienenpersonenfernverkehr sind kleinePlatzgruppen insofern problematisch, als durch Re-servierungen, Reisegruppen u. Ä. insbesonderehinsichtlich der genutzten Fahrtrelationen größereHochrechnungsfehler durch Klumpeneffekte auftre-ten können. Bei Fahrgastzählungen in Bussen isteine Platzgruppenauswahl wenig sinnvoll und solltenur in Ausnahmefällen eingesetzt werden.

Zur Vermeidung systematischer Verzerrungen ist jeStufe eine Auswahl der Erhebungseinheiten nachdem Zufallsprinzip zu gewährleisten. In der Stufe 1

(Auswahl der Linienfahrten) wird hierdurch die nicht-repräsentative Erfassung nachfragestarker odernachfrageschwacher Fahrten innerhalb der Zeit-schicht vermieden. Bei der Platzgruppenauswahl(Stufe 2) ist die Zufallsauswahl notwendig, weil diestärksten Besetzungen einer Platzgruppe i. d. R. inder Nähe von Bahnsteigzugängen auftreten undeine konstante Platzgruppenauswahl zu Stichpro-benverzerrungen bei der Nachfrage an einzelnenHaltestellen führt (vgl. Bild 15). Die Auswahl derPlatzgruppen nach dem Zufallsprinzip verhindertauch systematische Verzerrungen, die sich aufgrundunterschiedlicher Besetzungen einzelner Fahrzeuge(Triebwagen/Beiwagen in einer Straßenbahn) oderunterschiedlicher Ein- und Aussteigerströme bei va-riierenden Türquerschnitten ergeben. Soweit eineTotalerfassung der Platzgruppe nicht in Betrachtkommt, ist auch bei der Auswahl der zu befragendenFahrgäste innerhalb einer Platzgruppe (Stufe 3) einZufallsverfahren anzuwenden.

Gewichtung und Hochrechnung der Daten

Die Gewichtung setzt vollständige, auf Plausibilitätgeprüfte Daten voraus. Bei der Gewichtung werden

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Bild 14: Dreistufige Stichprobenauswahl einer kombinierten Fahrgastzählung/-befragung

Bild 15: Platzgruppenauswahl

zu jedem befragten Fahrgast bzw. zu jeder Fahrtverschiedene Hochrechnungs- und Auswahlkorrek-turfaktoren bestimmt:

• Fahrtenfaktor: Hochrechnung von den erhobe-nen auf die angebotenen Linienfahrten einesWochentages unter Berücksichtigung der tages-zeitlichen Schichtung und der Fahrtenhäufigkeitim Wochengang;

• Platzgruppenfaktor: Hochrechnung von den er-fassten auf die angebotenen Platzgruppen jederFahrt unter Berücksichtigung einer Schichtungnach Klassen, entfällt bei Erhebungen ohnePlatzgruppenauswahl;

• Personenfaktor (nur bei Befragungen): Hoch-rechnung von den befragten auf die gezähltenFahrgäste jeder Fahrt unter Berücksichtigungeiner Schichtung nach Haltestellen;

• Jahresfaktor: Hochrechnung von den Tageswer-ten auf das Kalenderjahr, entfällt bei allen Aus-wertungen, die nicht auf das Kalenderjahr bezo-gen sind;

• Auswahlkorrektur für Umsteiger (höhere Erfas-sungswahrscheinlichkeit der Umsteiger im Ver-gleich zu den Direktfahrern): Gewichtung mitdem Kehrwert der Anzahl Teilfahrten (als Alter-native kommt ggf. eine Fahrgasterhebung nachdem Ersteinsteigerprinzip in Betracht);

• Korrektur zur Anpassung der zeitlichen Vertei-lung der erhobenen Fahrten innerhalb einerZeitschicht an die zeitliche (tagesstundenbezo-gene) Verteilung aller Fahrten der betreffendenZeitschicht, entfällt, wenn die Zeitschichten mitden Tagesstunden identisch sind.

Die verschiedenen Faktoren, die zu einer Untersu-chungseinheit gehören, werden miteinander multi-pliziert und ergeben einen Gesamtfaktor. Dieserentspricht der Anzahl der Untersuchungseinheitenin der Grundgesamtheit (Beförderungsfälle, Fahr-ten etc.), die die erhobene Untersuchungseinheitrepräsentiert.


Systematische Fehler entstehen einerseits durchFehler bei der Stichprobenplanung (z. B. Verzer-rungen durch Fehler bei der Platzgruppenauswahl)und andererseits durch Mängel bei der Vorberei-tung, Durchführung und Auswertung der Zählung.Um Fehler bei der Stichprobenplanung und Hoch-rechnung zu vermeiden, sind die o. g. stichproben-theoretischen Grundsätze einzuhalten.

Wie bei allen Erhebungsverfahren, die auf Erhe-bungspersonal zur Informationsgewinnung zurück-greifen, haben die Auswahl und Schulung des Erhe-bungspersonals einen großen Einfluss auf die Qua-lität der Ergebnisse. Daher sind die in Kapitel 4.4.3genannten Maßnahmen zur Qualitätssicherung beiRekrutierung und Schulung des Zählpersonals un-bedingt ernst zu nehmen.

Bei der Durchführung einer manuellen Zählung sindfolgende Hinweise zu beachten, damit eine hoheQualität der Zähldaten (Übereinstimmung zwischengezählten und wahren Anzahlen von Fahrgästen derausgewählten Linienfahrten) gewährleistet werdenkann:

• Für eine Zählung im Fahrzeug ist es sinnvoll, dieeinsteigenden Fahrgäste zu zählen und währendder Fahrt die Besetzung im Fahrzeug zu erfas-sen. Hierdurch wird vermieden, dass ein Zählergleichzeitig oder in kurzen Zeitabständen gegen-läufige Verkehrsströme erfassen muss. Mit Hilfeder Einsteiger- und Besetzungszahlen könnendie Aussteiger je Haltestelle berechnet werden.

• Für jeden Türbereich ist i. d. R. ein Zähler einzu-setzen; die erforderliche Anzahl ergibt sich auf-grund des Fahrzeugtyps und der Nachfrage. Fürdie Erfassung der Besetzung müssen die Platz-bereiche im Fahrzeug eindeutig den einzelnenZählern zugewiesen werden.

• Besondere Bedeutung haben die Überwachungund Betreuung der Feldarbeit, da gerade bei Er-hebungen im öffentl. Verkehr das Erhebungsper-sonal auf sich alleine gestellt ist und die Erhe-bung eigenständig durchführen muss. Daher soll-ten immer eine Überwachung und Betreuung desregulären Ablaufs sowie eine Unterstützung vorOrt gewährleistet sein (vgl. Kapitel 8.2.2, Bild 22).

5.2.4 Fahrgastzählungen im ÖV: automatischeFahrgastzählsysteme (AFZS)16

Zunehmend werden Fahrgastzählungen nicht ma-nuell, sondern auf Basis von automatischen Fahr-

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16 Die übliche Bezeichnung „automatische Fahrgastzählsyste-me“ ist streng genommen ungenau und irreführend. Das Ad-jektiv „automatisch“ suggeriert, dass die erfassten Ein- undAussteigerdaten ohne weiteren manuellen Aufwand bereit-gestellt werden. Jedoch ist gerade die Aufbereitung der Roh-daten relativ aufwändig – i. d. R. viel aufwändiger als beieiner manuellen Zählung – und ohne „manuelle“ Nachbear-beitung nicht möglich. Die korrekte Bezeichnung wäre ei-gentlich „technische Fahrgastzählsysteme“.

gastzählsystemen (AFZS) durchgeführt. DieGrundsätze zur Stichprobenplanung und Hoch-rechnung für manuelle Fahrgastzählungen sindhierbei auf Zählungen mit AFZS übertragbar (vgl.Kapitel 5.2.3). Darüber hinaus muss von techni-scher Seite sichergestellt werden, dass der Ausrüs-tungsgrad sowie die Funktion und Einsatzfähigkeitder AFZS systematische Fehler ausschließen.


Die Ausrüstung sämtlicher Fahrzeuge eines Ver-kehrsunternehmens mit AFZS ist oftmals aus Kos-tengründen nicht realisierbar und auch aus Sichtder statistischen Genauigkeit für die meisten An-wendungsfälle nicht notwendig. Auf der anderenSeite sind bei der Ermittlung des Ausrüstungsgra-des an Fahrzeugen mit AFZS die Vorgaben der Da-tennutzer (Aufgabenträger, Verbundpartner, Ver-kehrsunternehmen) zu berücksichtigen. Der ermit-telte Ausrüstungsgrad liegt dabei im Schienenver-kehr i. d. R. höher als im Bus- und Straßenbahn-verkehr, da aufgrund dezentraler Abstellungen inder Nacht sowie hoher Kosten für Leer- und Ran-gierfahrten Einschränkungen in der Fahrzeugdispo-sition vorliegen.

In Anlehnung an das statistische Modell von manu-ellen Fahrgastzählungen (Kapitel 5.2.3) kann dieErhebung anhand eines expliziten Stichproben-plans ausgewählter Zählfahrten erfolgen. In dertechnischen Umsetzung bewirkt dieses Verfahrenbei Nichtausstattung aller Fahrzeuge jedoch einenerheblichen Mehraufwand aufgrund des notwendi-gen Fahrzeugaustausches zwischen den ausge-wählten Umläufen. Für die Mehrzahl der Schienen-verkehre lässt sich die Zielvorgabe eines explizitenStichprobenplans daher nur umsetzen, wenn dieausgewählten Zählfahrten mit ausgerüsteten Fahr-zeugen abgedeckt werden können. In der Praxisführt dies zu einer erheblich größeren Anzahl anZählfahrten insgesamt, da die Zielvorgabe desStichprobenplans mit dem in der Fahrzeugdisposi-tion geplanten Einsatz der ausgestatteten Fahrzeu-ge abgestimmt werden muss.

Im Schienenverkehr erlaubt der Einsatz neuartigerTriebzüge eine variable Zugbildung ohne Rangier-personal und führt hierdurch zu planmäßigen Stär-kungen, Schwächungen oder Flügelungen von Zugeinheiten. Dispositionsprobleme können durcheinen sehr hohen Ausrüstungsgrad vermieden wer-den. Ist dieser Ausrüstungsgrad aus Kostengrün-

den nicht realisierbar, so sind die einzelnen Zug-fahrten auf Fahrtabschnitte (sog. „Leistungs-blöcke“) zu unterteilen, in denen die Konstellationder Triebzüge konstant bleibt. Die von den AFZSgesendeten Zähldaten je Leistungsblock – ein-schließlich der Angaben zum Platzangebot, wenninnerhalb eines Leistungsblocks nur ein Teil der ge-kuppelten Triebfahrzeuge mit AFZS ausgerüstetwar – sind geeignet aufzubereiten.

Im Bus-, Straßenbahn und Triebwagenverkehr sindi. d. R. alle Außentüren des Fahrzeugs mit Zähl-geräten ausgerüstet. Damit ist die Erfassung allerEin- und Aussteiger gewährleistet, solange keinAusfall eines einzelnen Zählgerätes auftritt. DiesesFahrzeugkonzept kann auf lokbespannte Zügeübertragen werden und wird als „Zugkonzept“ be-zeichnet. Bei dieser Ausrüstungsstrategie muss al-lerdings sichergestellt werden, dass im Zugverbandalle Fahrzeuge mit Zählgeräten ausgestattet sind.

Alternativ kann bei lokbespannten Zügen jeder ein-zelne Wagen als autarkes Fahrzeug betrachtet undausgerüstet werden („Wagenkonzept“). Gegenüberdem Zugkonzept sind auch die Übergangstürenzwischen den Wagen mit Zählgeräten auszustattenund die Fahrgastströme zwischen den einzelnenWagen kontinuierlich, d. h. über die gesamte Fahrt,in engen zeitlichen Intervallen zu erfassen. In derweiteren Aufbereitung der Daten ist der Fahrgast-stromsaldo an den Übergangstüren in die Auswer-tung der Ein-/Aussteigerdaten an den Außentüreneinzubeziehen. Das Wagenkonzept bietet den Vor-teil einer vom konkreten Zugverband weitgehendunabhängigen Betriebsbereitschaft der Zählfahr-zeuge.


Der Fahrzeugführer muss vor Beginn einer Erhe-bungsfahrt gewährleisten, dass die AFZS-Daten derErhebungsfahrt eindeutig der entsprechenden Fahr-planfahrt zugeordnet werden können. D. h., er mussvor Einstieg des ersten Fahrgastes die Gerätetech-nik aktivieren und die entsprechenden Fahrtdateneingeben. In diesem Zusammenhang muss darüberhinaus berücksichtigt werden, dass Ein- und Aus-stiege von Fahr-, Wartungs- und Reinigungsperso-nalen an Start- oder Endbahnhöfen zeitlich getrenntvom Fahrgastwechsel erfolgen und die Gerätetech-nik in diesem Zeitraum deaktiviert ist.

In Zügen mit Zugbegleitpersonal muss für den Er-hebungszeitraum festgelegt werden, ob das Perso-

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nal den Erhebungswagen an jedem Halt verlässt(bspw. aus Gründen der Zugabfertigung) odernicht. Die festgelegte Regel muss in der Hochrech-nung der AFZS-Daten zur Ermittlung der Fahrgast-nachfrage berücksichtigt werden.

Unabhängig vom Zug- oder Wagenkonzept sindauch längere fahrplanmäßige Halte an einzelnenHaltestellen innerhalb einer Fahrt in der Aufberei-tung der AFZS-Daten gesondert zu berücksichti-gen, da diese Zwischenhalte für einen Teil derdurchreisenden Fahrgäste eine „Wartesaal“-Funk-tion besitzen: Die Fahrgäste steigen aus und wie-der ein, um etwas zu kaufen oder sich die Beine zuvertreten. Um eine fehlerhafte Erhöhung der Ver-kehrsnachfrage zu vermeiden, sind Fahrgäste, dienach einer bestimmten Karenzzeit aus- bzw. voreiner bestimmten Karenzzeit einsteigen, von denAFZS-Ein-/Aussteigerzahlen des Zughaltes abzu-ziehen.

Gerätefehler einzelner Türen müssen über die Pro-tokollierung der AFZS-Daten erkennbar sein, so-dass je Zughalt und Wagentür eine Unterscheidung„fehlende Ein- bzw. Aussteiger an einer funkti-onstüchtigen Tür“ versus „nicht erfasste Ein- bzw.Aussteiger an einer defekten Tür“ erfolgen kann.

5.2.5 Besucherzählungen am Aktivitätsort

Alltags- und Freizeitaktivitäten werden typischer-weise an speziell dafür vorgesehenen bzw. geeig-neten Orten, den „Aktivitätsorten“ (auch Aktivitäts-gelegenheiten), ausgeübt. Bei Untersuchungenetwa zur Freizeitmobilität liegt es deshalb nahe,eine „Erhebung am Aktivitätsort“ durchzuführen, d. h. Personen am Ort der Aktivitätsausübung (z. B. Park, Einkaufszentrum) der Zahl nach zu er-fassen und ggf. zu befragen. Die Befragung wirdsich dabei meist auf die betreffende Aktivität selbst (z. B. Verweildauer am Aktivitätsort) sowie auf dasdamit zusammenhängende Mobilitätsverhalten (z. B. Verkehrsmittel für die Fahrt zum Aktivitätsort)beziehen.

Gegenstand der Erhebung (Zählung, Beobachtung,Befragung) sind die „Besucher“ des betrachtetenAktivitätsortes. Gemeint sind damit die Personen,die während des Untersuchungszeitraums am Akti-vitätsort eintreffen, sich dort eine Weile aufhaltenund diesen Ort dann wieder verlassen. Erhebungender hier in Rede stehenden Art werden deshalbhäufig auch „Besuchererhebungen“ (im Tourismusmeist Gästeerhebungen) genannt.


Da ein und dieselbe Person während des Untersu-chungszeitraums auch mehrfach als Besucher desAktivitätsortes in Erscheinung treten kann, ist espräziser, von „Besuchen“ oder „Besuchsfällen“ alsden Einheiten, aus denen die Grundgesamtheiteiner Erhebung am Aktivitätsort besteht, zu spre-chen. Als „Besucher“ gilt dann die Person, welcheden betreffenden Besuch macht17. Bei stichproben-artigen Erhebungen am Aktivitätsort wird aus derGrundgesamtheit aller Besuchsfälle eine Teilmengeherausgegriffen18 und es werden die betreffendenBesucher zahlenmäßig erfasst und oft auch be-fragt. Besucht eine Person im Untersuchungszeit-raum den Aktivitätsort wiederholt, so kann siegrundsätzlich bei jedem Besuch in die Stichproben-auswahl kommen und ggf. also auch mehrfach be-fragt werden.

Die Stichprobenauswahl19 erfolgt bei Besucherbe-fragungen in der Regel „vor Ort“ aus dem laufendenBesucherstrom: Besucher werden beim Betretenoder Verlassen des Aktivitätsortes, gegebenenfallsauch während ihres Aufenthalts am Aktivitätsort, fürdie Befragung ausgewählt. Ein anderes Verfahrenals die Auswahl vor Ort käme allenfalls dann in Be-tracht, wenn über den Untersuchungszeitraum hin-weg alle Besuche erfasst würden und es am Endedieses Zeitraums eine vollständige Adressliste derregistrierten Besucher gäbe, aus der man eine ein-fache oder geschichtete Zufallsauswahl vornehmenkönnte.

Wie das Auswahlverfahren für eine Besuchererhe-bung konkret auszugestalten ist, hängt vor allemvon folgenden Gegebenheiten ab:

• Vorhandensein von „Pforten“, an denen eine Zu-bzw. Abgangskontrolle möglich ist,

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17 Den Besuchen eines Aktivitätsortes entsprechen im ÖPNVdie Beförderungsfälle eines Unternehmens. Als Gegenstückzum Begriff Besucher gibt es im ÖPNV den Begriff Fahrgast.Genauso wie im ÖPNV die Beförderungsfälle durch die Kun-den des Unternehmens generiert werden, erzeugen die„Kunden“ eines Aktivitätsortes die dortigen Besuche.

18 Es handelt sich also um eine Stichprobe aus einer Ereignis-gesamtheit.

19 Die Ausführungen zur Stichprobenauswahl gelten gleicher-maßen für Besucherzählungen und Besucherbefragungen.Wie bei Fahrgasterhebungen muss zur Gewinnung einesHochrechnungsrahmens in der Regel zu jeder Besucherbe-fragung eine parallele Besucherzählung durchgeführt wer-den.

• möglicher Grad der Vollständigkeit der Überwa-chung des Besucherstroms an den Pforten.

Eine Darstellung verschiedener Stichproben-designs in der Untergliederung gemäß Bild 16 fin-det sich bei HAUTZINGER (2003).

Wenn z. B. für einen bestimmten Untersuchungs-zeitraum die Gesamtzahl der Besucher eines Akti-vitätsortes durch eine stichprobenartige Besucher-zählung ermittelt werden soll und aus Aufwands-gründen eine vollständige Erfassung des Besu-cherstroms an allen Pforten (Eingängen bzw. Aus-gängen) des Aktivitätsortes während des gesamtenUntersuchungszeitraums nicht in Betracht kommt,muss die Erhebung als Klumpenstichprobe ange-legt werden. Die Besuchsfälle bzw. Besucher alsElemente der Grundgesamtheit werden dabei nacheinem räumlichen und zeitlichen Merkmal grup-piert, d. h. zu Klumpen zusammengefasst: Alle Be-sucher, die den Aktivitätsort während eines be-stimmten Zeitintervalls über eine bestimmte Pfortebetreten bzw. verlassen, bilden einen „Klumpen“.Gibt es M Pforten und wird der Untersuchungszeit-raum in K Zeitintervalle (Zählintervalle) zerlegt, so

entstehen M · K Klumpen oder Primäreinheiten, ausdenen dann nach einem Zufallsverfahren20 einevorgegebene Anzahl n ausgewählt wird. Erfasstman für die ausgewählten Primäreinheiten (Kombi-nationen von Pforten und Zeitintervallen) die Zahlder zugehörigen Sekundäreinheiten, d. h. der Be-sucher, vollständig, so liegt eine einstufige Klum-penstichprobe vor, aus welcher die Zielgröße „Ge-samtzahl der Besucher des Aktivitätsortes im Un-tersuchungszeitraum“ nach stichprobentheoreti-schen Standardverfahren hochgerechnet werdenkann (Punkt- und Intervallschätzung).

Bei HAUTZINGER (2003) werden auch Erhebungs-designs für den Fall behandelt, dass eine Überwa-chung des Besucherstroms an Pforten oder einemgeeignet definierten Kordon nicht möglich ist. EinBeispiel hierfür wäre etwa die Schätzung der Ge-samtzahl der Besucher eines Weihnachtsmarktesrund um das Rathaus einer Stadt.

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Bild 16: Stichprobendesigns für Erhebungen am Aktivitätsort

20 Einfache Zufallsauswahl oder Auswahl mit „größenproportio-nalen“ Wahrscheinlichkeiten, ggf. geschichtet


Systematische Fehler können bei Zählungen amAktivitätsort entstehen, wenn die Auswahlgrundla-ge für die Ziehung der Klumpenstichprobe unvoll-ständig oder fehlerbehaftet ist. Sind beispielsweiseZu- oder Abgänge von Besuchern auch an anderenStellen als den „offiziellen“ Pforten möglich, so liegtein Coverage-Fehler vor, da ein Teil der Sekun-däreinheiten (Besucher) keine Auswahlchance be-sitzt. Die damit verbundenen Verzerrungen sindschwer einzuschätzen, können aber durchaus be-trächtlich sein; so könnten es z. B. vorzugsweisejunge Besucher sein, die den Aktivitätsort über an-dere Stellen als die offiziellen Pforten betreten.

Hinsichtlich der Vermeidung von Ausfällen ganzerPrimäreinheiten, z. B. durch verspätetes Erscheinendes Erhebungsteams am vorgesehenen Ort der Zäh-lung, gelten dieselben Überlegungen wie bei Fahr-gastzählungen oder Zählungen des Kfz-Verkehrs.

Verzerrungen können auch durch Messfehler, d. h.Fehler bei der zahlenmäßigen Erfassung der Besu-cher an den ausgewählten Zu- bzw. Abgangsortenwährend des betreffenden Zählzeitintervalls, entste-hen. Die bereits behandelten Strategien und Maß-nahmen zur Vermeidung solcher Fehler gelten auchfür Besucherzählungen. Wie zuvor muss dabei zwi-schen manueller und automatischer Zählung unter-schieden werden.

6 Qualitätsstrategien für verkehrstechnische Messungen



Grundsätzlich entsprechen die Auftraggeber fürverkehrstechnische Messungen denen der Zählun-gen (siehe Kapitel 5.1.1). Daneben sind hier alsweitere mögliche Auftraggeber Hochschulen undandere Forschungseinrichtungen zu nennen, die imRahmen von Forschungsvorhaben verkehrstechni-sche Messungen vornehmen.


Auch an dieser Stelle wird auf die Ausführungen inKapitel 5.1.2 verwiesen, da die dort getroffenen

Aussagen auf die verkehrstechnischen Messungenübertragbar sind.


Im Bereich der Verkehrstechnik kommen heutezahlreiche Arten von Messungen zum Einsatz. Beieiner Messung werden Aussageeinheiten mit Hilfetechnischer Geräte erfasst, die stetige Werte (z. B.Geschwindigkeiten, Zeiten) annehmen können.Eine umfassende Beschreibung aller möglichenverkehrstechnischen Messungen kann an dieserStelle nicht gegeben werden. Da die Vorbereitun-gen und Durchführung der verschiedenen Messme-thoden jedoch in vielen Fällen ähnlich sind, wird imFolgenden zwischen der Gruppe der kontinuierli-chen Messungen und jener der Stichprobenmes-sungen unterschieden.

Allgemein gilt, dass bei Messungen die gesuchteGröße direkt ermittelt bzw. berechnet werden kannund eine Hochrechnung wie z. B. bei Verkehrszäh-lungen im Kfz-Verkehr nicht erforderlich wird.

6.2.1 Kontinuierliche Messungen

Kontinuierliche Messungen finden überall dort statt,wo Messeinrichtungen fest installiert sind bzw. füreinen bestimmten Zeitraum installiert werden undeine Messung aller passierenden Einheiten auto-matisch vorgenommen wird. Da hier alle Einheiteninnerhalb eines bestimmten Zeitraumes erfasstwerden, ist eine Stichprobenauswahl einzelner Ein-heiten bei kontinuierlichen Messungen nicht erfor-derlich. Die Auswahl des Erhebungszeitraumeshängt von der zu untersuchenden Fragestellung ab.Die in Kapitel 5.2.2 genannten Hinweise zu den Er-hebungszeiten können entsprechend übernommenwerden.

Beispiele für kontinuierliche Messungen sind u. a.Geschwindigkeits-, Längen- und Gewichts- bzw.Achslastmessungen von Fahrzeugen mit Hilfe vonGeräten, die fest neben bzw. in/auf der Fahrbahninstalliert sind. Zusätzlich zu den Eigenschaften vonFahrzeugen ist auch die Messung von Witterungs-bedingungen, z. B. der Sichtweite, in die Gruppeder kontinuierlichen Messungen einzuordnen.

Eine Nichterfassung von Einheiten ist bei dieserGruppe der Messungen nur dann möglich, wenndie Funktion der eingesetzten Geräte gestört ist.

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Dies kann neben einer nicht fachgerechten Installa-tion auch durch unvorhergesehene Ausfälle der En-ergieversorgung hervorgerufen werden. Daher sindfür diese Art von Messungen alle in den Kapiteln3.4.1, 3.4.2 und 5.2.2 genannten Hinweise zur Feh-lervermeidung beim Einsatz automatischer Erhe-bungseinrichtungen übertragbar.

6.2.2 Stichprobenmessungen

Im Gegensatz zu den kontinuierlichen Messungenwerden bei der Gruppe der Stichprobenmessungennur ausgewählte Einheiten innerhalb eines definier-ten Erhebungszeitraumes erfasst. Daher sind hierneben der Funktionsfähigkeit der eingesetzten Mes-sgeräte zusätzlich auch stichprobentheoretischeAspekte zu berücksichtigen (siehe Kapitel 2.4).

Zu der Gruppe der Stichprobenmessungen gehörtneben der Geschwindigkeitsmessung mittels La-serpistole durch die Polizei (stationäre Messun-gen) auch die Ermittlung von Reisegeschwindig-keiten und Fahrverhalten von Verkehrsteilneh-mern durch Nachfolgefahrten (mobile Messun-gen).

Bei Stichprobenmessungen sind die Auswahlkriteri-en von Verkehrszählungen grundsätzlich übertrag-bar (siehe Kapitel 5.2). Ausführliche Vorbereitungenwie

• die Auswahl eines geeigneten Messgerätes,

• die Wahl eines optimalen Standortes,

• eine vorbereitende Schulung des Messperso-nals (vgl. Kapitel 4.4.3) und

• ein Test des Messgerätes

tragen auch hier zu einer Qualitätssicherung derMessergebnisse bei.

Nachfolgefahrten

Mit Hilfe von Nachfolgefahrten können Kenngrößendes individuellen Fahrtverlaufs durch Aufnahme derZeit-Weg-Beziehungen des vorausfahrenden Fahr-zeuges wie z. B. Geschwindigkeitsprofile erfasstwerden. Dazu werden i. d. R. speziell ausgerüsteteMessfahrzeuge oder Fahrzeuge mit einem Mess-gerät zur digitalen Erfassung der verkehrstechni-schen Größen eingesetzt.

Ein grundsätzliches Problem bei Nachfolgefahrtenist die Notwendigkeit, dem zufällig ausgewähltenFahrzeug möglichst synchron und ohne Beeinflus-sung der Fahrweise folgen zu können. Besondersim innerstädtischen Verkehr muss damit gerechnetwerden, dass der Kontakt zum verfolgten Fahrzeugnicht gehalten werden kann.

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Bild 17: Geschwindigkeitsprofil von Nachfolgefahrten auf einem Streckenabschnitt mit GWA

Da der Erhebungsaufwand für eine Nachfolgefahrtsehr groß ist, können i. d. R. nur kleine Stichprobenrealisiert werden. Dies ist dann unproblematisch,wenn die Standardabweichung des untersuchtenMerkmals gering ist (z. B. bei Geschwindigkeits-messungen auf innerstädtischen Hauptverkehrs-straßen), da der Stichprobenfehler proportional vonder Standardabweichung abhängt.

Als Beispiel möglicher Streuungen, die bei der Mes-sung von Geschwindigkeitsprofilen auftreten kön-nen, ist in Bild 17 das Ergebnis von Nachfolgefahr-ten im Rahmen einer Überprüfung von Geschwin-digkeitswarnanlagen (siehe STEINAUER et al.,2003) dargestellt.

Die gestrichelte Linie im Diagramm markiert denStandort der Geschwindigkeitswarnanlage (GWA),die im Vorfeld einer Ortseinfahrt installiert war(siehe Bild 18). Die Markierungen links und rechtsgeben die Position von zwei vorhandenen Induk-tionsschleifen, die zur Kontrolle der Geschwindig-keiten genutzt wurden, an.

Es ist zu erkennen, dass die Streuung der Ge-schwindigkeiten auf dem freien Streckenabschnittvor der GWA deutlich größer ist als jene hinter derGWA, d. h. in der Ortschaft.

Anhand dieses Beispiels ist sehr gut erkennbar,dass auf einer freien Strecke im Außerortsbereichein größerer Stichprobenumfang notwendig ist, umdie gleiche Aussagegenauigkeit zu erhalten wie beieinem Streckenabschnitt mit sehr homogenen Ge-schwindigkeitsverhältnissen (innerorts). Für dieWahl des Stichprobenumfangs bei Nachfolgefahr-ten sind also Kenntnisse über die Standardabwei-chung der Geschwindigkeit erforderlich.

7 Qualitätsstrategien für Verhal-tensbeobachtungen im Verkehr



Verhaltensbeobachtungen werden zumeist durchöffentliche Auftraggeber (Bundesministerien, Bun-desanstalt für Straßenwesen, Kommunen etc.) be-auftragt, aber auch private Auftraggeber (wie dieAutomobilindustrie) spielen eine Rolle.

Das Beobachten ist dabei ein nichtkommunikativerProzess, bei dem sämtliche Wahrnehmungsmög-lichkeiten genutzt werden können. Allerdings be-schränken sich Beobachtungsverfahren meist aufdie visuelle Wahrnehmung. Im Gegensatz zu Be-fragungsverfahren kommen Beobachtungen im All-gemeinen ohne die Mitwirkung der Zielpersonenaus (nicht-reaktives Verfahren).

Ein Schwerpunkt der Verhaltensbeobachtungenliegt im Bereich der Verkehrssicherheitsforschung.Hier gibt es eine ganze Reihe von sicherheitsrele-vanten Merkmalen des Verkehrsverhaltens, die mit-tels Beobachtung der betreffenden Personen oderFahrzeuge bei ihrer Verkehrsteilnahme, d. h. imfließenden Verkehr, während eines bestimmten Be-obachtungszeitintervalls erhoben werden können.Für die Verkehrssicherheitsforschung sind dabeiCharakteristika des persönlichen Sicherungsver-haltens der Nutzer von motorisierten und nicht mo-torisierten Verkehrsmitteln (Gurttragen, Tragen vonHelmen und Schutzkleidung) sowie der Sicherungmitfahrender Kinder (Verwendung von Kinderrück-haltesystemen) von besonderer Bedeutung.

Neben den eben genannten Verhaltensmerkmalen,welche die passive Sicherheit betreffen, gibt es wei-tere direkt beobachtbare Merkmale des Verkehrs-verhaltens, die sich vorrangig auf die aktive Sicher-heit beziehen (z. B. Nutzung von Tagesfahrlicht).Auch viele Verhaltensmerkmale, welche die Einhal-tung von Verkehrsregeln beschreiben, können imRahmen entsprechender Erhebungen in der obengeschilderten Weise beobachtet werden (Verhaltender Fahrzeugführer an Fußgängerüberwegen,Lichtsignalanlagen, Kreisverkehrsplätzen u. Ä.).

Vielfach soll durch Verkehrsbeobachtung die Ent-wicklung des Verkehrsverhaltens im Zeitverlauf auf-gezeigt und/oder die Wirksamkeit von Verkehrssi-

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Bild 18: Standort der GWA am Ortseingang

cherheitsmaßnahmen bewertet werden. Bekann-testes Beispiel ist sicherlich das jährlich durchge-führte BASt-Projekt „Kontinuierliche Erhebungenzum Schutzverhalten von Verkehrsteilnehmern“(zuletzt FE 82.320/2008 „Sicherung durch Gurteund andere Schutzsysteme 2008“). Aber auch invielen anderen Forschungsvorhaben stellt die Ver-haltensbeobachtung ein zentrales Element dar.


An dieser Stelle kann auf die Ausführungen in denKapiteln 5.1.2 und 8.1.2 verwiesen werden, da diemeisten der dort aufgelisteten Punkte auch auf dieVerhaltensbeobachtung übertragen werden kön-nen. Eine Besonderheit ist, dass nach vorliegendenErkenntnissen bisher für fast jede Untersuchung indiesem Bereich ein eigenes Studiendesign ent-wickelt wurde, obwohl sich die jeweiligen For-schungsfragen trotz ihrer inhaltlichen Vielfalt ausmethodischer Sicht auf einige wenige Grundmustervon Aufgabenstellungen reduzieren lassen. Vor die-sem Hintergrund erscheint es möglich, auch für die-sen Bereich entsprechende allgemein anwendbareFehlervermeidungsstrategien zu formulieren.


Wie bei jeder Stichprobenerhebung muss auch beider Verhaltensbeobachtung im Verkehr die Daten-qualität durch Konzepte und Maßnahmen gesichertwerden, welche zum einen das Auswahl- und Hoch-rechnungsverfahren und zum anderen das Be-obachtungsverfahren betreffen21.


Bei der Verhaltensbeobachtung wird als Merkmals-träger bzw. Untersuchungseinheit meist ein Ereig-nis betrachtet. Das Ereignis einer Verhaltensbe-obachtung wird durch den Untersuchungsgegen-stand definiert und kann z. B. die Vorbeifahrt einesFahrzeuges an einem Straßenquerschnitt oder dieQuerung eines Fußgängers an einem Fußgänger-überweg sein. In manchen Fällen – z. B. bei Unter-suchungen zum Gurttragen – können gegebenen-falls auch Insassen-Vorbeifahrten die Untersu-chungseinheiten sein. Man hat es dann mit so ge-nannten Multi-Level-Daten zu tun: Jeder Fahrzeug-

Vorbeifahrt (Ebene 1) sind eine oder mehrere In-sassen-Vorbeifahrten (Ebene 2) zugeordnet.

An den Vorbeifahrten als Untersuchungseinheitenwerden bestimmte Untersuchungsmerkmale erho-ben wie z. B. „Vorbeifahrt mit/ohne Tagesfahrlicht“,„Vorbeifahrt mit/ohne angelegtem Gurt“ oder „Vor-beifahrt an Stoppschild mit/ohne Anhalten“.

Die Grundgesamtheit einer Verhaltensbeobachtungim Verkehr ist gegeben durch alle im Untersu-chungsgebiet während des Untersuchungszeit-raums auftretenden und im Hinblick auf den Unter-suchungsgegenstand relevanten Ereignisse. Eshandelt sich bei der Grundgesamtheit also um eineEreignisgesamtheit (und nicht um eine Bestands-gesamtheit).

Werden ortsbezogene Verhaltensmerkmale22 be-obachtet, so ist als Grundgesamtheit die Menge derEreignisse an Querschnitten, die im Hinblick aufdas betreffende Verhaltensmerkmal relevante Ortesind, zu betrachten. Beispielsweise sind beim (orts-bezogenen) Merkmal „Blinken beim Verlassen desKreisverkehrs“ alle Ausfahrten aus Kreisverkehren,die sich im Untersuchungsgebiet befinden, als rele-vante Straßenquerschnitte zu betrachten. Da imbetreffenden Gebiet nur endlich viele Ausfahrtenvorhanden sind, ist auch die Zahl der dort stattfin-denden Vorbeifahrten – und damit der Umfang derGrundgesamtheit – endlich.

Bei ortsunabhängigen Verhaltensmerkmalen wie z. B. Gurttragen kann prinzipiell jeder der unendlichvielen Straßenquerschnitte in einem Gebiet im Hin-blick auf das zu beobachtende Verhaltensmerkmalrelevant sein. Mit der Zahl der relevanten Quer-schnitte ist zunächst auch die Zahl der Vorbeifahr-ten an Querschnitten unendlich. Durch das vonHAUTZINGER et al. (2009) entwickelte methodi-sche Konzept der Zerlegung des Straßennetzes inAbschnitte gleicher Länge23 werden aber auch indiesem Fall die Zahl der relevanten Querschnitteund somit die Grundgesamtheit der Vorbeifahrtenendlich.

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21 Die nachfolgenden Ausführungen stützen sich auf HAUT-ZINGER, SCHMIDT und PFEIFFER (2009).

22 Ortsbezogene Verhaltensmerkmale beziehen sich auf Ver-haltensweisen der Verkehrsteilnehmer, die überhaupt nur anganz bestimmten Punkten im Straßennetz auftreten könnenbzw. nur an bestimmten Punkten von Interesse sind. So kannz. B. das Verhaltensmerkmal „Beachtung des Stoppschildesja/nein“ nur an Kreuzungen und Einmündungen mit Stopp-schild beobachtet werden.

Bei der Verhaltensbeobachtung geht es darum,

• aus der Grundgesamtheit aller Ereignisse eineStichprobe zu gewinnen,

• die in die Stichprobe gelangten Ereignisse imHinblick auf das interessierende Verhaltens-merkmal zu beobachten und

• aus den gewonnenen Stichprobendaten die imHinblick auf das betreffende Verhaltensmerkmalinteressierenden Kennzahlen der Grundgesamt-heit zu schätzen bzw. hochzurechnen.

Im Folgenden wird zunächst der Frage nachgegan-gen, welche Auswahlverfahren hier in Frage kom-men.

Vorbeifahrten, Bewegungen von Fußgängern etc.entstehen zufällig in Raum und Zeit; es existiertdeshalb weder a priori noch a posteriori eine Listealler Ereignisse eines Gebiets während eines Zeit-raums, welche als Auswahlgrundlage für die Zie-hung einer einfache Zufallsstichprobe von Vorbei-fahrten dienen könnte. Wie in solchen Fällen üblich,muss bei der Stichprobenziehung also auf einKlumpenstichprobenverfahren zurückgegriffen wer-den.

Einstufige Klumpenauswahl

Bei diesem Auswahlverfahren werden die Vorbei-fahrten bzw. Insassen-Vorbeifahrten nicht unab-hängig voneinander, sondern als Klumpen erho-ben. Konkret bedeutet dies, dass aus der Gesamt-heit aller möglichen Kombinationen von Straßen-querschnitten und Zeitintervallen24 eine Stichprobevon Primäreinheiten gezogen wird. Wenn an denausgewählten Kombinationen von Orten und Zeitenalle dort auftretenden Vorbeifahrten (Sekundärein-

heiten) beobachtet werden, so liegt eine einstufigeKlumpenauswahl vor.

Beispiel einer bundesweiten Erhebung: Es seiendas Untersuchungsgebiet durch das Straßennetzder Bundesrepublik Deutschland und der Untersu-chungszeitraum durch ein bestimmtes Kalenderjahrgegeben. Repräsentiert ein Straßenquerschnitt je-weils einen Streckenabschnitt der Länge 10 Meterund definiert man Zeitintervalle von jeweils 1 Stun-de, so resultiert daraus eine Auswahlgesamtheit mitNT = 550 Mrd. Primäreinheiten bzw. Klumpen (62,7Mio. Streckenabschnitte mal 8.760 Stunden). Ausdieser sehr großen Auswahlgesamtheit ist danneine Stichprobe von Primäreinheiten, also Kombi-nationen von Erhebungsorten und Stundeninterval-len, zu ziehen.

2-stufige Zufallsauswahl

Falls es aufgrund der Komplexität des Untersu-chungsmerkmals nicht möglich ist, jede Vorbeifahrt(Sekundäreinheit) entsprechend zu beobachten,muss wie bei Stichproben aus Ereignisgesamthei-ten allgemein üblich eine Schrittweite festgelegtwerden, gemäß der die Vorbeifahrten in die Stich-probe (Sekundärauswahl) einbezogen werden; dieSchrittweite k (z. B. k = 5, d. h. Beobachtung jederfünften Vorbeifahrt) kann dabei in Abhängigkeit derausgewählten Primäreinheit bestimmt werden.

Das eben beschriebene Verfahren entspricht einerzweistufigen Auswahl, wobei die Primäreinheitendurch die Kombinationen von Beobachtungsortenund -zeiten und die Sekundäreinheiten durch diezugeordneten Vorbeifahrten gegeben sind. Als Aus-wahlverfahren auf der zweiten Stufe ist die syste-matische Zufallsauswahl zu verwenden. Unabhän-gig von der Schrittweite muss bei der Erhebungstets die Anzahl der Vorbeifahrten insgesamt jeausgewählter Primäreinheit festgehalten werden.

Hochrechnungsverfahren

Das statistische Verfahren zur Hochrechnung(Punkt- und Intervallschätzung) der bei einer Ver-haltensbeobachtung interessierenden Kennzahlenist im Detail bei HAUTZINGER, SCHMIDT undPFEIFFER (2009) beschrieben. Dort findet sichauch eine Typologie von Kennzahlen aus Ver-haltensbeobachtungen, wobei zwischen Kennzah-len für ereignisbezogene und zustandsbeschreiben-de Verhaltensmerkmale unterschieden wird.

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23 Man kann sich das Straßennetz des Untersuchungsgebietsz. B. in lauter Streckenabschnitte der Länge 10 m zerlegtvorstellen und den Mittelpunkt jedes Abschnitts als relevan-ten Querschnitt betrachten, an dem während des Untersu-chungszeitraums Vorbeifahrten stattfinden können bzw.tatsächlich stattfinden. Das am Mittelpunkt des Streckenab-schnitts beobachtete Verhalten wird dann auf die unendlichvielen Querschnitte des betreffenden Streckenabschnittsübertragen.

24 Man geht hier von der Vorstellung aus, dass das Untersu-chungsgebiet N relevante Straßenquerschnitte umfasst undder Untersuchungszeitraum in T Zeitintervalle zerlegt ist. DieMenge der NT-Kombinationen von Beobachtungsorten undBeobachtungszeitintervallen stellt dann die Auswahlgesamt-heit für die Ziehung einer Klumpenstichprobe dar.

Bei Beobachtungen von Kfz-Führern wird als unter-suchungsrelevantes Ereignis häufig ein Fahr-manöver verstanden, d. h. eine Bewegung, die miteinem Fahrzeug ausgeführt wird. Beispiele für sol-che Manöver sind „Verlassen eines Kreisverkehrs“oder „Wechsel des Fahrstreifens“. Das im Zusam-menhang mit diesen Manövern25 interessierendeereignisbezogene Verhaltensmerkmal ist „Blinkenja/nein“. Die zu schätzende Kennzahl ist entspre-chend der Anteil P der „positiven“ Ereignisse, hieralso der Anteil der Fahrstreifenwechsel, bei denender Fahrer korrekterweise blinkt. Wie eine Kenn-zahl dieser Art zu schätzen ist, hängt davon ab, obdie betreffenden Ereignisse nur an bestimmtenOrten im Straßennetz oder an jeder beliebigen Stel-le im Netz auftreten können.

Treten die untersuchungsrelevanten Ereignisse nuran ganz bestimmten Orten auf (z. B. Verlassen desKreisverkehrs), so kann das interessierende Ver-kehrsverhalten selbstverständlich nur an Orten desbetreffenden Typs beobachtet werden. Die Mengeder möglichen Beobachtungsorte kann in diesemFall auf die Gesamtheit aller Ausfahrten aus Kreis-verkehren im Untersuchungsgebiet eingeschränktwerden. An den ausgewählten Beobachtungsortenwird während der ausgewählten Beobachtungszei-ten registriert, wie viele Fahrzeuge den Kreisver-kehr an der betreffenden Ausfahrt verlassen haben(Ereignisse insgesamt) und wie häufig dabei ge-blinkt worden ist (positive Ereignisse).

Wenn die untersuchungsrelevanten Ereignisse anjeder beliebigen Stelle im Netz auftreten können (z. B. Wechsel des Fahrstreifens), so muss bei derAbgrenzung der Menge der möglichen Beobach-tungsorte vom Konzept der Zerlegung des Gesamt-netzes in einzelne kleine Streckenabschnitte aus-gegangen werden. Beobachtet wird dann, wie vieleEreignisse der jeweiligen Art auf den ausgewähltenAbschnitten in den ausgewählten Zeitintervalleninsgesamt eingetreten sind und wie häufig dabeidas interessierende Verhalten gezeigt wurde. AlsBeispiel kann hier dienen, wie häufig beim Wechseldes Fahrstreifens (Ereignisse insgesamt) geblinktwurde (positive Ereignisse).

Zustandsbeschreibende Verhaltensmerkmale cha-rakterisieren nicht das Verhalten des Fahrers oder

der Insassen bei einzelnen (diskreten) Ereignissenoder Manövern, sondern vielmehr das Verhaltenwährend der Fahrt insgesamt. Im Fahrtverlauf sinddabei in aller Regel Verhaltensänderungen, d. h.Änderungen der Merkmalsausprägung bzw. Über-gänge von einem Zustand in einen anderen, mög-lich. Bei aufeinanderfolgenden Vorbeifahrten einund desselben Fahrzeugs an verschiedenenStraßenquerschnitten kann ein zustandsbeschrei-bendes Verhaltensmerkmal also unterschiedlicheAusprägungen besitzen.

Zustandsbeschreibende Verhaltensmerkmale sindmeist kategoriell, können aber auch metrisch sein.So ist z. B. „Fahren mit Tagesfahrlicht (ja/nein)“ einkategorielles zustandsbeschreibendes Verhaltens-merkmal. Ein Beispiel für ein metrisches Merkmalaus der Klasse der zustandsbeschreibenden Verhal-tensmerkmale ist die „Zahl der Fahrzeuginsassen“.

Bei der Untersuchung zustandsbeschreibenderMerkmale im Rahmen einer Verhaltensbeobach-tung ist immer nach dem Konzept der Zerlegungdes Gesamtnetzes in Streckenabschnitte gleicherLänge vorzugehen. Aus einer Verhaltensbeobach-tung lassen sich dann bezogen auf das betreffendeUntersuchungsgebiet und den betreffenden Unter-suchungszeitraum Kennzahlen der folgenden Artschätzen:

• Anteil QL der mit Tagesfahrlicht zurückgelegtenFahrzeugkilometer an der Summe aller Fahr-zeugkilometer

Der Fahrleistungsanteil QL (Fahren mit Tagesfahr-licht) wird im Fall der einstufigen Klumpenstichpro-be geschätzt durch die auf Stichprobenbasis be-rechnete Verhältniszahl

γ,χ

wobei

γ die Zahl der registrierten Vorbeifahrten mit ein-geschaltetem Tagesfahrlicht und

χ die Zahl aller registrierten Fahrzeugvorbeifahrten

bezeichnet.

• Mittlere Reisegeschwindigkeit µv der Fahrzeugeim Netz

Aus einer stichprobenartigen Verhaltensbeobach-tung im fließenden Verkehr kann im Fall der einstu-figen Klumpenauswahl von Primäreinheiten die

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25 Das ereignisbezogene Merkmal „Blinken beim Verlasseneines Kreisverkehrs“ ist ortsbezogen, das ebenfalls ereignis-bezogene Merkmal „Blinken beim Wechsel des Fahrstrei-fens“ dagegen ortsunabhängig.

mittlere Reisegeschwindigkeit µv durch die Verhält-niszahl

χα

geschätzt werden, wobei

α die Summe der Kehrwerte der gemessenen Ge-schwindigkeiten und

χ die Zahl aller registrierten Fahrzeugvorbeifahr-ten

bezeichnet.

• Mittlerer Besetzungsgrad RB der Fahrzeuge(Verhältnis zwischen Summe der Insassenkilo-meter und Summe der Fahrzeugkilometer).

Auf Stichprobenbasis kann im Fall der einstufigenKlumpenstichprobe der Besetzungsgrad RB durchdie Verhältniszahl

zχ

geschätzt werden, wobei

z die Zahl der registrierten Insassen-Vorbeifahrtenund

x die Zahl der registrierten Fahrzeug-Vorbeifahr-ten

bezeichnet.


Bei HAUTZINGER et al. (2009) findet sich eineunter erhebungspraktischen Gesichtspunkten auf-bereitete und zusammengefasste Darstellung desentwickelten methodischen Rahmenkonzept zurVerkehrsverhaltensbeobachtung. In Anlehnung anEBY & STREFF (1994) wird ein aus sechs Schrit-ten bestehender Orientierungsrahmen für das kon-krete Vorgehen bei Beobachtungsstudien vorge-stellt, durch dessen Beachtung systematische Feh-ler vermieden werden können.

Schritt 1: Abgrenzung des Untersuchungsgegen-stands

Wie bei jeder Erhebung muss der Untersuchungs-gegenstand einer Verhaltensbeobachtung in räum-licher, zeitlicher und sachlicher Hinsicht abgegrenztwerden.

Die räumliche Abgrenzung läuft auf eine exakte Be-schreibung des im Erhebungsgebiet zu untersu-chenden Netzes bzw. Teilnetzes (ggf. auch der zuuntersuchenden Netzelemente) hinaus. Eine Ver-allgemeinerung der aus stichprobenartigen Be-obachtungen in einem vorab definierten Erhe-bungsgebiet (z. B. innerörtliche Knotenpunkte inGemeinden des Landkreises A) gewonnenen Re-sultate für Regionen, die nicht zum Erhebungsge-biet gehören (z. B. innerörtliche Knotenpunkte inGemeinden des Landkreises B), ist streng genom-men nicht zulässig; zumindest gibt es keine stich-probentheoretische Grundlage für derartige Über-tragungen von Resultaten, da im vorliegenden Bei-spiel Beobachtungsorte aus Landkreis B von vor-neherein keine Auswahlchance haben.

Die zeitliche Abgrenzung des Untersuchungsge-genstands ist gleichbedeutend mit einer Festlegungder Zeiträume bzw. Zeitabschnitte (z. B. Monate,Wochentage, Tageszeiten), auf welche sich die zuschätzenden Verhaltenskennzahlen (z. B. Fahrleis-tungsanteil „mit Licht“) beziehen sollen. Das Ver-haltensmerkmal „Fahren mit/ohne Tagesfahrlicht“kann logischerweise nur bei Helligkeit erhoben wer-den, Beobachtungen zur Gurtnutzung setzen vo-raus, dass – von der Benutzung von Nachtsicht-geräten einmal abgesehen – genügend Tageslichtvorhanden ist, um das Merkmal „Gurttragen ja/nein“hinreichend genau erfassen zu können. Je nachJahreszeit – und im Übrigen auch je nach geografi-scher Lage des Erhebungsgebiets – wird somit dietäglich zur Verfügung stehende Beobachtungsdau-er variieren. Der Untersuchungszeitraum könnte indiesem Fall also alle Stunden des Jahres umfas-sen, für welche die Lichtverhältnisse durch die Ka-tegorie „Helligkeit“ gekennzeichnet sind (eine ope-rationale Definition dieses Untersuchungszeitraumsist schwierig!). An dieser Stelle ist darauf hinzuwei-sen, dass analog zum Untersuchungsgebiet die Be-obachtungsergebnisse nur für den entsprechendenUntersuchungszeitraum gültig sind. So könnenwerktägliche Erhebungen zur Gurtnutzung nichtverwendet werden, um für das Verkehrsaufkom-men an Wochenenden den mit Gurt zurückgelegtenFahr- bzw. Verkehrsleistungsanteil zu schätzen.

In sachlicher Hinsicht muss festgelegt werden, wel-che Ereignisse in die Erhebung einbezogen werdensollen. Hierbei geht es also insbesondere darum zudefinieren, welche Verkehrsteilnehmer oder, beieiner Begrenzung auf Fahrzeuge, welche Fahr-zeugarten in der Erhebung berücksichtigt bzw. nichtberücksichtigt werden (z. B. keine schweren Lkw,;

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keine Mofas, keine landwirtschaftlichen Fahrzeugeetc.). Darüber hinaus ist im Vorhinein zu entschei-den, wie mit Militärkolonnen oder Einsatzfahrzeu-gen von Polizei und Rettungsdiensten umgegan-gen werden soll.

Schritt 2: Auswahl der Beobachtungsorte

Für eine Zufallsauswahl von Beobachtungsortenmuss zunächst für das in Schritt 1 abgegrenzte Ge-biet eine Liste aller potenziellen Beobachtungsorte(Auswahlgrundlage) erstellt werden. Bei der Erhe-bung ortsbezogener Verhaltensmerkmalen, handeltes sich in der Regel um eine abgrenzbare Mengevon Verkehrsinfrastruktureinrichtungen (Knoten-punkte, Kreisverkehre, Fußgängerüberwege etc.),die ggf. aus vorhandenen Straßendatenbanken se-pariert werden kann. Im Falle einer sehr kleinräu-migen Studie ist es natürlich auch denkbar, die Aus-wahlgrundlage „von Hand“ durch systematischesBegehen oder Befahren des Gebietes mit entspre-chender Aufzeichnung der relevanten Knotenpunk-te etc. zu erstellen.

Ortsunabhängige Verhaltensmerkmale (z. B. Gurt-nutzung) können dagegen an jedem beliebigenStraßenquerschnitt beobachtet werden. Zur Gene-rierung einer Auswahlgrundlage kann das oben be-schriebene Verfahren einer Zerlegung des Straßen-netzes in etwa gleich lange Teilabschnitte verwen-det werden. Eine neuartige, auf der Nutzung vonNavigationsnetzen basierende technische Umset-zungsmöglichkeit des Verfahrens der Auswahl vonBeobachtungsorten wurde von HAUTZINGER et al.(2009) entwickelt.

Hat man eine geeignete Liste von N potenziellenBeobachtungsorten, so muss eine Stichprobe von nOrten nach dem Muster einer Zufallsauswahl mitZurücklegen gezogen werden. Dabei kann so vor-gegangen werden, dass zunächst alle Elementeder Liste von 1 bis N durchnummeriert werden. Da-nach wird n-mal eine Zufallszahl zwischen 1 und Nbestimmt, wobei jeweils das Listenelement mit dergezogenen Nummer als ausgewählt gilt. Umfasstdie Liste beispielsweise 800 mögliche Beobach-tungsorte und möchte man 50 davon auswählen, soist 50-mal eine Zufallszahl zwischen 1 und 800 zubestimmen26. Das heißt, dass ein Beobachtungsortmehrfach in die Stichprobe gelangen kann (Aus-wahl mit Zurücklegen) und in diesem Fall auchmehrfach (nämlich zu verschiedenen Zeiten) zu er-heben ist.

Lässt sich die Gesamtheit der möglichen Beobach-tungsorte nach bestimmten Merkmalen in disjunkteSchichten zerlegen (z. B. bei Knoten nach Ortslageoder bei Straßenquerschnitten nach Straßenklas-se), so kann eine geschichtete Zufallsauswahl vor-genommen werden. Der eben geschilderte Aus-wahlprozess ist dann innerhalb jeder einzelnenSchicht vorzunehmen. Eine Schichtung erbringt be-kanntermaßen dann eine höhere Genauigkeit derErgebnisse, wenn das Untersuchungsmerkmal (z. B. Tagesfahrlicht) stark mit dem Schichtungs-merkmal (z. B. Straßenklasse) korreliert.

Schritt 3: Auswahl der Beobachtungszeiten und Zuordnung von Zeiten und Orten der Verhaltens-beobachtung

Für die Auswahl der Beobachtungszeiten und ihreZuordnung zu Beobachtungsorten ist zunächst dergesamte Untersuchungszeitraum in Zeitintervallegleicher Länge (z. B. ein oder zwei Stunden – dieskann auch vom Verkehrsaufkommen im Untersu-chungsgebiet abhängig gemacht werden) zu zerle-gen.

Umfasst ein vierwöchiger Untersuchungszeitraum(28 Tage) z. B. jeweils die Tageszeiten zwischen9:00 Uhr und 17:00 Uhr (8 Stunden), so hat man esmit einem Untersuchungszeitraum der Länge 28 x8 = 224 Stunden zu tun. Wird nun an jedem Tag dermaßgebliche Zeitraum (9:00 bis 17:00 Uhr) in 4Zeitintervalle à 2 Stunden unterteilt, so untergliedertsich der gesamte Untersuchungszeitraum in T =112 Zeitintervalle. Aus einer Liste dieser T Interval-le ist dann eine Zufallsauswahl (mit Zurücklegen)von n Intervallen vorzunehmen. In Bezug auf dieZiehungsmethodik kann dabei ganz analog zur Vor-gehensweise bei der Auswahl der Orte verfahrenwerden. Im vorliegenden Beispiel heißt dies, dass50-mal eine Zufallszahl zwischen 1 und 112 zu be-stimmen ist. Kombiniert man die ausgewählten 50Beobachtungsorte mit den ausgewählten 50 Be-obachtungszeitintervallen (z. B. indem man den ersten Beobachtungsort mit dem ersten Zeitinter-vall, den zweiten Beobachtungsort mit dem zweitenZeitintervall usw. der jeweiligen Stichproben ver-

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26 Alternativ kann eine Datei erzeugt werden, in der jedes Ele-ment der Grundgesamtheit n-mal enthalten ist. Jeder der n xN Datenzeilen wird dann eine Zufallszahl zugewiesen, nachwelcher der Datensatz anschließend zu sortieren ist. DieStichprobe besteht dann aus den ersten n Zeilen des sor-tierten Datensatzes.

knüpft), so erhält man die benötigte Stichprobe der50 Primär- bzw. Erhebungseinheiten.

Innerhalb der so bestimmten Erhebungseinheiten(Kombinationen von Beobachtungsort und -zeit)sollten dann nach Möglichkeit alle Ereignisse be-obachtet werden. Zulässig ist es jedoch auch, nachdem Prinzip einer systematischen Zufallsauswahlnur bei jedem k-ten Ereignis das Untersuchungs-merkmal zu erheben.

Schritt 4: Bereitstellung technischer Hilfsmittel undBeobachterschulung

Eine ausführliche Unterweisung der Beobachter istwichtig, um einen hohen Grad an Standardisierungzu erreichen. Aussagefähige Ergebnisse sind nurdann zu erhalten, wenn man sich sicher sein kann,dass alle Beobachter bei der Merkmalserfassung inidentischer Weise vorgehen.

Im Vorfeld der Erhebungsdurchführung und der Be-obachterschulung müssen zunächst einmal allenotwendigen Materialien, Hilfsmittel und – sofernerforderlich – technischen Geräte in ausreichenderZahl zur Verfügung stehen. Dies betrifft z. B.:

• Beobachtungsprotokolle (Datenformulare) bzw.technische Erfassungshilfen wie z. B. PDAs,

• Uhren/ggf. Stoppuhren,

• Karte des Untersuchungsgebiets mit einge-zeichneten Beobachtungsstandorten,

• Liste aller Beobachtungsorte, innerorts mit„Adresse“,

• Warnwesten,

• ggf. technische Geräte zur Datenerhebung (Ka-mera, Video, Nachtsichtgeräte) und zur Be-leuchtungsstärkemessung (Luxmeter) inkl. Be-dienungsanleitung.

Die eigentliche Schulung sollte im Idealfall auseinem theoretischen und einem praktischen Teil be-stehen. Im theoretischen Teil sollte der Erhebungs-ablauf detailliert durchgesprochen und das korrekteAusfüllen der entsprechenden Formblätter (bzw.die elektronische Erfassung) erläutert werden. DieBeobachter sind auf mögliche Gefahren aufmerk-sam zu machen und müssen auf eventuell auftre-tende Probleme (z. B. schlechtes Wetter und damitmöglicherweise verbundene Sichteinschränkungenoder Sichtbehinderungen durch getönte Scheiben

bei der Beobachtung des Fahrzeuginnenraums)durch entsprechende Handlungsanweisungen vor-bereitet werden. Darüber hinaus ist darauf hinzu-wirken, dass Beobachter hinsichtlich des äußerenErscheinungsbildes so auftreten, dass sie nicht mitVerkehrsüberwachungspersonal verwechselt wer-den, da sich dies auf das Verhalten der zu be-obachtenden Personen auswirken kann.

Im praktischen Teil der Schulung sollte von jedemBeobachter der gesamte Prozess der Beobachtungan einer realistischen Beobachtungsstelle durchge-spielt werden.

Schritt 5: Durchführung der Beobachtung

Im Vorfeld der Erhebung ist für die ausgewähltenBeobachtungsorte zu prüfen, ob die erforderlichenRahmenbedingungen für die Durchführung der Be-obachtung gegeben sind (beispielsweise ist für dieBeobachtung der Gurtnutzung von Lkw-Insassenein erhöhter Standort notwendig). Hierbei spieltnatürlich die Sicherheit der Beobachter eine zentra-le Rolle. Erweist sich ein Standort als gänzlich un-geeignet27, sollte die Erhebung an einem im Vor-hinein zufällig ausgewählten Reservepunkt stattfin-den.

An Straßenquerschnitten sollten entweder beideFahrtrichtungen gleichzeitig erhoben oder es solltegrundsätzlich immer nur eine Fahrtrichtung (zufäl-lig) ausgewählt werden. Aus statistischer Sicht istdagegen nicht zu empfehlen, beide Fahrtrichtungenzeitlich versetzt (nacheinander) zu beobachten.Darüber hinaus muss noch entschieden werden, obbei mehrspurigen Straßen alle Fahrstreifen be-obachtet werden oder nur ein Fahrstreifen zufälligausgewählt wird.

Analog ist bei der Erhebung ortsbezogener Verhal-tensmerkmale an Knotenpunkten ein Standort(Knotenarm) zufällig auszuwählen, sofern – z. B.aus Kapazitätsgründen – nicht alle Knotenarmegleichzeitig erhoben werden können.

Die Verhaltensbeobachtung selbst kann per Augen-schein oder apparativ, also unter Verwendung elek-tronischer Aufzeichnungsgeräte (Video), vorge-

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27 Gemeint ist hier der Fall, dass in der unmittelbaren Nähe deseigentlich ausgewählten (aber ungeeigneten) Beobach-tungspunktes kein adäquater Ersatzort gefunden werdenkann.

nommen werden. KORDA (1999) nennt folgendeVorteile einer Videoaufzeichnung:

• Möglichkeit einer kontinuierlichen Beobachtung(d. h. keine Ausfallzeiten durch Ausfüllen derDatenblätter)

• keine spontane Beurteilung erforderlich,

• nachträgliche Überprüfung möglich,

• keine Beeinflussung der Ergebnisse durch Kon-zentrationsschwächen der Beobachter.

Diesen Vorteilen stehen jedoch auch einige Nach-teile gegenüber:

• eingeschränkter Einsatz (bzw. Geräteausfall)bei schlechten Licht- und Witterungsverhältnis-sen,

• optische Verzerrung aufgrund der Objektive (z.B. „Phantomlicht“),

• hoher Auswertungsaufwand, da keine automati-sierte Auswertung möglich,

• ggf. Fehlreaktionen der beobachteten Verkehrs-teilnehmer, weil die Beobachtung eventuell alsGeschwindigkeitskontrolle oder dergleichen fehlinterpretiert wird.

Insbesondere der letztgenannte Punkt erscheintsowohl unter methodischen als auch unter Ver-kehrssicherheitsaspekten problematisch. Um dasVerhalten der Verkehrsteilnehmer nicht zu beein-flussen und vor allem um keine gefährlichen Ver-kehrssituationen oder gar Unfälle zu verursachen,sollte die Beobachtung des fließenden Verkehrs soweit wie möglich verdeckt vorgenommen werden.

Die Erfassung des Beobachteten kann entwederper Hand über entsprechende (vorbereitete) Daten-formulare oder unter Zuhilfenahme elektronischer„Registrierhilfen“ (LIMBOURG, 2005) erfolgen. Injedem Erhebungsintervall müssen die Zahl der (un-tersuchungsrelevanten) Verkehrsteilnehmer bzw.Fahrzeuge insgesamt sowie die Zahl der Verkehrs-teilnehmer bzw. Fahrzeuge mit der jeweils interes-sierenden „positiven“ Ausprägung (Licht an; Gurtangelegt; Blinker betätigt etc.) erfasst werden, undzwar auch dann, wenn nur jede k-te Vorbeifahrt imHinblick auf das Verhaltensmerkmal beobachtetwird. Darüber hinaus sollten in jedem Fall nochDatum und Uhrzeit, der Name des Beobachterssowie Angaben zur Beobachtungsstelle dokumen-tiert werden.

Schritt 6: Auswertung und Interpretation der Ergebnisse

In vielen Fällen hat das in Beobachtungsstudien un-tersuchte Verhaltensmerkmal nur zwei Ausprägun-gen. Durch Verhaltensbeobachtung an ausgewähl-ten Orten während ausgewählter Zeitintervalle wirddeshalb in der Regel eine empirische Quote ermit-telt, beispielsweise die Quote der Fahrzeugvorbei-fahrten mit Tagesfahrlicht. Diese Quote wird so be-rechnet, dass die Gesamtzahl der Vorbeifahrten miteingeschaltetem Licht (Summe über alle Beobach-tungsorte und -zeitintervalle) ins Verhältnis gesetztwird zur Gesamtzahl aller beobachteten Vorbeifahr-ten – auch hier wieder zu verstehen als Summeüber alle Erhebungseinheiten.

Je nach Beobachtungsmerkmal ist die ermittelteQuote ein Schätzwert für unterschiedliche Typenvon Verhaltenskennzahlen.

Bei ereignisbezogenen Merkmalen wie z. B. „Ver-halten beim Rechtsabbiegen an roter Ampel mitGrünpfeil (vorher anhalten ja/nein)“ lässt sich dieresultierende empirische Quote q der „positiven“Ereignisse wie folgt interpretieren: Die empirischermittelte Quote q ist ein Schätzwert für den unbe-kannten Anteil aller im Untersuchungsgebietwährend des Untersuchungszeitraums stattfinden-den „positiven“ Ereignisse. Bezogen auf das vo-rangegangene Beispiel lautet die Interpretationdemnach wie folgt: Bei etwa q % aller Rechtsab-biegevorgänge bei Rot an Ampeln mit Grünpfeil istdas Verhalten des Fahrers korrekt („vorher anhal-ten“).

Bei zustandsbeschreibenden Merkmalen wie z. B.„Radfahren mit Fahrradhelm (ja/nein)“ lässt sich dieempirisch ermittelte Quote q = y/x (hier die Anzahly der Vorbeifahrten von Radfahrern mit Fahrrad-helm bezogen auf die Anzahl x der Vorbeifahrtenvon Radfahrern insgesamt) als Schätzwert für denunbekannten Anteil der Personenkilometer im Un-tersuchungsgebiet während des Untersuchungs-zeitraums interpretieren, die in dem entsprechen-den „positiven Zustand“ (mit Helm o. Ä.) zurückge-legt werden. Während bei ereignisbezogenen Ver-haltensmerkmalen die empirische Quote q einSchätzwert für einen unbekannten Anteilswert dar-stellt, ist bei zustandsbeschreibenden Merkmalendie Quote q ein Schätzwert für eine Verhältniszahl(Summe der Verkehrsleistungen im positiven Zu-stand bezogen auf die Summe aller Verkehrs-leistungen).

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Wenn zur Beurteilung der Erhebungsgenauigkeitein Konfidenzintervall für einen unbekannten An-teilswert oder eine unbekannte Verhältniszahl be-rechnet wird, so muss zwingend beachtet werden,dass die erfassten Ereignisse aus einer Klumpen-stichprobe stammen und nicht etwa aus einer un-eingeschränkten Zufallsauswahl aus der Grundge-samtheit aller Ereignisse. Verwendet man zurSchätzung der Varianz von q = y/x anstelle der beiKlumpenstichproben korrekten Formel

fälschlicherweise die (für die uneingeschränkte Zu-fallsauswahl geltende) Formel [q(1 – q)/x], wobei xdie Gesamtzahl aller registrierten Vorbeifahrten be-zeichnet (Summe über alle Beobachtungsorte und -zeiten), so kann dies unter bestimmten Umständenzur völligen Fehleinschätzung der Erhebungsge-nauigkeit führen.

Dies wird nachfolgend anhand von Daten aus derbundesweiten Erhebung zum Fahren mit Tages-fahrlicht bei Kraftfahrzeugen illustriert: Für n = 237Erhebungseinheiten (Kombinationen von Orten undZeiten) wurden x = 60.148 Vorbeifahrten erfasst,unter denen y = 29.718 Vorbeifahrten mit Lichtwaren. Als empirische „Lichtquote“ ergibt sich somitq = 0,494 (d. h. 49,4 % Vorbeifahrten mit Licht).Nach der obigen unkorrekten Formel ergibt sich fürden unbekannten Anteil Q der Fahrleistung mitLicht das folgende Konfidenzintervall zum Sicher-heitsgrad 95 %:

49,0 % bis 49,8 %.

Unter Verwendung der korrekten Varianzformel er-hält man dagegen das wesentlich breitere Intervall

45,8 % bis 53,1 %.

Grund für diesen beträchtlichen Unterschied ist diestarke Streuung der Zahl der Vorbeifahrten mit Ta-gesfahrlicht zwischen den 237 Erhebungseinhei-ten. Streut das Untersuchungsmerkmal in räumli-cher und zeitlicher Hinsicht weniger stark, so fälltder Unterschied nicht so groß aus. Dies dürfte z. B.für das Merkmal Gurttragen gelten.

8 Qualitätsstrategien für Verkehrsbefragungen



Verkehrsbefragungen werden häufig durch öffentli-che Auftraggeber (Bund, Länder, Regionsverwal-tungen, Verkehrs- und Zweckverbünde sowie Kom-munen) beauftragt. Private Auftraggeber (Wirt-schaftsunternehmen, Bürgerinitiativen, seltenerauch Privatpersonen) spielen bei Verkehrsbefra-gungen eher eine untergeordnete Rolle. Verkehrs-befragungen werden i. d. R. durchgeführt, um Infor-mationen zum Verkehrsverhalten und dessen Hin-tergründe sowie Einstellungen und Präferenzen derVerkehrsteilnehmer zu erhalten. Die Ergebnisseder Befragungen können sich zum einen auf einenfestgelegten Zeitpunkt beziehen, zum anderen las-sen sich durch die Betrachtung

• zweier Zeitpunkte Vorher-Nachher-Aussagen zuVeränderungen im Verkehrsverhalten z. B. auf-grund verkehrlicher Maßnahmen treffen,

• mehrerer aufeinanderfolgender Zeitpunkte Zeit-reihen aufstellen, die Aufschluss über die ver-kehrliche Entwicklung innerhalb eines Untersu-chungsraumes geben.

In Abhängigkeit von der Art der Verkehrsbefragung(vgl. Kapitel 8.2 bis 8.7) liegen unterschiedliche An-lässe für die Erhebung vor. Im Folgenden werdeneinige typische Beispiele aufgeführt.

Eine Befragung von Fußgängern und Radfahrernwird häufig durchgeführt, um den Zustand eines be-stehenden Fußwege- bzw. Radwegenetzes ausSicht des Nutzers oder das Verkehrsverhalten unddessen Motive zu erfassen. Die erhobenen Datenwerden für die Entwicklung planerischer Maßnah-men zur Verbesserung des Wegenetzes verwen-det.

Haushaltsbefragungen werden i. d. R. im Rahmender Verkehrsentwicklungsplanung als Grundlageder modellgestützten Analyse und Prognose desVerkehrsgeschehens durchgeführt. Die Befra-gungsergebnisse gehen häufig als direkte Ein-gangsgrößen in das Verkehrsnachfragemodell einund bzw. oder dienen der Kalibrierung des Modells.Haushaltsbefragungen sind auf das Gebiet des Pla-

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nungsraums beschränkt und bilden die Verkehrs-nachfrage der dort ansässigen Einwohner ab. DerPlanungsraum ist dabei der räumliche Bereich, fürden Handlungskonzepte und Maßnahmen erarbei-tet werden sollen. Der Untersuchungsraum um-fasst demgegenüber den Planungsraum selbst unddessen verkehrlichen Einflussbereich.

Eine Befragung von Kfz-Führern und -Insassenwird für eine Vielzahl unterschiedlicher Aufgaben-stellungen durchgeführt, z. B. zur

• Ermittlung des Quell-, Ziel- und Durchgangsver-kehrs eines Planungsraumes (Kordonerhe-bung),

• Überprüfung von Parkraumkonzepten,

• Analyse und Prognose der Nachfrage im ruhen-den Verkehr,

• Ermittlung von Informationen zum Befolgungs-grad und zur Akzeptanz von Verkehrsbeeinflus-sungsanlagen.

Bei einer Kordonerhebung wird der gesamte ein-und ausströmende Verkehr in einem Planungsraumgezählt und stichprobenartig befragt.

Fahrgastbefragungen im öffentlichen Verkehr wer-den i. d. R. im Auftrag von Verkehrsunternehmenoder Verkehrsverbünden durchgeführt. Zu den we-sentlichen Anlässe zählen

• Optimierung des Verkehrsangebotes (Linien-netz, Fahrplan),

• Ermittlung von Einnahmenansprüchen einzelnerVerkehrsunternehmen im Verbund,

• Linienerlös- und Linienerfolgsrechnungen,

• Ermittlung des Schwerbehindertenquotienten(Verhältnis der unentgeltlich beförderten Fahr-gäste zu den sonstigen Fahrgästen),

• Ermittlung der mittleren Reiseweite im Ausbil-dungsverkehr für eine Antragstellung auf Aus-gleichszahlungen.

Befragungen am Aktivitätsort werden häufig veran-lasst, um Informationen zum Kunden- und Ver-kehrsverhalten sowie Daten zu Einstellungen undPräferenzen hinsichtlich des Aktivitätsortes zu ge-winnen. Die Ergebnisse dieser Befragungen wer-den häufig für Planungen des Freizeit-, Einkaufs-und Veranstaltungsverkehrs sowie zur Weiterent-

wicklung der Einrichtung bzw. Veranstaltung am Ak-tivitätsort genutzt.

Betriebs- und Unternehmensbefragungen sind einwichtiges Instrument, um Erkenntnisse und Datenzum Wirtschaftsverkehr zu gewinnen. Die Ergeb-nisse dieser Befragungsform liefern zusammen mitden Ergebnissen der Haushaltsbefragung und derKordonerhebung ein vollständiges Abbild des Ver-kehrsgeschehens – Personen- und Güterverkehr –in einem Untersuchungsraum.


Wie bei allen Verkehrserhebungen ergeben sichdie Anforderungen an die entsprechende Verkehrs-befragung aus den Untersuchungszielen und dervom Auftraggeber gewünschten Nutzung derDaten (vgl. Kapitel 4.4.1). Darüber hinaus sollte derAuftragnehmer die gültigen Normen und Regelwer-ke bei der Konzeption der Befragung berücksichti-gen:

• In der Norm DIN ISO 20252 des Deutschen In-stituts für Normung sind Begriffe und Definitio-nen sowie Anforderungen an die Dienstleistun-gen festgelegt, die an Markt-, Meinungs- undSozialforschung betreibende Organisationenund Personen gestellt werden. Sie besitzt somitauch für Institutionen Gültigkeit, die Verkehrsbe-fragungen durchführen (DIN ISO 20252, 2006).Auf Basis der Grundsätze der internationalenQualitätsstandards gibt die Norm allgemeineHinweise, wie Befragungen konzipiert unddurchgeführt sowie deren Ergebnisse erfasstund verarbeitet werden sollen.

• Die „Empfehlungen für Verkehrserhebungen –EVE 91“ geben Hinweise für die Konzeption undDurchführung von Verkehrserhebungen, wobeisich Umfang und Tiefe der Darstellung zwischenden einzelnen Erhebungsformen erheblich un-terscheiden (FGSV, 1991). Bei der Anwendungder EVE 91 ist zu beachten, dass einzelne Ab-schnitte veraltet sind und nicht mehr dem Standder Technik entsprechen. Eine neue Fassung istderzeit in Bearbeitung.

• In der VDV-Schriftenreihe 10/92 „Verkehrserhe-bungen“ werden die im ÖV angewandten Erhe-bungsverfahren beschrieben (VDV, 1992). Einwesentlicher Schwerpunkt der VDV-Schrift liegtin der Darstellung der für die Vorbereitung,

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Durchführung und Auswertung der Erhebungennotwendigen Arbeitsschritte. Analog zur EVE 91entsprechen auch hier einige Beschreibungennicht dem aktuellen Stand der Technik.

• Fahrgastbefragungen zur Ermittlung von Aus-gleichsleistungen zur Schwerbehindertenbeför-derung gemäß § 148 Abs. (5) des Sozialgesetz-buches Teil 9 (SGB Teil IX) sind nach Maßgabender im betreffenden Bundesland geltenden Ver-waltungsvorschriften durchzuführen. Der An-spruch des Verkehrsunternehmens auf Aus-gleichsleistungen hängt von der Einhaltung derin den Vorschriften genannten Vorgaben zuStichprobenplanung und Durchführung ab.

• In den „Hinweisen zur Messung von Präferenz-strukturen mit Methoden der Stated Pre-ferences“ (FGSV, 1996) werden die Vor- undNachteile der Methoden der Stated Preferencesgegenüber anderen Befragungs- und Analyse-formen aufgezeigt und die verschiedenen For-men und Einsatzmöglichkeiten detailliert be-schrieben. Stated-Preference-Befragungen wer-den eingesetzt, wenn hypothetisches Verhaltenzu konkreten, zukünftigen Maßnahmen abge-schätzt werden soll.

• Die „Hinweise zu Methoden computergestützterErhebungen zum individuellen Verkehrsverhal-ten“ der FGSV geben einen Überblick über diejeweiligen Anwendungsfelder computergestütz-ter Erhebungsverfahren und Entscheidungshil-fen bei der Auswahl des für die jeweilige Fra-gestellung am besten geeigneten Verfahrens(FGSV, 2004).

Da Verkehrsbefragungen i. d. R. persönliche Datenerfassen, müssen die geltenden gesetzlichen Re-gelungen zum Datenschutz eingehalten werden.Das Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) regelt aufBundesebene den Datenschutz für die Bundes-behörden und den privaten Bereich, d. h. für alleWirtschaftsunternehmen und Privatpersonen. Da-neben regeln die Landesdatenschutzgesetze derBundesländer den Datenschutz in Landes- undKommunalbehörden. Neben den allgemeinen Da-tenschutzgesetzen (BDSG, Landesdatenschutzge-setze) gibt es eine Vielzahl bereichsspezifischerDatenschutzregelungen. So sind z. B. bei mobil-funkgestützten Verkehrsbefragungen die Vorschrif-ten des Telekommunikationsgesetzes (TKG) zuberücksichtigen.


8.2.1 Fußgänger- und Radfahrerbefragungenim Verkehrssystem

Mit Hilfe von Fußgänger- und Radfahrerbefragun-gen werden i. d. R. stichtagsbezogene Informatio-nen an mindestens einem Querschnitt im Straßen-und Wegenetz erhoben. Die Befragung derFußgänger und/oder Radfahrer erfolgt als persönli-ches Interview, ggf. mit Computerunterstützung(CAPI).


Fußgänger- und Radfahrerbefragungen werden i.d. R. parallel zu entsprechenden Zählungen durch-geführt. In Einzelfällen liegen Zähldaten bereits ausautomatischen Dauerzählstellen für den Radver-kehr vor.

Analog zu Fahrgast- und Besucherbefragungenoder Befragungen von Kfz-Führern und/oder Kfz-Insassen dienen die Zähldaten als Grundlage fürdie Hochrechnung der Befragungsdaten. Die Ge-staltungsgrundsätze zum Stichproben- und Hoch-rechungsverfahren sind daher bei den o. g. Befra-gungsverfahren sehr ähnlich.

Befragungen von Fußgängern bzw. Radfahrernsind i. d. R. Stichprobenerhebungen, bei denen ausder Grundgesamtheit aller einen Querschnitt pas-sierenden Fußgänger bzw. Radfahrer eine Teilmen-ge herausgegriffen wird (einfache Zufallsauswahl).Dabei ist darauf zu achten, dass tatsächlich einezufällige Auswahl stattfindet. Bei gering belastetenErhebungsquerschnitten sollte eine Vollerhebungangestrebt werden.

Zur Erläuterung der Zufallsauswahl ein Beispiel füreine Fußgängerbefragung: Zu Beginn der Befra-gung wird die Schrittweite k festgelegt. Aus den er-sten k-Fußgängern wird dann die erste zu befra-gende Person (Startzahl s) zufällig ausgewählt undbefragt. Bei einer Schrittweite k = 5 und der Start-zahl s = 3 gehören also die Fußgänger 3, 8, 13, 18usw. zur Stichprobe. Der Stichprobenanteil ent-spricht dem Kehrwert der Schrittweite (1/k). DerUmfang der Grundgesamtheit ergibt sich am Endeder Untersuchung aus dem Produkt der Anzahl derBefragten und der Schrittweite k.

Da die Nachfrage im Fuß- und Radverkehr starkvon der Witterung abhängt, ist dieser Aspekt bei der

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Wahl des Erhebungszeitraumes vor dem Hinter-grund der Aufgabenstellung zu berücksichtigen.Dabei gelten z. B. für die Erfassung des Alltag-Rad-verkehrs andere Vorgaben als bei Fragestellungenzum touristischen Radverkehr, da die Witterungbeide Verkehrsarten unterschiedlich stark beein-flusst. Die für Fußgänger- und Radfahrerzählungenin Kapitel 5.2.1 genannten Erhebungszeiten und -dauern gelten ebenso für Befragungen vonFußgängern und Radfahrern. Generell ist derDienstag für Erhebungen des alltäglichen nicht-mo-torisierten Verkehrs am besten geeignet, wobeibeim Fußverkehrsaufkommen zwischen den einzel-nen Werktagen keine wesentlichen Unterschiedebestehen, sofern nicht äußere Einflüsse vorhandensind (AG HSR/PESTALOZZI & STÄHELI/SAUTER,2005).


Die Fußgänger- und Radfahrerbefragung weist dieallgemeinen Fehler- und Problembereiche des per-sönlichen Interviews auf (Interviewer-Effekte, Inter-viewer-Fehler u. Ä.), sodass der Auswahl, Schu-lung, Betreuung und Überwachung des Erhebungs-personals eine hohe Bedeutung zukommt (vgl. Ka-pitel 4.4.3).

Weitere systematische Fehler können durch einenhohen Anteil von Verweigerern und durch eine will-kürliche Auswahl der Interviewer verursacht wer-den. Die Interviewer sind daher im Rahmen derSchulung darauf hinzuweisen, Verkehrsteilnehmerunabhängig von Alter, Geschlecht und Aussehengleichermaßen zu befragen.

Bei Befragungen von Radfahrern sind bestimmteGruppen in der Stichprobe im Vergleich zur Grund-gesamtheit aller gezählten Radfahrer über- bzw.unterrepräsentiert. Reisende in Gruppe halten bei-spielsweise eher an, um an der Befragung teilzu-nehmen, während Einzelfahrer dagegen eine gerin-gere Teilnahmebereitschaft aufweisen (AG HSR/PESTALOZZI & STÄHELI/SAUTER, 2005).

Wie bei allen Befragungen im Verkehrssystem soll-ten die Interviews eine Dauer von zwei bis drei Mi-nuten nicht überschreiten. Längere Interviews ver-ringern die Befragungsquote bei gleichem Perso-nalaufwand und erhöhen die Wahrscheinlichkeit füreinen Abbruch des Interviews.

Antworten zu Ortsangaben wie Quelle und Zieleines Weges sind häufig unscharf. Der Interviewer

sollte daher auf eine eindeutige Erfassung der Orts-angaben achten.

8.2.2 Befragung von Kfz-Führern und Kfz-Insassen im Verkehrssystem

Bei den Befragungen von Kfz-Führern und Kfz-In-sassen lassen sich zwei Verfahren unterscheiden:Befragungen im Straßennetz und Befragungen aufAnlagen des ruhenden Verkehrs. Wie bei allen Be-fragungen im Verkehrssystem erfolgt die Datener-fassung als persönliches Interview, ggf. mit Com-puterunterstützung (CAPI).

Bei Befragungen im Straßennetz werden stichtags-bezogene Informationen, meist zum Verkehrsver-halten und dessen Hintergründen (z. B. Quelle undZiel der Fahrt, Fahrtzweck), an mindestens einemQuerschnitt erhoben. Sind die Querschnitte ringför-mig um den Planungsraum angeordnet, sprichtman von einer Kordonbefragung. Durch Befragun-gen auf Anlagen des ruhenden Verkehrs werden i.Allg. Informationen zum Parkverhalten wie bei-spielsweise Quelle und Zweck der aktuellen Fahrtsowie die Entfernung des Stellplatzes vom eigentli-chen Zielpunkt erfasst.

Unter methodischen Aspekten gibt es bei den ein-zelnen Verfahren viele Gemeinsamkeiten (z. B. beider Stichprobenauswahl). Unterschiede liegen ins-besondere bei den Erhebungsinhalten sowie beider Erhebungsorganisation vor. Soweit spezielleAspekte der o. g. Verfahren die Qualität der Ergeb-nisse beeinflussen, werden im Folgenden Hinweisefür die einzelnen Verfahren gegeben.


Befragungen von Kfz-Führern und Kfz-Insassenwerden häufig parallel zu entsprechenden Zählun-gen durchgeführt. Wenn Zähldaten aus automati-schen Dauerzählstellen in der für das Untersu-chungsziel erforderlichen Differenzierung, z. B.nach Fahrzeuggruppen, vorliegen, kann auf diesezurückgegriffen werden.

Analog zu Fußgänger-, Radfahrer-, Fahrgast- undBesucherbefragungen dienen die Zähldaten alsGrundlage für die Hochrechnung der Befragungs-daten. Die Gestaltungsgrundsätze zum Stichpro-ben- und Hochrechungsverfahren entsprechendaher den in Kapitel 8.2.1 genannten Grundsät-zen. Bei einer Kordonbefragung werden die Fahr-

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zeuge von Polizeikräften aufgrund einer Stichpro-benvorgabe aus dem fließenden Verkehr ausge-wählt. Im gleichmäßigen Wechsel wird i. d. R. eineGruppe von n Fahrzeugen erfasst, während diedarauffolgende Gruppe von m Fahrzeugen dieZählstelle ungehindert passieren kann. Bei gerin-gem Verkehrsaufkommen und beengten Verhält-nissen im Straßenraum werden alle Kfz-Führer be-fragt.

Der Erhebungszeitraum und die Erhebungsdauerrichten sich nach dem Untersuchungsziel. Bei vie-len Fragestellungen, für die Befragungen von Kfz-Führern und Kfz-Insassen durchgeführt werden,sollen die Ergebnisse für einen mittleren Werktaggelten. Dementsprechend sollte die Befragungstattfinden

• an einem Normalwerktag (Dienstag, Mittwochoder Donnerstag),

• in Wochen ohne Feiertag und außerhalb derSchulferienzeiten,

• in den Monaten April, Mai, Juni, September undOktober.

Bei einer Kordonbefragung ist es wünschenswert,über die gesamte Zähldauer in beiden Fahrtrich-tungen zu befragen. Da dies häufig nicht möglichist (Eingriff in den Straßenverkehr), kommt es i. d. R. zu einer Einschränkung auf ein Zeitintervallin den Morgen- oder Nachmittagsstunden (z. B.zwischen 15.00 und 19.00 Uhr). Dabei hat sich ge-zeigt, dass eine Befragung während der Nachmit-tagsspitze zu valideren Ergebnissen führt, da zumeinen das realisierte Verhalten genauer erfasstwerden kann als das geplante und zum anderendie Befragten am Nachmittag i. d. R. unter einemgeringeren Zeitdruck stehen als in den Morgen-stunden.

Bei einer Einschränkung des Befragungszeitrau-mes auf einige Stunden kommt der Hochrechnungder Verkehrsnachfrage des Befragungsintervallsauf den Zeitraum der Zählung eine hohe Bedeu-tung zu. Da mit einer hochgerechneten Befragungauch das Fahrtzweckverhalten widergespiegeltwerden soll, sind für die Hochrechnung Informatio-nen über eine tageszeitliche Verteilung der unter-schiedlichen Aktivitäten (Fahrtzweck) verkehrsmit-telspezifisch sowohl von den Bewohnern des Pla-nungsraumes als auch von der Bevölkerung desUmlandes notwendig (z. B. aus einer Haushaltsbe-fragung).


Die Befragung von Kfz-Führern und Kfz-Insassenweist die allgemeinen Fehler- und Problembereichedes persönlichen Interviews auf (Interviewer-Effek-te, Interviewer-Fehler u. Ä.), sodass der Auswahl,Schulung, Betreuung und Überwachung des Erhe-bungspersonals eine hohe Bedeutung zukommt(vgl. Kapitel 4.4.3).

Wie bei allen Befragungen im Verkehrssystem soll-ten die Interviews eine Dauer von zwei bis drei Mi-nuten nicht überschreiten. Längere Interviews ver-ringern die Befragungsquote bei gleichem Perso-nalaufwand und erhöhen die Wahrscheinlichkeit füreinen Abbruch des Interviews.

Antworten zu Ortsangaben wie Quelle und Zieleiner Fahrt sind häufig unscharf. Der Interviewersollte daher auf eine eindeutige Erfassung der Orts-angaben achten (z. B. mit der genauen Adresse).

Analog zu Fahrzeugzählungen (Kapitel 5.2.2) kannes auch im Rahmen der Befragung bei der Erfas-sung der Fahrzeugart oder des Kfz-Kennzeichenszu Fehlern kommen. Neben einer entsprechendenSchulung der Interviewer kann eine reduzierte An-zahl der Fahrzeugarten die Wahrscheinlichkeit füreine fehlerhafte Abgrenzung bei der Erfassung die-ses Merkmals minimieren.

Befragungen auf Anlagen des ruhenden Verkehrskönnen bei Beginn oder Ende des Parkvorgangsdurchgeführt werden, wobei unter dem Aspekt derDatenqualität eine Befragung am Ende präferiertwerden sollte. Erfahrungsgemäß liefert eine Befra-gung bei Beendigung des Parkvorgangs häufig ge-nauere Angaben zum Ziel, zur Entfernung zwischenStellplatz und Zielpunkt sowie zur Parkdauer.

Hinweise zur Datenaufbereitung

Die Plausibilitätsprüfungen der Daten sollten miteinem geeigneten EDV-Programm direkt bei derEingabe der Daten erfolgen. Bei einer Erfassungmit Hilfe von Handheld-Computern (CAPI) kann einTeil der Prüfungen bereits während des Interviewsstattfinden, allerdings ist darauf zu achten, dass derInterviewer durch die Prüfungen nicht überfordertwird. Je nach Erhebungsinhalt sind folgende Plau-sibilitätsprüfungen denkbar (WVI, 1994):

• Prüfung gültiger Wertebereiche der einzelnenBefragungsmerkmale (bei CAPI in der Softwareintegriert),

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• Prüfung von Angaben zur Fahrtweite und Fahr-zeit mit Hilfe der angegebenen Quell- und Ziel-orte (und ggf. einer Routenplanungssoftware),

• Vergleich des Fahrtzwecks „Wohnen“ mit derQuell-/Zielangabe und des Wohnortes,

• Vergleich des Fahrtzwecks „dienstliche Erledi-gung“ mit der Fahrzeugart und der Fahrtweite.

8.2.3 Fahrgastbefragungen im ÖV

In der überwiegenden Anzahl von Fahrgastbefra-gungen kann eine Befragung aller Fahrgäste ins-besondere bei hoher Verkehrsnachfrage nicht ge-währleistet werden. Die Befragungen werden daherdurch gleichzeitige Zählungen der Einsteiger bzw.der Ein- und Aussteiger abgesichert. Strategien zurFehlervermeidung bei Fahrgastzählungen im ÖVhaben in diesem Fall auch für die Fahrgastbefra-gungen Gültigkeit.


Die genannten Grundsätze gelten analog für Fahr-gastbefragungen. Ergänzend dazu werden in die-sem Abschnitt Hinweise zur Festlegung von opti-malen Auswahlsätzen und zur Hochrechnung derBefragungsdaten gegeben.

Optimale Auswahlsätze

Die zweistufige Stichprobe (ohne Platzgruppenaus-wahl) erlaubt bei einem fest vorgegebenen Stich-probenumfang an Untersuchungseinheiten ver-schieden große Auswahlsätze auf beiden Stufen:Entweder werden aus wenigen Primäreinheiten (z. B. Linienfahrten) jeweils viele Untersuchungs-einheiten (z. B. Fahrgäste) oder umgekehrt aus vie-len Primäreinheiten jeweils wenige Untersuchungs-einheiten ausgewählt. Das erste Modell ist offen-sichtlich besonders wirtschaftlich, während daszweite Modell aus statistischen Gründen vorzuzie-hen ist, da es Unterschiede zwischen denPrimäreinheiten besser erfassen kann.

Der Einfluss des Auswahlsatzes auf die Genauigkeitvon Fahrgastbefragungen wurde bereits im Jahr1994 empirisch untersucht (IVS/SCHLEGEL-SPIE-KERMANN, 1994). Mit Hilfe von Simulationsrech-nungen konnte aus einer Erhebung ein Teil der Fahr-gäste, Platzgruppen oder Linienfahrten ausgewähltund die entsprechende Varianz berechnet werden.

Bei einer Reduktion des Stichprobenumfangs an Li-nienfahrten von 100 % auf 50 % erhöht sich derStichprobenfehler um den Faktor √(100 %/50 %) =√2 (41 %). Demgegenüber fällt die Erhöhung desstatistischen Fehlers bei der Platzgruppenauswahldeutlich geringer aus und ist bei der Fahrgastaus-wahl annähernd vernachlässigbar (vgl. Bild 19).

Das bedeutet, dass die Genauigkeit einer Fahr-gastbefragung im Wesentlichen von der Erfassungeiner ausreichend großen und repräsentativen An-zahl Linienfahrten abhängt. Andererseits kann ohnewesentliche Genauigkeitsverluste auf die Befra-gung eines Teils der Fahrgäste verzichtet werden.Dies setzt allerdings voraus, dass die Auswahl derFahrgäste zufällig erfolgt.

Hochrechnung

Die Ergebnisse der Fahrgastbefragung werden mitHilfe des so genannten Personenfaktors auf die gezählten Fahrgäste einer Fahrt hochgerechnet. Je nachdem, welche Schichtungsmerkmale bei der Hochrechnung der Ergebnisse berücksichtigtwerden, ergeben sich unterschiedliche Genauigkei-ten.

Zur Erläuterung ein Beispiel: Das Fahrtenangebotinnerhalb eines Verkehrsverbundes wird von regio-nalen und städtischen Busunternehmen sowie vonEisenbahnverkehrsunternehmen (EVU) erbracht. Inden Bussen sind nur Fahrgäste mit Verbund-fahrausweis anzutreffen, in den Zügen hingegenaufgrund der Linienverläufe über die Verbundgren-ze hinaus Fahrgäste mit Verbundausweisen oderunternehmenseigenen Fahrausweisen. Anhand

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Bild 19: Einfluss des Auswahlsatzes auf die Genauigkeit(IVS/SCHLEGEL-SPIEKERMANN, 1994)

einer kombinierten Fahrgastzählung/-befragungsind Aussagen zu Fahrausweisnutzung und Reise-weite sowie zum Umstiegsverhalten innerhalb desVerbundes zu treffen. Für die Hochrechnung derBefragungsdaten auf die Zähldaten können folgen-de Verfahren angesetzt werden:

• Hochrechnung je Fahrt: Wenn nahezu alle Fahr-gäste während einer Fahrt befragt werden, isteine Hochrechnung der befragten auf die ge-zählten Fahrgäste je Fahrt ausreichend. Sehrhohe Befragungsquoten treten häufig beischwach ausgelasteten Linien im regionalenBusverkehr auf.

• Hochrechnung je Fahrt und Einstiegshaltestelle:Bei den städtischen Busunternehmen liegt dieBefragungsquote i. d. R. deutlich niedriger. DieHochrechnung je Fahrt und Einstiegshaltestellegewährleistet, dass das Umstiegsverhalten derFahrgäste repräsentativ abgebildet wird.

• Hochrechnung je Fahrt, Einstiegs- und Aus-stiegshaltestelle: Die Fahrgäste in den Zügenverkehren in Abhängigkeit von der Fahrausweis-art (Verbundfahrausweis, Unternehmens-fahrausweis) mit unterschiedlichen Reiseweiten.Für eine repräsentative Auswertung sind hier diebefragten Fahrgäste je Fahrt, Einstiegshaltestel-le und Ausstiegshaltestelle auf die Zähldatenhochzurechnen.

Anhand einer Beispielrechnung werden im Folgen-den die drei Hochrechnungsverfahren erläutert: Aufeiner Fahrt von A-Stadt über B-Dorf nach C-Stadtnutzen 150 Fahrgäste den Zug. Hiervon verkehren50 Fahrgäste mit einem Verbundfahrausweis vonA-Stadt nach B-Dorf, die verbleibenden 100 Fahr-gäste fahren mit einem Unternehmensfahrausweisnach C-Stadt. Von den 150 Fahrgästen werden 100Fahrgäste (66,7 %) befragt (Bild 20). Die Befra-gungsdaten werden nach den drei o. g. Verfahrenhochgerechnet (Bild 21).

Bei der Hochrechnung je Fahrt stimmt lediglich dieGesamtanzahl hochgerechneter Befragungsdaten(150 Fahrgäste) mit den Zähldaten überein und esliegen Abweichungen bei der Anzahl Ein- und Aus-steiger je Haltestelle sowie bei den Besetzungen jeFahrtabschnitt vor. Für ein Unternehmen, in demauf jeder Fahrt annähernd 100 % der Fahrgäste be-fragt werden, ist dieses Verfahren jedoch ausrei-chend.

Bei der Hochrechnung je Fahrt und Einstiegshalte-stelle sind die Gesamtanzahl Fahrgäste sowie dieAnzahl Einsteiger je Haltestelle von hochgerechne-ten Befragungsdaten und Zähldaten identisch. DasUmstiegsverhalten der Fahrgäste wird repräsenta-tiv abgebildet.

Die Hochrechnung je Fahrt, Einstiegs- und Aus-stiegshaltestelle führt zu einer vollständigen Über-

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Bild 20: Zähl- und Befragungsdaten einer kombinierten Fahrgastzählung/-befragung

einstimmung der hochgerechneten Befragungsda-ten mit den Zähldaten (diese vollständige Überein-stimmung gilt natürlich nur für die Anzahl der Fahr-gäste; gliedert man diese Anzahl nach Merkmalenauf, die bei der Zählung nicht erfasst werden (z. B.Altersgruppe), so handelt es sich bei den hochge-rechneten Befragungsdaten auch bei diesem Ver-fahren um Schätzungen. Das Hochrechnungsver-fahren gewährleistet die repräsentative Abbildungder unterschiedlichen Reiseweiten mit Verbund-fahrausweis und Unternehmensfahrausweis. Essetzt jedoch voraus, dass eine Ein- und Aussteiger-zählung vorgenommen und in der Befragung dieEin- und Ausstiegshaltestelle des Fahrgastes er-fasst wird.


Die Fahrgastbefragung weist die allgemeinen Feh-ler- und Problembereiche des persönlichen Inter-views auf (Interviewer-Effekte, Interviewer-Fehler u.Ä.), sodass der Auswahl, Schulung, Betreuung undÜberwachung des Erhebungspersonals eine hoheBedeutung zukommt (vgl. Kapitel 4.4.3). In Bild 22sind zahlreiche Maßnahmen zur Unterstützung undKontrolle des Erhebungspersonals aufgeführt, die

dazu beitragen, die Qualität der Erhebungsdaten zuerhöhen.

Das Nonresponse-Problem spielt bei den üblichenFahrgastbefragungen (Erfassung Fahrausweis undFahrtroute, ein bis zwei Minuten Interviewdauer)keine große Rolle, nur etwa 5-10 % der Befragtenverweigern die Aussage. Im Folgenden wird aufspezielle Fehler bei Fahrgastbefragungen und ent-sprechende Lösungsmöglichkeiten hingewiesen:

• Zu großer Befragungsumfang bzw. zu lange Be-fragungsdauer

Wenn das Interview länger als zwei Minutendauert, können die angestrebte hohe Befra-gungsquote (Anteil der Befragten an allen Ein-steigern) und damit auch die hohe Qualität derErgebnisse nur erreicht werden, wenn das Er-hebungspersonal aufgestockt wird. Da dies ausfinanziellen Gründen i. d. R. nicht möglich ist,verringert sich die Qualität bei einem umfangrei-chen Befragungsumfang erheblich, da nichtmehr an jeder Haltestelle mindestens ein Ein-steiger befragt werden kann oder laufende Inter-views abgebrochen werden müssen. Das Pro-blem der Untererfassung von Kurzstreckenfahr-

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Bild 21: Hochrechnung von Befragungsdaten auf Zähldaten

ten erhöht sich bei umfangreichem Befragungs-umfang ebenso wie die Anzahl der Befragten,die das Interview abbrechen. Der Befragungs-umfang ist daher auf das notwendige Mindest-maß zu begrenzen.

• Verzerrungen durch willkürliche Auswahl

Wenn die Auswahl der Fahrgäste durch die In-terviewer willkürlich getroffen wird, führt dies i. d.R. dazu, dass einige Personengruppen seltenerbzw. häufiger befragt werden und damit unter-bzw. überrepräsentiert sind. So hat sich z. B. ge-zeigt, dass die Interviewer junge Frauen häufi-ger als alte Männer ansprechen. Die repräsen-tative Auswahl befragter Fahrgäste kann(annähernd) gewährleistet werden, wenn die In-terviewer intensiv geschult werden. Sie sind da-rauf hinzuweisen, Fahrgäste unabhängig vonAlter, Geschlecht und sozialer Herkunft gleicher-maßen – etwa im Sinne einer Auswahl jedes k-ten Einsteigers – zu befragen.

• Keine befragten, aber gezählte Einsteiger

Bei einer Haltestelle sind Einsteiger gezählt,aber nicht befragt worden. Da in diesen Fällender Hochrechnungsfaktor als Quotient der ge-zählten an den befragten Fahrgästen nicht be-

rechnet werden kann, wird empfohlen, „mittlere“Hochrechungsfaktoren zu berechnen. Die Mitte-lung sollte über mehrere Haltestellen einer Fahrtvorgenommen werden.

• Untererfassung von Kurzstreckenfahrten

Eine vollständige Befragung von Fahrgästen isttrotz besten Einsatzwillens vom Erhebungsper-sonal nicht immer zu gewährleisten. Ein hoherAnteil an nicht befragten Fahrgästen ist beson-ders bei kurzen Fahrzeiten zwischen den Halte-stellen zu erwarten. Eine dabei häufig zu beo-bachtende Verzerrung ist die Untererfassungvon Kurzstreckenfahrten. Zur Vermeidung die-ses Fehlers sollte das Erhebungspersonal be-vorzugt Fahrgäste befragen, die an der letztenHaltestelle eingestiegen sind. Außerdem sollteaus Gründen der Hochrechnung pro Haltestelle (s. o.) mindestens einer der eingestiegenenFahrgäste befragt werden.

Die Untererfassung von Kurzstreckenfahrtenkann durch Ein- und Aussteigerzählungen oderEinsteiger- und Besetzungszählungen kompen-siert werden. Im städtischen Schienenverkehrsind neben diesen Zählverfahren zusätzlicheBefragungen an den Bahnsteigen der hochbe-lasteten Haltestellen sinnvoll.

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Bild 22: Maßnahmen zur Unterstützung und Kontrolle des Erhebungspersonals

• Fehler bei der Erfassung der Fahrausweisart

Das Nicht-Vorzeigen-Lassen eines Fahrauswei-ses kann zu einer fehlerhaften Erfassung derFahrausweisart führt, wenn der Fahrgast einefalsche Fahrausweisart angibt oder das Fehleneines Fahrausweises verschleiert.

Hinweise zur Datenaufbereitung

Die Plausibilitätsprüfungen der Daten sollten miteinem geeigneten EDV-Programm direkt bei derDateneingabe erfolgen. Bei einer Erfassung mitHilfe von Handheld-Computern (CAPI) kann ein Teilder Prüfungen bereits während des Interviews statt-finden, allerdings ist darauf zu achten, dass der In-terviewer durch die Prüfungen nicht überfordertwird (SOMMER et al., 2008) Mit Hilfe eines Prüf-programms können u. a. folgende Plausibilitätsprü-fungen automatisch erfolgen:

• Prüfung gültiger Wertebereiche der einzelnenBefragungsmerkmale (bei CAPI in der Softwareintegriert),

• Prüfung der angegebenen Routen anhand derFahrplandaten,

• fahrwegabhänge Prüfung der Tarifangaben,

• Prüfung des Verhältnisses von Befragten zuEinsteigern.

Neben der Prüfung der einzelnen Erhebungsmerk-male auf Wertebereiche sollten die Befragungsda-ten nach ihrer Bedeutung in

• Primärdaten (für das Erhebungsziel zwingendnotwendige Daten, z. B. bei Fahrgastbefragun-gen zur Einnahmenaufteilung die Merkmale ge-nutzter Fahrausweis und Fahrtroute) und

• Sekundärdaten (ergänzende Daten, z. B. beiFahrgastbefragungen zur Einnahmenaufteilungdas Merkmal Fahrtzweck)

unterschieden werden. Datensätze mit fehlerhaftenoder nicht eindeutigen Primärdaten sollten verwor-fen werden. Fehlende Angaben in den Sekundär-daten eines Datensatzes können demgegenüber inder Datenaufbereitung unter Nutzung der Angabenaus vollständigen Datensätzen nach Plausibilitätund/oder einem geeigneten Imputationsverfahrenergänzt werden.

8.2.4 Haushaltsbefragungen zum Verkehrs-verhalten

Das Ziel solcher Befragungen ist es, von zufälligausgewählten Personen oder Haushalten dieaußerhäuslichen Verkehrsaktivitäten zu erfassen.Dies erfolgt in der Regel mittels eines mehrstufigenStichprobenverfahrens und standardisierter Erhe-bungsbögen.


Bei Befragungen zum Verkehrsverhalten sind dieoriginären Untersuchungseinheiten die Ortsverän-derungen von Personen. Das Problem im Hinblickauf die Gewinnung einer Stichprobe von Ortsverän-derungen als Untersuchungseinheiten („studyunits“) besteht darin, dass keine Verzeichnisse vonOrtsveränderungen existieren, die als Auswahl-grundlage dienen könnten. Wie in solchen Fällenüblich müssen deshalb Erhebungseinheiten („sam-pling units“) spezifiziert werden, denen die Ortsver-änderungen zugeordnet sind. Über die Erhebungs-einheiten verschafft man sich Zugang zu denbenötigten Daten, d. h. zu den Merkmalen der Orts-veränderungen. Liegt auch kein Verzeichnis der Er-hebungseinheiten vor, aus dem ausgewählt werdenkann, so muss mehrstufig vorgegangen werden.

Die gebräuchlichen Erhebungseinheiten bei Haus-haltsbefragungen zum Verkehrsverhalten sind ent-weder die Haushalte selbst oder die in den Haus-halten lebenden Personen. In der Regel ist derHaushalt die zweckmäßigste Erhebungseinheit, da

• das individuelle Verkehrsverhalten vor allemdurch Koordinationszwänge mit den anderenPersonen desselben Haushalts beeinflusst wirdund

• durch die Klumpenauswahl der Genauigkeits-verlust geringer ist als der Gewinn durch dengrößeren Stichprobenumfang, der bei gleichenErhebungskosten durch die Befragung desganzen Haushaltes möglich ist (WERMUTH etal., 1984).

Bei der Ermittlung geeigneter Haushalts- und Per-sonenadressen kann u. a. auf die folgenden Daten-quellen bzw. Verfahren zurückgegriffen werden:

• Einwohnermelderegister,

• Telefon-/Adressbücher,

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• Spezialdateien,

• Namen und Hausnummern an Gebäuden (z. B.mit dem Random-Route-Verfahren).

Einwohnerdateien sind von den Meldebehördenpersonenbezogen angelegt. Die Auswahlgesamt-heit besteht daher nicht aus Haushalten, sondernaus den in der entsprechenden Kommune gemel-deten Personen. Häufig ist jedoch der Zugang zusolchen Registern schwierig. Bei mangelhafter Ak-tualität der Einwohnerdateien kommt es zu einerHäufung von Ausfällen (unechte, qualitätsneutraleAusfälle) und mithin zu einer Vergrößerung des Zu-fallsfehlers. Telefon-/Adressbücher bieten die Mög-lichkeit, relativ schnell und einfach Adressen zu er-mitteln. Sie haben allerdings u. a. den Nachteil,dass nur Personen/Haushalte aufgelistet sind, dieeiner Veröffentlichung zugestimmt bzw. dieser nichtwidersprochen haben. Spezialdateien sind bei sta-tistischen Ämtern bzw. beim Kraftfahrt-Bundesamt(z. B. Kfz-Halterdateien) vorhanden. Random-Route-Verfahren (Zufalls-Weg-Verfahren) funktio-nieren so, dass nach einer genau zu definierendenSystematik und Begehungsregeln Adressen(Straße, Hausnummer, Name) durch Ablesen anHauseingängen (Klingelknöpfen) ermittelt werden.

Eine Kombination von unterschiedlichen Adress-quellen ist nicht statthaft, da hiermit die Stichprobeauf unterschiedlichen Auswahl-/Grundgesamthei-ten basieren würde.

Erhebungsdesign und Stichprobenplan

Hinsichtlich der Stichprobenplanung für Haushalts-befragungen sollten zunächst die folgenden Punktefestgelegt werden:

• Zahl der insgesamt zu erfassenden Einheiten,

• Zahl der Zeitintervalle (i. d. R. Tage), für welchedie ausgewählten Einheiten berichten müssen,

• Auswahlverfahren für die Erhebungseinheitenund

• Verfahren der Zuordnung von Berichtszeitinter-vallen zu den ausgewählten Erhebungseinhei-ten.

Das Design einer Befragung zum Verkehrsverhal-ten kann anhand folgender Größen charakterisiertwerden:

N Anzahl der Erhebungseinheiten (Haushalte/Per-sonen) in der Grundgesamtheit,

T Länge des Untersuchungszeitraumes (z. B. inTagen),

n Anzahl der Erhebungseinheiten (Haushalte/Per-sonen) in der Stichprobe insgesamt,

d Länge des Berichtszeitraumes einer einzelnenErhebungseinheit(1 ≤ d ≤ T),

m Anzahl der Teilstichproben von Erhebungsein-heiten (m ≥ 1),

nk Umfang der k-ten Teilstichprobe (k = 1,…,m).

Die häufigste Form der Haushaltsbefragung ist dieBefragung der in die Stichprobe gelangten Erhe-bungseinheiten zum Verkehrsverhalten an einemeinzelnen Stichtag (d = 1).

In der Regel handelt es sich beim Untersuchungs-zeitraum einer Haushaltsbefragung zum Verkehrs-verhalten um einen mehrtägigen Zeitraum (T > 1),gegebenenfalls sogar ein ganzes Jahr (T = 365).Solche Erhebungen können, speziell wenn es sichum einen längeren Untersuchungszeitraum han-delt, kontinuierliche Haushaltsbefragungen genanntwerden.

Bei kontinuierlichen Haushaltsbefragungen, d. h.Befragungen, bei denen der Untersuchungszeit-raum mehrere Kalendertage (sog. Stichtage) um-fasst, müssen den in die Stichprobe gelangten Er-hebungseinheiten nach einem zufälligen Zuord-nungsverfahren Berichtstage zugeordnet werden.Hierdurch entsteht eine Stichprobe/Menge von Per-sonentagen aus der Gesamtheit aller N · T Perso-nentage des betreffenden Untersuchungsgebietsund Untersuchungszeitraums. Nach der Art der Zu-ordnung und der Länge der individuellen Berichts-periode (d) können kontinuierliche Befragungenzum Verkehrsverhalten wie folgt klassifiziert wer-den (HAUTZINGER, 1987):

• Panel (Design I),

• unabhängige Teilstichproben (Design II),

• ineinandergreifende Teilstichproben (Design III),

• Rotationsstichproben (Design IV).

Bei einem Panel (Design I) berichten immer diesel-ben Einheiten über das Verkehrsverhalten in deneinzelnen Zeitabschnitten des Untersuchungsrau-mes, d. h., es gilt d = T. Bei den Designs II bis IV giltdemgegenüber d < T, es werden also mehrere Teil-stichproben benötigt, um den gesamten Untersu-

81

chungszeitraum abzudecken. Designs mit 1 < d < Twerden meist Mehr-Tages-Stichproben (oder Mehr-Tages-Befragungen) genannt.

Die Bilder 23 bis 26 zeigen die Designs in schema-tischer Form.

Bei dem in Bild 23 dargestellten Panel ist d = T, d. h., alle Mitglieder einer Stichprobe von Erhe-bungseinheiten (m = 1) berichten für jeden einzel-nen Zeitabschnitt des gesamten Untersuchungs-zeitraums. Dass es sich bei dem in Bild 23 darge-stellten Design um ein Panel handelt, leitet sich ausder Tatsache ab, dass für jeden Zeitabschnitt desUntersuchungsraumes dieselbe Stichprobe vonEinheiten (hier die Einheiten 2, 5 und 12) vorliegt.Bei den Einheiten kann es sich um Haushalte oderPersonen handeln. Prinzipiell kann man Bild 23auch als Mehr-Tages-Stichprobe mit d = T = 4 deu-ten. Dies ist aber nicht gebräuchlich, da für Mehr-Tages-Stichproben der individuelle Berichtszeit-raum typischerweise kürzer ist als der gesamte Un-tersuchungszeitraum (d. h. d < T).

Als Beispiel für Design II (unabhängige Teilstichpro-ben) wurde eine Erhebung gewählt, bei welcher dieErhebungseinheiten für jeweils zwei aufeinander-folgende Tage berichten (d = 2) und der gesamteUntersuchungszeitraum der Länge T = 4 deshalb inT/d = 2 Zeitabschnitte (Tage 1 und 2 bzw. Tage 3und 4) zerlegt ist. Für jeden Zeitabschnitt k werdenhier jeweils nk = 3 Erhebungseinheiten ausgewählt(k = 1, 2). Es liegen hier m = 2 voneinander unab-hängige Teilstichproben vor (im Beispiel ist EinheitNr. 6 zufällig in beide Teilstichproben gelangt). Dasin Bild 24 dargestellte Design ist auch als Mehr-Tages-Stichprobe zu interpretieren, wobei jede aus-gewählte Einheit für d = 2 aufeinanderfolgendeZeitabschnitte (hier: Tage) berichtet.

Design III (ineinandergreifende Teilstichproben, „in-terpenetrating subsamples“) unterscheidet sich vonDesign II dadurch, dass nicht m unabhängige Stich-proben aus der Grundgesamtheit der Erhebungs-einheiten gezogen werden, sondern dass eine Ge-samtstichprobe nach einem Zufallsverfahren in mTeilstichproben zerlegt wird. Bei Design III kann imGegensatz zu Design II ein und dieselbe Erhe-bungseinheit nicht gleichzeitig in mehreren Teil-stichproben erscheinen. Bild 25 zeigt wie Bild 24eine Mehr-Tages-Stichprobe.

Als Beispiel einer Rotationsstichprobe wurde einDesign gewählt, bei welchem m = 3 Teilstichprobenjeweils vom Umfang nk = 3 gebildet wurden und

82

Bild 24: Unabhängige Teilstichproben von Erhebungseinheiten(eine Stichprobe für jeden Abschnitt des gesamten Un-tersuchungszeitraums)

Bild 25: Ineinandergreifende Teilstichproben von Erhebungs-einheiten (eine Stichprobe für jeden Abschnitt des ge-samten Untersuchungszeitraums)

Bild 26: Rotationsstichprobe (teilweise Ersetzung der Erhe-bungseinheiten im Verlauf des Untersuchungszeitrau-mes)

Bild 23: Panel (eine Stichprobe von Erhebungsinheiten für dengesamten Untersuchungszeitraum)

jede ausgewählte Erhebungseinheit für d = 2 auf-einanderfolgende Tage berichtet, Die Mitglieder derTeilstichprobe 1 (Einheiten Nr. 2, 7 und 11) berich-ten für die Tage 1 und 2, der Berichtszeitraum vonTeilstichprobe 2 (Einheiten Nr. 3, 5 und 9) umfasstdie Tage 2 und 3 und der Berichtszeitraum von Teil-stichprobe 3 (Einheiten 1, 4 und 12) die Tage 3 und4.

Erforderlicher Stichprobenumfang

Die Bestimmung des benötigten Stichprobenum-fangs ist Teil der Planung von Erhebungen. BeiHaushaltsbefragungen zum Verkehrsverhaltenempfiehlt es sich, für die wichtigsten Mobilitäts-kennziffern Genauigkeitsanforderungen zu formu-lieren und den jeweils notwendigen Stichproben-umfang zu berechnen. Im Folgenden wird das Vor-gehen am Beispiel einer Befragung dargestellt, beiwelcher jede Person eines ausgewählten Haus-halts ihr Verkehrsverhalten an einem Stichtag be-richtet. Für die Berechnung des Mindeststichpro-benumfangs ist es erforderlich, Mobilitätskennzah-len aus vergleichbaren Vorerhebungen als vorläufi-ge Schätzungen heranzuziehen.

• Schätzung von Anteilswerten

Bei der Schätzung der Verkehrsbeteiligungsquote(durchschnittlicher Anteil „mobiler Personen“ in Pro-zent; Durchschnitt über alle Personen im Untersu-chungsgebiet und alle Tage des Untersuchungs-zeitraums) soll mit einem Sicherheitsgrad von 95 %ein absoluter Fehler von e = 0,01 (d. h. 1 Prozent-punkt) nicht überschritten werden. Der Stichpro-benumfang muss demnach also so groß sein, dasses nahezu (95 %) sicher ist, dass die geschätztevon der wahren Verkehrsbeteiligungsquote umnicht mehr als 1 Prozentpunkt abweicht. Da dieVerkehrsteilnahme am Stichtag (ja/nein) ein Merk-mal der Person ist, muss die erforderliche Zahl vonPersonen in der Stichprobe bestimmt werden.

Könnte man die Personen uneingeschränkt zufällig(ohne Schichtung) direkt aus der Grundgesamtheitaller Personen auswählen, so ergäbe sich z. B. beiVerwendung des vorläufigen Schätzwerts P = 0,84für die unbekannte Verkehrsbeteiligungsquote fol-gender Mindeststichprobenumfang:

(1,96/0,01)20,84(1 – 0,84) = 5.163 Personen.

Da bei einer Haushaltsbefragung die Personennicht als einfache Zufallsstichprobe, sondern als

Klumpenstichprobe gezogen werden, muss ein„Designeffekt“ (Faktor, mit welchem die Varianz desSchätzers unter einfacher Zufallsauswahl zu multi-plizieren ist) berücksichtigt werden, der näherungs-weise dem so genannten „Klumpeneffekt“ Rech-nung trägt. Aus verschiedenen IVT-Methodenstudi-en28 im Auftrag der BASt und des BMVBS ist be-kannt, dass bei der Schätzung der Verkehrsbeteili-gungsquote der Designeffekt zwischen 1,5 und 3,5liegt. Bei einem Designeffekt von 2,0 wären alsomindestens

2,0 x 5.163 = 10.326 Personen

erforderlich. Bei einer mittleren Haushaltsgröße vonca. 2,1 Personen pro Haushalt ist in diesem Falleine Nettostichprobe von

10.326/2,1 = 4.917 Haushalten

notwendig.

Würde man die Genauigkeitsanforderung reduzie-ren und z. B. einen absoluten Fehler von 2,5 Pro-zentpunkten (e = 0,025) akzeptieren, so wäre einMindeststichprobenumfang von 1.653 Personen(787 Haushalte) ausreichend.

• Schätzung von Mittelwerten

Wenn bei der Schätzung der mittleren täglichenVerkehrsleistung (in km pro Person und Tag) ein maximaler absoluter Fehler von beispielsweisee = 2,0 km pro Person und Tag mit einem Sicher-heitsgrad von 95 % nicht überschritten werdensoll, so kann der erforderliche Stichprobenumfangnur berechnet werden, wenn für die Streuung der täglichen Verkehrsleistung ein Näherungswertvorliegt. Aus der empirischen Mobilitätsforschungist bekannt, dass beim Personenmerkmal29 „Täg-liche Verkehrsleistung in km“ die Standardabwei-chung σ ungefähr gleich dem Mittelwert ist. Gehtman beispielsweise vom Mittelwert 36 km pro Per-son und Tag aus, so kommt man zu der vorläufi-gen Schätzung σ = 36 km. Setzt man den Designeffekt hier mit 2,5 an, so ergibt sich beim Si-cherheitsgrad 95 % als erforderlicher Stichprobe-numfang

(1,96/2,0)2 · 362 · 2,5 = 3.112 Personen,

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28 vgl. hierzu HAUTZINGER und TASSAUX (1989), S. 221 ff.29 Genauer gesagt handelt es sich hier um ein Personentages-

merkmal.

was einer Nettostichprobe von 1.482 Haushaltenentspricht. Bei komplexen Zufallsauswahlverfahrenkann der Designeffekt auch noch deutlich größerals in den obigen Beispielen sein.


Systematische Fehler entstehen einerseits durchFehler bei der Stichprobenplanung und anderer-seits durch Mängel bei der Vorbereitung, Durch-führung und Auswertung der Haushaltsbefragung.Um Fehler bei der Stichprobenplanung und Hoch-rechnung zu vermeiden, sind die o. g. stichproben-theoretischen Grundsätze einzuhalten. Wesentli-che Fehlerquellen in der Durchführungsphase beider Haushaltsbefragung sind (Kapitel 3.4.4):

• Antwortausfälle (Unit-, Item-Nonresponse),

• unvollständige, falsche und ungenaue Angaben.

In der Erhebungspraxis werden je nach Erhe-bungsdesign Ausschöpfungsquoten bei Haushalts-befragungen zwischen 20 und 70 % erreicht. Beiniedrigen Ausschöpfungsquoten kann davon aus-gegangen werden, dass ausfallbedingte Verzerrun-gen auftreten, da sich die Nichtantworter in ihremVerkehrsverhalten häufig vom Verhalten der Ant-worter unterscheiden. Daher sollten bei jeder Haus-haltsbefragung, insbesondere bei sehr niedrigenAusschöpfungsquoten, die Konsequenzen für dieQualität der Erhebungsergebnisse thematisiert unddokumentiert werden. Bei Ausschöpfungsquotenunter 50 % ist die Durchführung einer Nonres-ponse-Untersuchung zu empfehlen (vgl. Kapitel2.4.3). Die Ergebnisse einer Nonresponse-Untersu-chung erlauben es, ausfallbedingte Verzerrungennachträglich zu korrigieren.

Hinsichtlich der Vorbereitung und Durchführung derHaushaltsbefragung tragen folgende Punkte zueiner Reduzierung systematischer Fehler bei(WERMUTH et al., 1984):

• eine möglichst umfassende Aufklärung der aus-gewählten Haushalte über die Befragung ineinem Ankündigungsschreiben und bei schrift-lich-postalischen Befragungen zusätzlich im An-schreiben innerhalb des Fragebogenversands(u. a. Ziel und Zweck der Erhebung, Auftragge-ber, durchführendes Institut, Untersuchungsge-biet, Datenschutz etc.);

• ein am Befragten und dessen Fähigkeiten (undnicht am Befrager und dessen Informationswün-schen) orientierter Befragungsinhalt;

• verständliche Fragestellungen und eindeutigeAntwortmöglichkeiten;

• eine Betreuung der Befragten, z. B. durch einetelefonische Rückfragemöglichkeit;

• begleitende Maßnahmen zur Aufklärung derHaushalte durch Pressemitteilungen und Infor-mationen im Internet.

Bei der Erfassung der Wege bzw. einzelner Wege-merkmale treten systematische Fehler auf, die häu-fig nur im Nachhinein korrigiert werden können:

• Untererfassung von Wegen

Empirische Untersuchungen haben ergeben, dassbei schriftlich-postalischen Haushaltsbefragungenam Stichtag eine Untererfassung von Wegen ineiner Höhe von 9 bis 15 % vorliegt (BRÖG undBRÖG, 1990; WERMUTH et al.,1984; KLOAS undKUNERT, 1994). Davon sind vor allem kurzeFußwege, Heimwege sowie Fahrten im Wirt-schaftsverkehr betroffen. Aufgrund der höheren Be-lastung steigt der Wege-Nonresponse (als einerspeziellen Form des Item-Nonresponse) mit demUmfang der Zeitdauer der Befragung. Bei denmündlichen Befragungsformen kann die Anzahl dervergessenen Wege durch Nachfragen der Intervie-wer minimiert werden. Bei der schriftlichen Befra-gung empfiehlt sich, am Ende des Wegefragebo-gens gezielt nach evtl. vergessenen Wegen zu fra-gen.

• Ungenaue Ortsangaben

Wie bei allen Verkehrsbefragungen sind die Ant-worten zu Ortsangaben wie Quelle und Ziel einesWeges häufig unscharf. Bei den mündlichen Befra-gungsformen sollte der Interviewer daher auf eineeindeutige Erfassung der Ortsangaben achten. ImWegefragebogen der schriftlichen Befragung soll-ten für die Erfassung der Ortsangaben die Merk-male Ort, Straße und Hausnummer vorgegebenwerden, ergänzend zu Ort und Straße können auchStadtteile erhoben werden.

• Ungenaue Zeitangaben

Bei der Abfrage von Zeitangaben kommt es zu me-thodisch bedingten Unschärfen. Die Befragten nen-nen im Allgemeinen statt des exakten Zeitpunktesmeist eine gerundete Zeitangabe (man spricht hierauch von „sympathischen“ Werten). Dieser Fehlerlässt sich jedoch nur durch eine Erfassung derWege

84

• während der betreffenden Ortsveränderung (on-trip-survey) und

• mit Hilfe technischer Geräte (satellitengestützteNavigationssysteme, Mobiltelefone u. Ä.), diedie Wegeinformationen aufzeichnen,

weitgehend vermeiden (vgl. SOMMER, 2002).

• Überschätzung der Reiseweite

Bei vielen Haushaltsbefragungen wird die Reise-weite für jeden Weg einzeln abgefragt. Dabei hatsich gezeigt, dass dieses Merkmal i. d. R. durch dieBefragten überschätzt wird (WERMUTH et. al,2006). Sind Informationen über die tatsächlicheReiseweite erforderlich, ist eine modellmäßige Ab-schätzung einer direkten Abfrage vorzuziehen. MitHilfe von Routensuchmodellen und auf Basis dererfragten Start- und Zieladresse des Weges kanndie Reiseweite häufig genauer ermittelt werden alsdurch direkte Befragung. Darüber hinaus wird derBefragte durch eine Verringerung des Befragungs-umfangs entlastet, mit der Folge positiver Effektefür die Gesamterhebung (höhere Akzeptanz, häufighöhere Qualität der Ergebnisse).

Haushaltsbefragungen lassen sich nach der Kom-munikationsart in persönliche, telefonische, schrift-liche und kombinierte Befragungen unterteilen. Be-stimmte Fehlerquellen treten nicht bei allen Kom-munikationsarten auf bzw. haben nicht bei allen diegleiche Bedeutung (siehe Kapitel 3.4.4).

Eine vergleichende Bewertung der unterschiedli-chen Kommunikationsarten hinsichtlich der Qualitätder Ergebnisse ist nicht ohne weiteres möglich, daviele Details zur Erhebungsorganisation, zum Erhe-bungsinstrument etc. die Qualität erheblich beein-flussen. Es ist jedoch in jüngster Zeit festzustellen,dass die Akzeptanz und Teilnahmebereitschaft beitelefonischen Haushaltsbefragungen stark zurück-gehen (vgl. Kapitel 3.4.4), sodass diese Kommuni-kationsart für Haushaltsbefragungen generell hin-terfragt werden sollte.

Neben den o. g. generellen Hinweisen werden inden folgenden Abschnitten für jede Kommunikati-onsart getrennt zusätzliche, spezifische Hinweisegegeben.

Persönliche Interviews

Persönliche Haushaltsbefragungen weisen die all-gemeinen Fehler- und Problembereiche des per-

sönlichen Interviews auf (Interviewer-Effekte, Inter-viewer-Fehler u. Ä.), sodass der Auswahl, Schu-lung, Betreuung und Überwachung des Erhebungs-personals eine hohe Bedeutung zukommt (vgl. Ka-pitel 4.4.3).

Große Stichprobenumfänge in kurzer Zeit erfordernviele geeignete Interviewer, die für einen kurzenZeitraum zur Verfügung stehen müssen. Beim Sys-tem repräsentativer Verkehrsbefragungen (SrV) inFrankfurt/Main 1998 waren für eine persönliche Be-fragung von 720 Haushalten über vier Wochen im-merhin 40 ausgebildete Interviewer notwendig(ACKERMANN et al., 1999). Da es schwierig ist, füreinen kurzen Zeitraum viele geeignete Interviewerzu finden, können große Stichprobenumfänge i. d.R. nur mit Einbußen bei der Qualität realisiert wer-den.

Durch den persönlichen Kontakt treten bei dieserKommunikationsart meist geringere Antwortausfälleals bei telefonischen oder schriftlich-postalischenBefragungen auf. Darüber hinaus kann der Inter-viewer auf die Befragten näher eingehen, Ver-ständnisprobleme klären und durch Nachfragen ge-nauere und eindeutige Informationen erlangen, alsdies bei schriftlichen Befragungen möglich wäre.Persönliche Haushaltsbefragungen eignen sichdaher besonders, um schwierige und komplexeSachverhalte wie Hintergründe und Motive des Ver-kehrsverhaltens zu erheben (SOMMER, 2002).

Schriftlich-postalische Befragungen

Eine Klärung von Verständnisproblemen ist beischriftlichen Befragungen nicht möglich, da im Ge-gensatz zu persönlichen Interviews der direkteKontakt zwischen Interviewer und Befragtem fehlt.Mängel des Fragebogens führen daher bei schriftli-chen Befragungen zu deutlich mehr Fehlern als beipersönlichen Interviews. Das bedeutet, im Ver-gleich zu den mündlichen Verfahren hat die Erstel-lung des Fragebogens eine wesentlich höhere Be-deutung. Darüber hinaus ist die Interviewsituationnicht kontrollierbar, d. h., es kann nicht gewährleis-tet werden, dass die zu interviewende Person denFragebogen auch tatsächlich selbst ausgefüllt hat.

Einen erheblichen Einfluss auf die Qualität der Er-gebnisse hat daher auch die äußere Form der Fra-gebögen. Dabei sollten folgende Aspekte berück-sichtigt werden (WERMUTH et al., 1984):

• lesbare Schrift;

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• ausreichend große Eintragungsfelder, beson-ders für offene Antwortmöglichkeiten;

• übersichtliche Anordnung der Fragen;

• Eintragungsmöglichkeiten für eine ausreichendeZahl von Personen bzw. Wegen;

• Gliederung der Fragebögen durch farblicheStrukturierung.

Erläuterungen zum Ausfüllen der Fragebögen inForm von verbalen Ausfüllhinweisen – ggf. auch inForm eines Ausfüllbeispiels – führen zu einer deut-lichen Verbesserung der Qualität (WERMUTH etal., 1984).

Folgender Ablauf hat sich bei einem postalischenVersand bewährt:

1. Versand eines Ankündigungsschreibens ca. 14Tage vor dem Erhebungsstichtag.

2. Hauptversand der Befragungsunterlagen ca.vier Tage vor dem Erhebungsstichtag; zu denBefragungsunterlagen gehören

- ein von amtlicher Stelle unterzeichnetes Mo-tivationsschreiben (Inhalt: Zweck der Erhe-bung, Notwendigkeit der Beteiligung, Zusi-cherung der Anonymität, grundsätzliche Aus-füllhinweise),

- eine Erklärung zum Datenschutz durch dasdurchführende Institut,

- die Fragebögen,

- ein Rücksendekuvert.

3. Versand einer Erinnerungspostkarte ca. eineWoche nach dem Erhebungsstichtag.

Das beschriebene Verfahren orientiert sich am sog.Dillman-Design, das in der empirischen Sozialfor-schung als „Goldstandard“ gilt. Neben dem postali-schen Versand der Unterlagen ist auch die persön-liche Übergabe der Unterlagen möglich. Der per-sönliche Kontakt ist zwar i. d. R. aufwändiger alsder Postversand, hat aber andererseits positive Ef-fekte hinsichtlich der Ausschöpfung.

Telefonische Interviews (CATI)

Telefonische Haushaltsbefragungen sollten analogzu den anderen Kommunikationsarten auf einerAuswahl aus kommunalen Einwohnermelderegis-tern basieren. Eine Auswahl aus Telefonverzeich-

nissen führt demgegenüber nicht zu einer bevölke-rungsrepräsentativen Stichprobe, da sowohl Perso-nen ohne Festnetzanschluss als auch Personen,die nicht im Telefonverzeichnis registriert sind, inder Auswahlgrundlage fehlen. Bei dem so genann-ten Random Digit Dialing (RDD) werden Telefon-nummern vollständig oder teilweise zufällig gene-riert. Gegen dieses Verfahren bestehen allerdingsdatenschutzrechtliche Bedenken, weil dabei auchPersonen angerufen werden, die sich bewusstgegen eine Aufnahme in das Telefonverzeichnisentschieden haben. Eine Auswahl aus Einwohner-melderegistern erfordert jedoch eine zusätzlicheRecherche der Telefonnummern und führt zu einerparallelen, i. d. R. postalische Kontaktaufnahme beiden Haushalten, für die keine Telefonnummer er-mittelt werden kann.

Zur Vermeidung systematischer Fehler sollten er-gänzend zu den allgemeinen Hinweisen (s. o.) fol-gende organisatorische Maßnahmen bei der telefo-nischen Haushaltsbefragung umgesetzt werden:

• eine möglichst umfassende Aufklärung der aus-gewählten Haushalte über die Befragung ineinem Ankündigungsschreiben;

• mehrere Versuche zur Kontaktaufnahme, teil-weise auch zu unterschiedlichen Zeiten;

• die Möglichkeit, einen Termin für die Befragungzu vereinbaren.

Online-Befragungen (CASI)

Zunehmend an Bedeutung gewinnen so genannteOnline-Befragungen. Diese werden derzeit meistnoch in Kombination mit anderen Verfahren ange-wandt (siehe MiD, SrV) und bieten erhebliche Zeit-und Kostenvorteile. Aus methodischer Sicht ist eswichtig, dass die Ziehung der Stichprobe wie beiden klassischen Verfahren, d. h. idealerweise auseinem amtlichen Einwohnermelderegister, erfolgt.Anschließend wird die E-Mail-Adresse ermittelt unddann der zu befragenden Person eine Verlinkungauf einen Online-Fragebogen zugeschickt. AndereVerfahren haben sich nicht durchgesetzt, da sie fürden Befragten zeitlich aufwändiger und technischzu kompliziert sind bzw. spezifisches Wissen vo-raussetzen z. B. über das Ausfüllen und Rücksen-den von angehängten PDF- oder Word-Dateien,was zu Verzerrungen führen kann (BÄUMER,2005). Das weitere Vorgehen orientiert sich an demeiner schriftlichen Befragung, wobei die Erinne-

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rungsschreiben dann natürlich auch per E-Mail ver-sandt werden. Mit diesem Verfahren können vorallem bei mobilen und jüngeren Personen höhereAusschöpfungsquoten erzielt werden.

8.2.5 Befragungen am Aktivitätsort

Befragungen am Ort einer Aktivität werden in derRegel in Form persönlicher Interviews (z. B. Besu-cherbefragungen) durchgeführt, aber auch der Ein-satz von schriftlichen Erhebungsbögen ist möglich.Diese werden am Aktivitätsort verteilt und wiedereingesammelt oder können von den Befragten perPost zurückgesandt werden. Es gibt drei unter-schiedliche Herangehensweisen, die sich vor allemhinsichtlich des vor Ort abgefragten Erhebungsum-fangs unterscheiden (siehe auch Bild 27):

• Durchführung der kompletten Befragung vor Ort,

• Ausgabe von Fragebögen vor Ort,

• Erfassung der Kontaktdaten und einiger wenigerweiterer Informationen vor Ort und Durchfüh-rung der eigentlichen Befragung im Nachgang.

Die Erhebungsschwerpunkte sind zumeist derGrund des Aufenthalts, die zur An- und Abreise ver-wendeten Verkehrsmittel sowie Kundenzufrieden-heitsfragen.


Die Stichprobenauswahl erfolgt in der Regel ausdem laufenden Besucherstrom, die Befragung fin-det vor Ort dann vielfach unmittelbar nach bzw. im

Zusammenhang mit dem Auswahlvorgang statt. Siewird zumeist angelegt als

1. einstufige Stichprobenauswahl aus dem laufen-den Ereignisprozess (wenn die Möglichkeit einerZu- und Abgangskontrolle am Aktivitätsort unddie Überwachung sämtlicher Ankünfte bzw. Ab-gänge während des gesamten Untersuchungs-zeitraumes gewährleistet ist) oder

2. zweistufige Stichprobenauswahl bei raum-zeit-lich untergliederten Ereignisprozessen. Hierwerden auf der ersten Stufe Ereignisklumpengebildet, z. B. alle Besuche, bei denen der Zu-gang während eines bestimmten Zeitintervallsan einer bestimmten Pforte stattfindet. Hierauswird dann auf der zweiten Stufe eine Zufalls-stichprobe gezogen; innerhalb der Klumpenkommt dann in der Regel das unter Punkt 1 be-schriebe Verfahren zur Anwendung.

Das Verfahren ist ausführlich in Kapitel 5.2.5 be-schrieben.

Werden an einem Aktivitätsort Befragungen durch-geführt, so geschieht dies meist in Verbindung mitparallel durchgeführten Zählungen. Nur so kanneine methodisch einwandfreie Hochrechnung derBefragungsergebnisse auf die Grundgesamtheit si-chergestellt werden. Weiterführende Informationenfinden sich bei HAUTZINGER (2003).


Analog gelten auch hier wieder die in Kapitel 5.2.5gemachten Anmerkungen. Hinzu kommen die beimündlich-persönlichen Befragungen üblichen Feh-

87

Bild 27: Formen von „Vor-Ort“-Befragungen

ler- und Problembereiche, wie Interviewer-Effekte,Interviewer-Fehler u. Ä. (vgl. Kapitel 3.4.4).

Generell kann man sagen, dass die Ermittlung re-präsentativer Daten bei Befragungen am Aktivitäts-ort wesentlich schwieriger ist als z. B. bei Haus-haltsbefragungen, da die Grundgesamtheit nichtoder häufig erst am Ende des Untersuchungszeit-raumes bekannt ist (siehe BÄUMER, 2004).

Um bei Befragungen am Ort einer Aktivität großeVerzerrungen bzw. Fehler zu vermeiden, ist einesder beschriebenen Stichprobenverfahren anzuwen-den. Befragungen, die auf einer Auswahl aufs Ge-radewohl beruhen, sind unbrauchbar.

8.2.6 Befragung von Unternehmen und Beschäftigten zum Thema Verkehr

Bei Unternehmensbefragungen zum Thema Ver-kehr kann als Untersuchungsgesamtheit die Mengeder Ortsveränderungen der Beschäftigten betrach-tet werden. Diese Untersuchungsgesamtheit be-sitzt eine für Verkehrserhebungen typische Mehr-Ebenen-Struktur: Ortsveränderungen sind Perso-nen zugeordnet und diese wiederum Unternehmen.

Es liegt nahe, Betriebe30 als Auswahleinheiten(„Primäreinheiten“) zu betrachten. Natürlich kannman in den Betrieben auch Beschäftigte („Sekun-däreinheiten“) auswählen, um deren Ortsverände-rungen („Tertiäreinheiten“) während eines bestimm-ten Untersuchungszeitraums zu erfassen. Ein sol-ches mehrstufiges Stichprobendesign kommt je-doch häufig aus befragungsorganisatorischen undAufwandsgründen nicht in Betracht. Vielmehr wirdzumeist folgendes Vorgehen gewählt: In jedem aus-gewählten Betrieb werden eine oder ggf. auch meh-rere Kontaktpersonen identifiziert, die über die Ge-samtheit der Ortsveränderungen der Beschäftigtendes betreffenden Betriebs oder zur Nutzung der ge-werblich eingesetzten Fahrzeuge befragt werden.

Ziel solcher Befragungen ist es also in den meistenFällen nicht, Mikrodaten zur Mobilität – also Datenüber einzelne Ortsveränderungen (wie z. B. bei denStichtagserhebungen MiD und KiD) – zu erheben,

sondern vielmehr unternehmensbezogene Mobi-litätskennzahlen zu ermitteln.


Grundgesamtheit/Auswahlgesamtheit

Um eine statistisch saubere Erhebung durchführenzu können, muss vor der Durchführung der Stich-probenziehung zunächst die Grundgesamtheit defi-niert werden. Hierfür kommen theoretisch alle Be-triebe in Deutschland infrage.

Auswahlgrundlage

Schwieriger zu beantworten ist die Frage nacheiner geeigneten Auswahlgrundlage. Für die stich-probenartige Auswahl der zu befragenden Unter-nehmen sind Register erforderlich. Da nur solcheUnternehmen, die im Register verzeichnet sind,eine von Null verschiedene Auswahlchance besit-zen, kommt der Verwendung eines geeigneten Re-gisters große Bedeutung im Hinblick auf die Ergeb-nisqualität zu (sog. Coverage-Problem).

Für die Stichprobenziehung ist z. B. das Unterneh-mensregister des Statistischen Bundesamtes einegeeignete Auswahlgrundlage, da dort mit Ausnah-me der Kleinstbetriebe (Reinigungskräfte etc.) alleUnternehmen in Deutschland verzeichnet sind. Dadiese Daten u. a. aus Datenschutzgründen nur inseltenen Ausnahmefällen bereitgestellt werden, istin der Regel ein Rückgriff auf andere Datenquellennotwendig. Hier bestehen zahlreiche Möglichkei-ten, die spezifische Vor- und Nachteile haben. Sobieten sich neben anderen offiziellen Quellen (wiez. B. der Betriebsdatei der Bundesagentur für Ar-beit) die umfangreichen Adressdatenbestände vonkommerziellen Anbietern oder von Interessenver-bänden und Kammern an. Einige wichtige Quellensind Creditreform, Hoppenstedt, HWK, IHK/DIHK,das KfW-Mittelstandspanel, Acxiom DeutschlandGmbH oder Schober AG.

Stichprobenziehung

Eine Möglichkeit der Stichprobenziehung bestehtdarin, zunächst eine Schichtung nach „Branche malAnzahl sozialversicherungspflichtig Beschäftigter“in Anlehnung an die Klassifikation des Unterneh-mensregisters des Statistischen Bundesamtes vor-zunehmen. Innerhalb jeder Schicht wird dann mit-

88

30 Ein Betrieb ist eine Niederlassung an einem bestimmten Ort.Zu dem Betrieb zählen zusätzlich örtlich und organisatorischangegliederte Betriebsteile. Es muss mindestens ein Be-schäftigter im Auftrag des Unternehmens arbeiten. Betriebewerden nach ihrer Zugehörigkeit zu Mehrbetriebsunterneh-men bzw. Mehrländerunternehmen unterschieden.

tels systematischer Zufallsauswahl bestimmt, wel-che Betriebe in die Stichprobe einbezogen werden.Die Stichprobenanlage kann dabei je nach Fra-gestellung auch disproportional sein, wenn z. B.eine Fokussierung auf bestimmte Schichten, diehinsichtlich des Untersuchungsgegenstandes alsbesonders relevant erscheinen, wünschenswert ist.Darüber hinaus kann es sinnvoll sein, z. B. für dieBetriebe der Wirtschaftsabschnitte A, B und L (WZ2008), die nicht im Unternehmensregister enthaltensind, Mindestfallzahlen festzulegen, um auch fürdiese Bereiche zumindest grobe Abschätzungenvornehmen zu können.

In Anlehnung an die EU-weit verwendete Definitionfür „kleine und mittlere Unternehmen“ werden Un-ternehmen mit bis zu neun sozialversicherungs-pflichtig Beschäftigten als Kleinstunternehmen, Ein-heiten mit 10 bis 49 Beschäftigten als kleine Unter-nehmen und solche mit 50 bis 249 Beschäftigtenals mittlere Unternehmen bezeichnet. Wie eine sol-che Aufteilung auf die einzelnen Klassen in der Pra-xis aussehen kann (vgl. BÄUMER, 2007; IVT2008), ist in Bild 24 dargestellt.

Gewichtung/Hochrechnung

Ein geeignetes Hochrechnungsverfahren für einepflichtig Beschäftigten besteht darin, als Gewich-

tungsbasis und Hochrechnungsrahmen die Zahlender Bundesagentur für Arbeit zu verwenden undsomit einen Datenbestand heranzuziehen, der diezum Erhebungszeitpunkt aktuellen Beschäftigten-zahlen widerspiegelt. Unterscheiden sich je nachgewähltem Design die schichtspezifischen Aus-wahlsätze, so muss dies bei der Hochrechnungnatürlich entsprechend berücksichtigt werden.


Einige Hinweise, die sich auf die Vermeidung vonFehlern beim Stichproben- und Hochrechnungsver-fahren beziehen, wurden bereits im vorangegangenKapitel gegeben.

Da sich Betriebs- und Unternehmensbefragungengrundsätzlich mit allen denkbaren Kommunika-tionsformen durchführen lassen, gelten auch hierdie in Kapitel 8.2.4 benannten Punkte.

Bei telefonischen Unternehmensbefragungenmuss zur Vermeidung systematischer Fehler inbesonderem Maße bei der Erhebungsdurch-führung/Befragungstechnik angesetzt werden. Sosollten bereits im Vorfeld zu erwartende Schwie-rigkeiten wie schlechte Erreichbarkeit von Ent-scheidern, mangelnde Auskunftsbereitschaft zuFirmeninterna, Adressqualität etc. angemessen

89

Bild 28: Verteilung der Stichprobe der Basiserhebung im Projekt „Dienstleistungsverkehr”

berücksichtigt werden, um hierdurch verursachteVerzerrungen zu minimieren. Auf eine Incentivie-rung kann zumeist verzichtet werden, da geeigne-te Auskunftspersonen in der Regel verantwortlichePersonen der Top- bzw. mittleren Managemente-bene sind, bei denen es erfahrungsgemäß wenigSinn hat, mit Incentives zu arbeiten. Vielmehr soll-te besonderer Wert auf die Erstellung der Be-fragungsmaterialien gelegt werden, da diese die Qualifikation des Befragungsinstituts und dieBedeutung der Untersuchung herausstellen soll-ten.

Folgendes Vorgehen hat sich bei telefonischen Be-fragungen bewährt:

1. In einem ersten Schritt werden Adressqualifizie-rungstelefonate zur Eruierung eines geeignetenAnsprechpartners im Betrieb durchgeführt.(Welche Person kann hinsichtlich der Fragestel-lung fundiert Auskunft geben und wann ist sieerreichbar?)

2. Auf Wunsch erfolgt die Zusendung eines Legiti-mationsschreibens (z. B. vom Auftraggeber derErhebung, einer öffentlichen Stelle etc.)und/oder schriftlicher Erhebungsunterlagen zurVorbereitung auf die telefonische Befragung.Weitere Informationsmaterialien sollten im Vor-feld bei Bedarf bereitgestellt werden können, einVerweis auf eine Instituts- oder Projekthome-page ist ebenso sinnvoll wie eine kostenloseHotline für Rückfragen.

3. Die eigentliche Befragung sollte mittels Compu-ter Assisted Telephone Interviews (CATI) durch-geführt werden, in deren Rahmen ggf. weitere,zur Beantwortung noch offener Fragen notwen-dige Ansprechpartner im Betrieb identifiziertwerden können.

4. Im Rahmen der computerunterstützten telefoni-schen Befragung erfolgt die Datenerfassung be-reits während der Interviews. Die Auswertungs-datei wird anschließend auf Erfassungsfehlerund Inkonsistenzen in den Daten geprüft.

5. Anschließend werden Gewichtungsfaktoren so-wohl auf Betriebs- als auch auf Beschäftigten-ebene auf Basis der Zahlen der Bundesagenturfür Arbeit gebildet und dem Datensatz zuge-spielt.

Bei schriftlichen Unternehmensbefragungen kannder Rücklauf durch ein Begleitschreiben einer offi-ziellen Instanz wie z. B. Bundesministerien, Länder-

ministerien, Städte, Behörden, Verbände, Industrie-und Handelskammern etc. deutlich gesteigert wer-den (HAUTZINGER, 1993). Generell haben Formund Befragungsumfang bei Unternehmensbefra-gungen einen noch größeren Einfluss auf den Rück-lauf als z. B. bei klassischen Haushaltsbefragungen.Weitere Hinweise zu einem adäquaten Vorgehenfinden sich u. a. bei STEINMEYER (2004).

Auch bei Unternehmensbefragungen stellen On-line-Befragungen bzw. Befragungen per E-Maildurchaus eine Alternative dar und helfen, den orga-nisatorischen und finanziellen Aufwand zu minimie-ren. Es ist jedoch darauf zu achten, dass die Aus-wahlgesamtheit vollständig ist, d. h., zum Beispielbei Mitarbeiterbefragungen auch alle Beschäftigteneinen Zugang zur Befragung haben bzw. übereinen E-Mail-Account adressiert werden können.

9 Resümee

Im Rahmen des Projektes sollten die nachfolgen-den Forschungsfragen untersucht werden:

• Was ist Datenqualität und wie kann der Daten-qualitätsbegriff für Verkehrserhebungen konkre-tisiert werden?

• Was sind aussagekräftige Qualitätsindikatorenzur Messung der Qualität von Daten aus Ver-kehrserhebungen?

• Wie lassen sich bei Verkehrsdaten Qualitätsstu-fen unterscheiden und Qualitätsanforderungenformulieren?

• Welche Empfehlungen zur Sicherung der Da-tenqualität lassen sich für Verkehrserhebungengeben?

Bevor man sich der Beantwortung dieser Fragenzuwendet, sollte man sich vergegenwärtigen, wel-che Arten von Verkehrserhebungen es gibt.

Neben der Erhebungsform (Zählungen, Messun-gen, Verhaltensbeobachtungen und Befragungen)lassen sich Verkehrserhebungen nach dem Erhe-bungsort klassifizieren. Grundsätzlich können Ver-kehrserhebungen

• im Verkehrssystem und

• außerhalb des Verkehrssystems

stattfinden, wobei die Erhebungen im Verkehrssys-tem nach den Verkehrsmitteln

90

• Fuß- und Radverkehr,

• Kfz-Verkehr und

• Öffentlicher Verkehr

unterschieden werden können. Verkehrserhebun-gen außerhalb des Verkehrssystems können darü-ber hinaus

• am Aktivitätenort (Einkaufs- und Freizeitort, Orteiner privaten Erledigung, Arbeitsplatz, Ausbil-dungsstätte),

• im Haushalt oder

• im Unternehmen bzw. Betrieb

erfolgen.

Nicht jede Erhebungsform lässt sich mit den klassi-fizierten Erhebungsorten kombinieren: Verkehrs-zählungen, Messungen und Verhaltensbeobach-tungen finden im Haushalt und Unternehmen keineAnwendung. Im Rahmen des Projektes wurde eineKlassifikation (nach Erhebungsform und Erhe-bungsort) erarbeitet und den Detailbetrachtungenzugrunde gelegt (siehe Bild 2 in Kapitel 4.1).

1. Was ist Datenqualität und wie kann der Daten-qualitätsbegriff für Verkehrserhebungen konkre-tisiert werden?

Ausgehend von einer allgemeinen, an den Ansät-zen des Qualitätsmanagements orientierten Defini-tion von Datenqualität lässt sich ein umfassendesDatenqualitätskonzept darstellen, welches im Be-reich der amtlichen Statistik auf europäischerEbene Anwendung findet. Dieses Konzept kann gutauf den Bereich der Verkehrserhebungen übertra-gen werden und ermöglicht eine strukturierte Be-trachtung der Fehlerquellen bei den wichtigsten Er-hebungsformen. Dies ist eine Grundvoraussetzung,um Strategien und Maßnahmen zur Vermeidungoder Reduzierung systematischer Fehler zu ent-wickeln. Im Rahmen dieses Projektes werden zuden wesentlichen Bereichen

• Stichprobenfehler/Anforderungen an die Präzi-sion,

• systematischer Fehler/Anforderungen an dieRichtigkeit sowie

• Verzerrungen durch Nonresponse

konkrete Beispielrechnungen durchgeführt.

2. Was sind aussagekräftige Qualitätsindikatorenzur Messung der Qualität von Daten aus Ver-kehrserhebungen?

Aufbauend auf dem Datenqualitätskonzept von Eu-rostat lassen sich Indikatoren für Verkehrserhebun-gen ableiten, wobei es im Hinblick auf die Relevanzbzw. Bedeutung der einzelnen Indikatoren teilweiseAbweichungen zum Bereich der amtlichen Statistikgibt. Zur Beurteilung der Qualität von Verkehrser-hebungen sind in erster Linie die Indikatoren, wel-che die Genauigkeit beschreiben, relevant. AufBasis verschiedener Literaturquellen wurden Indi-katoren der Datenqualität für Verkehrserhebungendefiniert. Diese sind in Bild 3 in Kapitel 4.2 zusam-menfassend dargestellt. Hierbei werden die spezifi-schen Anforderungen von Verkehrserhebungen andie Datenqualität berücksichtigt und anschließenddie Elemente einer Qualitätsstrategie für Verkehrs-erhebungen (wie Schulungen etc.) beschrieben.

3. Wie lassen sich bei Verkehrsdaten Qualitätsstu-fen unterscheiden und Qualitätsanforderungenformulieren?

Diese Frage lässt sich nicht pauschal beantworten,da sich keine allgemeingültigen Abgrenzungen vonQualitätsstufen für die einzelnen Indikatoren überalle Erhebungsformen formulieren lassen. Deshalbwurde diese Fragestellung im Rahmen dieses Pro-jektes immer im Zusammenhang mit dem Vorgehenzur Sicherstellung der Qualität betrachtet, also mitder Frage:

4. Welche Empfehlungen zur Sicherung der Da-tenqualität lassen sich für Verkehrserhebungenformulieren?

Der Titel des Forschungsprojektes „Ermittlung vonStandards für anforderungsgerechte Datenqualitätbei Verkehrserhebungen“ suggeriert, dass Stan-dards im Sinne von „festen Kochrezepten“ erzeugtwerden können. Die Erhebungspraxis zeigt jedoch,dass es so etwas aufgrund der Vielfalt der Fra-gestellungen, unterschiedlichen Anforderungen undfinanziellen Möglichkeiten nicht geben kann.

Es können zwar zahlreiche Vorgaben hinsichtlichder Datenqualität gemacht werden (siehe Kapitel4.2), vergleichsweise häufig werden von Auftragge-bern auch in Ausschreibungen für Verkehrserhe-bungen konkrete Werte zum Stichprobenumfangund damit indirekt zum Stichprobenfehler vorgege-ben. Zu den systematischen Fehlern werden in derRegel aber keine oder nur wenige Vorgaben fest-gelegt. Dies hängt vor allem damit zusammen, dass

91

• detaillierte Kenntnisse über systematische Feh-ler und deren Zusammenhänge mit den wesent-lichen Aspekten einer Erhebung häufig fehlen,

• unklar ist, in welcher Größenordnung notwendi-ge Vorgaben zur Datenqualität liegen sollen,

• häufig die Bereitschaft oder Möglichkeit, finan-zielle Mittel aufzubringen, um eine hohe Daten-qualität zu erreichen, nicht vorhanden ist.

Die Qualität von Erhebungsergebnissen stehtimmer im Spannungsfeld der finanziellen und per-sonellen Ressourcen und des Erhebungsumfangsund -aufwands. Die Konzeption der Erhebung re-sultiert demnach aus einem Abwägungsprozesszwischen der gewünschten Datenqualität, dem Er-hebungsumfang und den vorhandenen finanziellenund personellen Ressourcen. Dabei ist es die Auf-gabe für die Verantwortlichen der Erhebung, die inAbhängigkeit der Aufgabenstellung optimale Mi-schung zwischen diesen drei Elementen zu finden.In der Regel werden die finanziellen Mittel durchden Auftraggeber vorgegeben, sodass das verant-wortliche Erhebungsinstitut nur noch die Prioritätenzwischen Quantität und Qualität setzen kann. Me-thoden und Maßnahmen zur Qualitätssicherungbinden i. Allg. Ressourcen, die auf der anderenSeite zu Einsparungen an der Quantität, d. h. beimStichprobenumfang und Erhebungsinhalt je Teil-nehmer, führen müssen. Andererseits erhöht eineReduktion des Stichprobenumfangs den Stichpro-benfehler, sodass im Extremfall die Repräsentati-vität der Erhebung, d. h. die Verallgemeinerungs-fähigkeit der Erhebungsergebnisse, nicht mehr ge-geben ist.

Die Ziele und Vorgaben zur Qualität sollten daherimmer im Zusammenhang mit den zur Verfügungstehenden finanziellen Mitteln und dem geplantenErhebungsumfang gesehen werden. Je nach Auf-gabenstellung sind bei der Erhebungskonzeptionentsprechende Prioritäten zu setzen. Das optimaleErhebungskonzept muss damit nicht das Konzeptsein, welches zur höchsten Datenqualität führt,sondern dasjenige, welches unter den gegebenenRahmenbedingungen, insbesondere den finanziel-len Restriktionen, die Untersuchungsziele am bes-ten erfüllt.

Unabhängig davon ist jedoch sicherzustellen, dassder gesamte Erhebungsprozess dokumentiert wird.Dies ist die Grundvoraussetzung, um die Qualitätder erhobenen Daten überhaupt beurteilen zu kön-nen.

Folgendes Schema zur Dokumentation von Ver-kehrserhebungen („Metadaten“) wird vorgeschla-gen:

1. Allgemeine Angaben/Basisangaben/Quellen-angaben (z. B. Auftraggeber, Bearbeiter, finan-zielle Institution)

2. Gegenstand und Ziele der Erhebung

3. Grundgesamtheit der Erhebung (z. B. „Perso-nen im Alter ab x Jahren mit deutscher Staats-angehörigkeit der Gemeinde Y zum 31.12.2008“)

4. Zeitliche und räumliche Abdeckung (Dauer derFeldarbeit, geografischer Erhebungsraum)

5. Untersuchungs-/Erhebungseinheiten (z. B.Personen, Kfz)

6. Erhebungsmerkmale (Charakteristika der Un-tersuchungseinheiten)

7. Angestrebter Genauigkeitsgrad7.1 Vorgaben zum Stichprobenfehler7.2 Vorgaben zur statistischen Sicherheit7.3 Benötigter Stichprobenumfang

8. Messverfahren zur Ermittlung der Merkmals-ausprägungen8.1 Erhebungstechnik8.2 eingesetzte Erhebungsinstrumente8.3 Ggf. Anzahl des eingesetzten Erhebungs-

personals8.4 Ggf. die Art der Incentives8.5 Ggf. die Methoden der Qualifizierung des

Erhebungspersonals

9. Auswahlgesamtheit und Auswahlrahmen (Ver-zeichnis der Auswahleinheiten)

10. Auswahlverfahren10.1 Stufengliederung10.2 Schichtung10.3 Ziehungsmodell

11. Pretest11.1 Planung und Durchführung11.2 Ergebnisse und Konsequenzen

12. Organisation und Ablauf der Erhebung (Feld-phase)12.1 Feldbericht12.2 Darstellung des Antwortverhaltens12.3 Ggf. Nonresponse-Studie

92

13. Datenaufbereitung und Datenanalyse13.1 Erfassung, Prüfung, Bereinigung und Kor-

rektur der Daten13.2 Gewichts- und Hochrechnungsfaktoren13.3 Hochrechnung/Tabellenprogramm

14. Informationen zur Beurteilung der Qualität derDaten14.1 Standardfehler14.2 Abdeckungsfehler14.3 Nonresponse-Fehler14.4 Messfehler

15. Ergänzende Materialien (z. B. ein Muster dereingesetzten Erhebungsmaterialien)

Auf einen immer wieder auftretenden und unterDatenqualitätsaspekten sehr relevanten Punkt sollan dieser Stelle explizit hingewiesen werden:

In der Praxis werden Erhebungen häufig zwar miteinem ganz bestimmten Ziel durchgeführt, an-schließend kommt jedoch beim Auftraggeber nichtselten der Wunsch auf, die vorliegenden Datenauch für andere Zwecke einzusetzen. Dies ist imSinne der Generierung eines „Mehrwertes“grundsätzlich zu begrüßen, unter Datenqualitätsa-spekten kann ein solches Vorgehen aber fragwür-dig sein. Die Sekundärnutzung von Daten solltesorgfältig geprüft werden, da aufgrund einer zu-meist starken Ausrichtung des Erhebungskonzep-tes auf bestimmte zu ermittelnde Zielgrößen sichbei veränderter Fragestellung häufig keine validenund statistisch abgesicherten Ergebnisse mehr er-zielen lassen. Deshalb ist als letzter Punkt zurQualitätssicherung bei Verkehrserhebungen daraufzu achten, dass die erhobenen Daten möglichstnur für den Zweck verwendet werden, für den sieerhoben worden sind.

Im vorliegenden Projekt wurden mögliche Fehler-quellen bei Verkehrserhebungen im Detail aufge-zeigt und Hinweise für deren Vermeidung gege-ben. Die Fehlerfortpflanzung bei der Weiterver-wendung der Erhebungsdaten in Modellen wurdehingegen nicht betrachtet, da dies nicht Teil derAufgabenstellung war und man dann auch andere,nachgelagerte Fragestellungen hätte berücksichti-gen müssen. Hinsichtlich der Auswirkungen auf dieQualität von Verkehrsmodellen besteht also weite-rer Untersuchungsbedarf, da Grundlagendatenaus Verkehrserhebungen sehr häufig als Ein-gangswerte in Verkehrsmodelle aller Art genutztwerden.

Als zentrales Fazit lässt sich festhalten, dass dieDatenqualität bei Verkehrserhebungen immer nurso gut ist wie das schwächste Glied im statistischenProduktionsprozess. Deshalb sollte immer versuchtwerden, die richtige Balance zwischen allen rele-vanten Aspekten zu erreichen. Hierzu kann dieBerücksichtigung des eben dargestellten Schemaszur Dokumentation von Verkehrserhebungen imSinne eines Projekthandbuchs ein wichtiger Bau-stein sein.

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V 137: PMx-Belastungen an BABBaum, Hasskelo, Becker, Weidner 14,00

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V 139: Wirksamkeit und Wirtschaftlichkeit von Taumittelsprüh-anlagenWirtz, Moritz, Thesenvitz 14,00

V 140: Verkehrsentwicklung auf Bundesfernstraßen 2004 – Jahresauswertung der automatischen DauerzählstellenFitschen, Koßmann 15,50

V 141: Zählungen des ausländischen Kraftfahrzeugverkehrs auf den Bundesautobahnen und Europastraßen 2003Lensing 15,00

V 142: Sicherheitsbewertung von Maßnahmen zur Trennungdes Gegenverkehrs in ArbeitsstellenFischer, Brannolte 17,50

V 143: Planung und Organisation von Arbeitsstellen kürzererDauer an BundesautobahnenRoos, Hess, Norkauer, Zimmermann, Zackor, Otto 17,50

V 144: Umsetzung der Neuerungen der StVO in die straßen-verkehrsrechtliche und straßenbauliche PraxisBaier, Peter-Dosch, Schäfer, Schiffer 17,50

V 145: Aktuelle Praxis der Parkraumbewirtschaftung in DeutschlandBaier, Klemps, Peter-Dosch 15,50

V 146: Prüfung von Sensoren für GlättemeldeanlagenBadelt, Breitenstein, Fleisch, Häusler, Scheurl, Wendl 18,50

V 147: Luftschadstoffe an BAB 2005Baum, Hasskelo, Becker, Weidner 14,00

V 148: Berücksichtigung psychologischer Aspekte beim Ent-wurf von Landstraßen – Grundlagenstudie –Becher, Baier, Steinauer, Scheuchenpflug, Krüger 16,50

V 149: Analyse und Bewertung neuer Forschungserkenntnissezur LichtsignalsteuerungBoltze, Friedrich, Jentsch, Kittler, Lehnhoff, Reusswig 18,50

V 150: Energetische Verwertung von Grünabfällen aus demStraßenbetriebsdienstRommeiß, Thrän, Schlägl, Daniel, Scholwin 18,00

V 151: Städtischer Liefer- und Ladeverkehr – Analyse der kom-munalen Praktiken zur Entwicklung eines Instrumentariums für die StVOBöhl, Mausa, Kloppe, Brückner 16,50

V 152: Schutzeinrichtungen am Fahrbahnrand kritischer Stre-ckenabschnitte für MotorradfahrerGerlach, Oderwald 15,50

V 153: Standstreifenfreigabe – Sicherheitswirkung von Um-nutzungsmaßnahmenLemke 13,50

V 154: Autobahnverzeichnis 2006Kühnen 22,00

V 155: Umsetzung der Europäischen Umgebungslärmrichtlinie in Deutsches RechtBartolomaeus 12,50

V 156: Optimierung der Anfeuchtung von TausalzenBadelt, Seliger, Moritz, Scheurl, Häusler 13,00

V 157: Prüfung von Fahrzeugrückhaltesystemen an Straßendurch Anprallversuche gemäß DIN EN 1317Klöckner, Fleisch, Balzer-Hebborn, Ellmers,Friedrich, Kübler, Lukas 14,50

V 158: Zustandserfassung von Alleebäumen nach Straßenbau-maßnahmenWirtz 13,50

V 159: Luftschadstoffe an BAB 2006Baum, Hasskelo, Siebertz, Weidner 13,50

V 160: Verkehrsentwicklung auf Bundesfernstraßen 2005 – Jahresauswertung der automatischen DauerzählstellenFitschen, Koßmann 25,50

V 161: Quantifizierung staubedingter jährlicher Reisezeitverluste auf Bundesautobahnen – Infrastrukturbedingte KapazitätsengpässeListl, Otto, Zackor 14,50

V 162: Ausstattung von Anschlussstellen mit dynamischen Wegweisern mit integrierter Stauinformation – dWiStaGrahl, Sander 14,50

V 163: Kriterien für die Einsatzbereiche von Grünen Wellen undverkehrsabhängigen SteuerungenBrilon, Wietholt, Wu 17,50

V 164: Straßenverkehrszählung 2005 – Ergebnisse Kathmann, Ziegler, Thomas 15,00

V 165: Ermittlung des Beitrages von Reifen-, Kupplungs-, Brems- und Fahrbahnabrieb an den PM10-Emissionen von StraßenQuass, John, Beyer, Lindermann, Kuhlbusch,Hirner, Sulkowski, Sulkowski, Hippler 14,50

V 166: Verkehrsentwicklung auf Bundesfernstraßen 2006– Jahresauswertung der automatischen DauerzählstellenFitschen, Koßmann 26,00

V 167: Schadstoffe von Bankettmaterial – Bundesweite DatenauswertungKocher, Brose, Siebertz 14,50

V 168: Nutzen und Kosten nicht vollständiger Signalisierungen unter besonderer Beachtung der VerkehrssicherheitFrost, Schulze 15,50

V 169: Erhebungskonzepte für eine Analyse der Nutzung von alternativen Routen in übergeordneten StraßennetzenWermuth, Wulff 15,50

V 170: Verbesserung der Sicherheit des Betriebspersonals in Arbeitsstellen kürzerer Dauer auf BundesautobahnenRoos, Zimmermann, Riffel, Cypra 16,50

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Alle Berichte sind zu beziehen beim:

Wirtschaftsverlag NWVerlag für neue Wissenschaft GmbHPostfach 10 11 10D-27511 BremerhavenTelefon: (04 71) 9 45 44 - 0Telefax: (04 71) 9 45 44 77Email: [email protected]: www.nw-verlag.de

Dort ist auch ein Komplettverzeichnis erhältlich.

V 171: Pilotanwendung der Empfehlungen für die Sicherheits-analyse von Straßennetzen (ESN)Weinert, Vengels 17,50

V 172: Luftschadstoffe an BAB 2007Baum, Hasskelo, Siebertz, Weidner 13,50

V 173: Bewertungshintergrund für die Verfahren zur Charakteri-sierung der akustischen Eigenschaften offenporiger StraßenbelägeAltreuther, Beckenbauer, Männel 13,00

V 174: Einfluss von Straßenzustand, meteorologischen Parametern und Fahrzeuggeschwindigkeit auf die PMx-Belastung an StraßenDieser Bericht liegt nur in digitaler Form vor und kann kostenpflichtig unter www.nw-verlag.de heruntergeladen werden.Düring, Lohmeyer, Moldenhauer, Knörr, Kutzner,Becker, Richter, Schmidt 29,00

V 175: Maßnahmen gegen die psychischen Belastungen desPersonals des StraßenbetriebsdienstesFastenmeier, Eggerdinger, Goldstein 14,50

V 176: Bestimmung der vertikalen Richtcharakteristik der Schall-abstrahlung von Pkw, Transportern und LkwSchulze, Hübelt 13,00

V 177: Sicherheitswirkung eingefräster Rüttelstreifen entlang der BAB A24Lerner, Hegewald, Löhe, Velling 13,50

V 178: Verkehrsentwicklung auf Bundesfernstraßen 2007 – Jahresauswertung der automatischen DauerzählstellenFitschen 26,00

V 179: Straßenverkehrszählung 2005: MethodikKathmann, Ziegler, Thomas 15,50

V 180: Verteilung von Tausalzen auf der FahrbahnHausmann 14,50

V 181: Vorraussetzungen für dynamische Wegweisung mit inte-grierten Stau- und ReisezeitinformationenHülsemann, Krems, Henning, Thiemer 18,50

V 182: Verkehrsqualitätsstufenkonzepte für Hauptverkehrs- straßen mit straßenbündigen Stadt-/StraßenbahnkörpernSümmermann, Lank, Steinauer, M. Baier, R. Baier,Klemps-Kohnen 17,00

V 183: Bewertungsverfahren für Verkehrs- und Verbindungs- qualitäten von HauptverkehrsstraßenLank, Sümmermann, Steinauer, Baur, Kemper, Probst, M. Baier, R. Baier, Klemps-Kohnen, Jachtmann, Hebel 24,00

V 184: Unfallrisiko und Regelakzeptanz von FahrradfahrernAlrutz, Bohle, Müller, Prahlow, Hacke, Lohmann 19,00

V 185: Möglichkeiten zur schnelleren Umsetzung und Priori- sierung straßenbaulicher Maßnahmen zur Erhöhung der Ver-kehrssicherheitGerlach, Kesting, Thiemeyer 16,00

V 186: Beurteilung der Streustoffverteilung im WinterdienstBadelt, Moritz 17,00

V 187: Qualitätsmanagementkonzept für den Betrieb der Ver-kehrsrechnerzentralen des BundesKirschfink, Aretz 16,50

V 188: Stoffeinträge in den Straßenseitenraum – ReifenabriebKocher, Brose, Feix, Görg, Peters, Schenker 14,00

V 189: Einfluss von verkehrsberuhigenden Maßnahmen auf die PM10-Belastung an StraßenDüring, Lohmeyer, Pöschke, Ahrens, Bartz, Wittwer,Becker, Richter, Schmidt, Kupiainen, Pirjola,Stojiljkovic, Malinen, Portin 16,50

V 190: Entwicklung besonderer Fahrbahnbeläge zur Beeinflussung der GeschwindigkeitswahlDieser Bericht liegt nur in digitaler Form vor und kann kostenpflichtig unter www.nw-verlag.de heruntergeladen werden.Lank, Steinauer, Busen 29,50

V 191: Verkehrsentwicklung auf Bundesfernstraßen 2008Fitschen, Nordmann 27,00Dieser Bericht ist als Buch und als CD erhältlich oder kann ferner als kostenpflichtiger Download unter www.nw-verlag.de herunter-geladen werden.

V 192: Anprall von Pkw unter großen Winkeln gegen Fahrzeugrück-haltesystemeGärtner, Egelhaaf 14,00

V 193: Anprallversuche an motorradfahrerfreundlichen Schutz-einrichtungenKlöckner 14,50

V 194: Einbindung städtischer Verkehrsinformationen in ein regionales VerkehrsmanagementAnsorge, Kirschfink, von der Ruhren, Hebel, Johänning 16,50

V 195: Abwasserbehandlung an PWC-AnlagenLondong, Meyer 29,50Dieser Bericht liegt nur in digitaler Form vor und kann kostenpflichtig unter www.nw-verlag.de heruntergeladen werden.

V 196: Sicherheitsrelevante Aspekte der StraßenplanungBark, Kutschera, Baier, Klemps-Kohnen 16,00

V 197: Zählungen des ausländischen Kraftfahrzeugverkehrs auf den Bundesautobahnen und Europastraßen 2008Lensing 16,50

V 198: Stoffeintrag in Straßenrandböden – Messzeitraum 2005/2006Kocher, Brose, Chlubek, Karagüzel, Klein, Siebertz 14,50

V 199: Stoffeintrag in Straßenrandböden - Messzeitraum 2006/2007Kocher, Brose, Chlubek, Görg, Klein, Siebertz 14,00

V 200: Ermittlung von Standarts für anforderungsgerechte Daten-qualität bei VerkehrserhebungenBäumer, Hautzinger, Kathmann, Schmitz, Sommer, Wermuth 18,00

V 201: Quantifizierung der Sicherheitswirkungen verschiedener Bau-, Gestaltungs- und Betriebsformen auf LandstraßenVieten, Dohmen, Dürhager, Legge (in Vorbereitung)

V 202: Einfluss innerörtlicher Grünflächen und Wasserflächen auf die PM10-BelastungEndlicher, Langner, Dannenmeier, Fiedler, Herrmann, Ohmer, Dalter, Kull, Gebhardt, Hartmann (in Vorbereitung)

V 203: Bewertung von Ortsumgehungen aus Sicht der Verkehrs-sicherheitDohmen, Vieten, Kesting, Dürhager, Funke-Akbiyik (in Vorbereitung)

V 204: Einfluss von Straßenrandbegrünung auf die PM10-Belas-tungBracke, Reznik, Mölleken, Berteilt, Schmidt 22,00Dieser Bericht liegt nur in digitaler Form vor und kann kostenpflichtig unter www.nw-verlag.de heruntergeladen werden.

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Ermittlung von Standards für anforderungsgerechte ... · Ermittlung von Standards der Datenqualität darge-stellt. Hierzu werden allgemeine Indikatoren der Datenqualität auf Verkehrserhebungen