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Statistisches Bundesamt verleiht Wissenschaftspreis 2023

Archivmeldung vom 17.11.2023

Bitte beachten Sie, dass die Meldung den Stand der Dinge zum Zeitpunkt ihrer Veröffentlichung am 17.11.2023 wiedergibt. Eventuelle in der Zwischenzeit veränderte Sachverhalte bleiben daher unberücksichtigt.

Freigeschaltet durch Mary Smith
Statistisches Bundesamtes.
Statistisches Bundesamtes.

Von Martin Kraft, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=33433977

Das Statistische Bundesamt hat am 16. November 2023 zwei herausragende wissenschaftliche Arbeiten mit Förderpreisen ausgezeichnet. Mit dem Wissenschaftspreis "Statistical Science for the Society" werden jährlich Nachwuchskräfte ausgezeichnet, deren Forschung Methodenprobleme mit einem engen Bezug zum Aufgabenspektrum der amtlichen Statistik behandelt oder empirische Fragestellungen unter intensiver Nutzung von Daten beantwortet.

Small-Area Methoden: Erhebliches Potenzial für die amtliche Statistik

In der Kategorie "Dissertation" vergab das Statistische Bundesamt einen Förderpreis an Dr. Nora Würz. Die Dissertation mit dem Titel "Small Area Estimation under Limited Auxiliary Population Data Dealing with Model Violations and their Economic Applications" wurde von den Begutachtenden als preiswürdig hervorgehoben. Sie entstand an der Freien Universität Berlin bei Prof. Dr. Timo Schmid.

Die behandelten Small-Area-Methoden gewinnen international immer mehr an Bedeutung. Sie erlauben stabile statistische Schätzungen für Teilpopulationen, beispielsweise geografische Gebiete oder soziodemografische Gruppen, auch dann, wenn nur wenige Beobachtungen und zufällige Stichprobenumfänge vorliegen und traditionelle Schätzverfahren keine belastbaren Ergebnisse ermöglichen. Für die amtliche Statistik sind Small-Area-Methoden von besonderem Interesse, da Stichproben eine kosteneffiziente Alternative zu Vollerhebungen darstellen. In ihrer kumulativen Dissertation untersucht Dr. Nora Würz unterschiedliche Eigenschaften von Small-Area-Verfahren und entwickelt diese methodisch weiter.

Frauen in politischen Ämtern - Positiver Effekt auf Wahlbeteiligung

Simon Stocker wurde für seine Masterarbeit "Frauen in der lokalen Politik und kommunale Wahlbeteiligung. Ein Fall für deskriptive Repräsentation?" geehrt. In seiner Arbeit setzt sich Simon Stocker mit der Frage auseinander, ob Frauen im Bürgermeisteramt und in Gemeinderäten einen Einfluss auf die kommunale Wahlbeteiligung haben. Die Untersuchung kommt zu dem Ergebnis, dass in Gemeinden mit einer Bürgermeisterin die Wahlbeteiligung bei Gemeinderatswahlen um durchschnittlich 0,8 Prozentpunkte höher ausfällt als in Gemeinden mit einem Bürgermeister. Dieser Effekt fällt höher aus in Gemeinden, in denen die Parteien Bündnis 90/Die Grünen und Die Linke bei der Bundestagswahl besonders hohe Stimmanteile erreichten.

Die ausgezeichnete Arbeit ist ein gutes Beispiel für die Vielfältigkeit und das Einsatzspektrum von frei zugänglichen Daten der amtlichen Statistik. Simon Stocker verwendet verschiedene Aggregatdaten ausgewählter statistischer Landesämter und führt diese zur Analyse seiner spannenden Fragestellung zusammen. Die Masterarbeit entstand an der Universität Stuttgart bei Prof. Dr. André Bächtiger.

Dr. Ruth Brand, die Präsidentin des Statistischen Bundesamtes, überreichte die Urkunden und hob die Bedeutung neuer Impulse aus der Forschung für die Zukunftsfähigkeit der amtlichen Statistik hervor. Die beiden Förderpreise sind mit einem Preisgeld in Höhe von 1 000 Euro (Abschlussarbeit) beziehungsweise 2 000 Euro (Dissertation) dotiert.

Das Statistische Bundesamt gratuliert Dr. Nora Würz und Simon Stocker zu Ihren hervorragenden Forschungsarbeiten!

Das Statistische Bundesamt nimmt die Auszeichnungen auf Empfehlung eines unabhängigen Gutachtergremiums vor. Die Preise wurden im Rahmen des 32. Wissenschaftlichen Kolloquiums in Wiesbaden verliehen. Das Kolloquium wurde 2023 mit dem Schwerpunkt "Zukunft der Statistik" vom Statistischen Bundesamt zusammen mit der Deutschen Statistischen Gesellschaft veranstaltet.

Quelle: Statistisches Bundesamt (ots)

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