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Datenqualität

notwendige Voraussetzung für die Verwendung von Modellen der empirischen Wirtschaftsforschung. Sowohl bei der Operationalisierung, d.h. der adäquaten Abbildung eines theoretischen Konstrukts, als auch bei der Messung einer Variablen sind Fehler zu erwarten, die die Interpretation der Modellergebnisse beeinflussen. Ein logischer Fehler liegt dann vor, wenn die theoretischen (idealtypischen) Begriffe nur unzureichend durch empirisch feststellbare Begriffe angenähert werden können und damit die Komplexität des zu beschreibenden Sachverhalts nicht ausreichend erfasst wird. Die genannten Probleme zeigen sich bei der Operationalisierung des Einkommensbegriffs oder bei der Erfassung von unbeobachtbaren Grössen, wie Erwartungsgrössen. Im Sinne der Fehlertheorie sind logische Fehler stets auch systematisch und daher auch nicht quantitativ abzuschätzen. Als statistische Fehler bezeichnet man Fehler, die bei der Messung, d.h. bei der Erfassung und Verarbeitung von Informationen entstehen können (Mess-, Beobachtungs-, Rechen- und Auswahlfehler). Diese Fehler können entweder zufällig oder systematisch sein. Liegen fehlerbehaftete Daten vor, so sind die mit Hilfe von ökonometrischen Methoden geschätzten Koeffizienten verzerrt. Dies hat dazu geführt, in der Ökonometrie sog. "Fehler-in-den-Variablen"-Modelle zu entwickeln, in denen der zufällige Fehler berücksichtigt werden kann. Mit diesem Ansatz kann z.B. die permanente Einkommenshypothese Milton Friedmans geschätzt werden; denn das "permanente" Einkommen als Erwartungsgrösse wird dabei als Summe aus tatsächlichem Einkommen und einer stochastischen Komponente interpretiert.                           Literatur: Morgenstern, O., Über die Genauigkeit wirtschaftlicher Beobachtungen, Wien, Würzburg, 1965.   Esenwein-Rothe, I. Die Arbeitsmarktstatistik im Lichte der Fehlertheorie, in: Allgemeines Statistisches Archiv, 61. Jg. (1977), S. 128 ff. Hanau, KJ Hujer, R.INeubauer, W (Hrsg.), Wirtschafts- und Sozialstatistik, Göttingen 1986.

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