EU-SILC ist eine Erhebung, durch die jährlich Informationen über die Lebensbedingungen der Privathaushalte in der Europäischen Union gesammelt werden. Die Republik Österreich nimmt seit 2003 an diesem Projekt teil. Die Befragung wird durch die Statistik Austria durchgeführt, wobei rund 4.500 Haushalte jährlich in Österreich partizipieren. Die Ergebnisse dieser Befragung bilden eine wichtige Grundlage für die Sozialpolitik in Österreich und im EU-Raum.
Aufgabenstellung war die Untersuchung von Risikofaktoren für Armutsgefährdung in Österreich für 2009. Dazu wurden vorweg folgende Fragen als Forschungsziele definiert:
• Erstellung geeigneter statistischer Modelle für die Armutsgefährdung
• Welche Effekte haben die möglichen Risikofaktoren auf die Armutsgefährdung?
• Gibt es homogene Gruppen bezüglich Armutsgefährdung?
• Welche Risikofaktoren sind für MigrantInnen/Alleinerziehende bedeutsam?
Der Bericht soll die untersuchten Ziele des Projektes im Detail erklären, einen Überblick über die verwendeten Daten geben sowie den Begriff der Armut definieren. Weiters werden mögliche Einflussvariablen definiert und analysiert. Anschließend wird ein geeignetes statistisches Modell gesucht und mittels der gefundenen Modelle die Risikofaktoren im Sinne der Forschungsfragen analysiert. Eine Zusammenfassung und der Ausblick auf mögliche weitere Schritte runden den Bericht ab.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Ziele der Untersuchung
3 EU-SILC Daten
3.1 Stichprobe
3.1.1 Befragungen
3.1.2 Stichprobengröße
3.1.3 Auswahlverfahren und Schichtung
3.1.4 Datenimputation
4 Was ist Armut?
4.1 Zielvariablen
4.1.1 Finanzielle Armut
4.1.2 Soziokulturelle Armut
5 Deskriptive Analyse
5.1 Zielvariablen
5.1.1 Finanzielle Armut
5.1.2 Soziokulturelle Armut
5.2 Allgemeine Variablen
5.2.1 Geschlecht
5.2.2 Alter in Jahren
5.2.3 Alter in Gruppen
5.2.4 Geburtsland
5.2.5 Staatsbürgerschaft
5.2.6 Urbanisierung
5.2.7 Region
5.3 Beschäftigung
5.3.1 Erwerbsstatus (Selbsteinschätzung)
5.3.2 Derzeitige Hauptaktivität
5.3.3 Voll- oder teilzeiterwerbstätig
5.4 Haushaltsstruktur
5.4.1 Haushaltsgröße
5.4.2 Singlehaushalte nach Alter
5.4.3 Singlehaushalte nach Geschlecht
5.4.4 Mehrpersonenhaushalte
5.4.5 Haushalte nach Kindern
5.4.6 Haushalte nach Erwerbsbeteiligung
5.4.7 Gebäudeart
5.4.8 Rechtsverhältnis
5.5 Bildung
5.5.1 Höchster Bildungsabschluss
5.6 Gesundheit
5.6.1 Allgemeiner Gesundheitszustand
5.6.2 Besitz einer vom Arzt verschriebenen Brille, die der aktuellen Sehstärke entspricht
5.6.3 Besitz eines festsitzenden Zahnersatzes
5.6.4 Chronische Krankheit oder chronisches gesundheitliches Problem
5.6.5 Beeinträchtigung alltäglicher Arbeiten durch gesundheitliche Beeinträchtigung
5.7 Zufriedenheit
5.7.1 Zufriedenheit mit Hauptbeschäftigung
5.7.2 Zufriedenheit mit gesamtem Einkommen (Einpersonenhaushalt)
5.7.3 Zufriedenheit mit dem persönlichen Einkommen (Mehrpersonenhaushalt)
5.7.4 Zufriedenheit mit der Wohnsituation
5.7.5 Zufriedenheit mit Leben
5.8 Sonstige
5.8.1 Sparen
5.8.2 Freizeitaktivitäten
5.8.3 Funktionieren des politischen Systems
6 Bedingte Häufigkeiten und Kreuztabellen
6.1 Bedingte Häufigkeiten - Zielvariablen und Prädiktorvariablen
6.1.1 Geschlecht
6.1.2 Altersgruppe
6.1.3 Staatsbürgerschaft
6.1.4 Geburtsland
6.1.5 Haushaltsgröße
6.1.6 Mehrpersonenhaushalt
6.1.7 Hauptaktivität
6.1.8 Erwerbsstatus
6.1.9 Erwerbsbeteiligung
6.1.10 Derzeit in Ausbildung
6.1.11 Derzeitige Ausbildung
6.1.12 Höchster Bildungsabschluss
6.1.13 Gebäudeart
6.1.14 Rechtsverhältnis
6.1.15 Gesundheitszustand
6.1.16 Chronische Krankheit
6.1.17 Beeinträchtigung
6.1.18 Urbanisierung
6.1.19 Region
6.1.20 Zusammenfassung
6.2 Zusammenhänge zwischen Kovariablen
6.2.1 Altersgruppe und derzeitige Hauptaktivität
6.2.2 Altersgruppe und Mehrpersonenhaushalte
6.2.3 Geschlecht und Ausmaß der Erwerbstätigkeit
6.2.4 Geschlecht und derzeitige Hauptaktivität
6.2.5 Besiedlungsdichte und Rechtsverhältnis an der Wohnung
6.2.6 Chronische Krankheit und derzeitige Hauptaktivität
6.2.7 Altersgruppe und chronische Krankheit
6.2.8 Geschlecht und höchster Bildungsabschluss
6.2.9 Zusammenfassung
7 Modellierung mittels logistischer Regression
7.1 Allgemeines zur Modellsuche und den Modellen
7.2 Soziokulturelle Armut
7.2.1 Baseline
7.2.2 Ergebnisse
7.3 Finanzielle Armut einzelner Personen
7.3.1 Baseline
7.3.2 Ergebnisse
7.4 Finanzielle Armut auf Haushaltsebene
7.4.1 Baseline
7.4.2 Ergebnisse
7.5 Finanzielle Armut der Ein-Personen-Haushalte
7.5.1 Baseline
7.5.2 Ergebnisse
7.6 Vergleich der Modelle
7.6.1 Soziokulturelle Armut vs. finanzielle Armut
7.6.2 Vergleich der Modelle für finanzielle Armut
7.7 Logistische Regression mittels survey
7.7.1 Soziokulturelle Armut
7.7.2 Finanzielle Armut auf Haushaltsebene
8 Modellierung für MigrantInnen
8.1 Soziokulturelle Armut
8.1.1 Baseline
8.1.2 Ergebnisse
8.2 Finanzielle Armut einzelner Personen
8.2.1 Baseline
8.2.2 Ergebnisse
8.3 Finanzielle Armut der Ein-Personen-Haushalte
8.3.1 Baseline
8.3.2 Ergebnisse
8.4 Modellvergleich
9 Modellierung für Alleinerziehende
9.1 Soziokulturelle Armut
9.1.1 Baseline
9.1.2 Ergebnisse
9.2 Finanzielle Armut einzelner Personen
9.2.1 Baseline
9.2.2 Ergebnisse
9.3 Finanzielle Armut der Ein-Eltern-Haushalte
9.3.1 Baseline
9.3.2 Ergebnisse
9.4 Modellvergleich
10 Modellierung mittels Klassifikationsbäumen
10.1 Soziokulturelle Armut
10.2 Finanzielle Armut einzelner Personen
10.3 Finanzielle Armut auf Haushaltsebene
10.4 Finanzielle Armut der Ein-Personen-Haushalte
10.5 Vergleich der Modelle
10.5.1 Soziokulturelle Armut vs. finanzielle Armut
10.5.2 Vergleich der Modelle für finanzielle Armut
10.6 Modellvergleich Logistische Regression und Klassifikationsbaum
11 Ergebnisse
Zielsetzung & Themen der Arbeit
Diese Arbeit untersucht auf Basis der EU-SILC-Daten von 2009 in Österreich die Risikofaktoren für finanzielle sowie soziokulturelle Armutsgefährdung. Ziel ist es, durch statistische Modellierung – mittels logistischer Regression und Klassifikationsbäumen – die Einflussfaktoren auf die Armutssituation zu identifizieren, wobei insbesondere auch spezifische Bevölkerungsgruppen wie MigrantInnen und Alleinerziehende analysiert werden.
- Untersuchung von Risikofaktoren für finanzielle und soziokulturelle Armut.
- Differenzierung der Armutsdefinition zwischen monetärem Mangel und Deprivation bzw. fehlenden Aktivierungsressourcen.
- Modellierung der Armutsgefährdung mittels logistischer Regression und Entscheidungsbäumen.
- Vergleichende Analyse zwischen verschiedenen Haushaltsstrukturen, einschließlich Ein-Personen-Haushalten und Alleinerziehenden.
- Einsatz der Programmiersprache R zur statistischen Datenaufbereitung und Modellierung.
Auszug aus dem Buch
4.1.2 Soziokulturelle Armut
Als soziokulturell arm gilt jemand, der "Deprivation" und/oder "Fehlen von Aktivierungsressourcen" erlebt.
Deprivation: Eine deprivierte Lebensführung drückt sich in einem eingeschränkten Zugang zu einem gewissen Lebensstandard und damit verbundenen Gütern aus, wie in [TE09], S.19f bzw. [TTTE+11], S.203f definiert wurde. Dies bedeutet eine erzwungene Einschränkung gegenüber jener Lebensweise, die für die meisten Menschen einer Gesellschaft selbstverständlich ist. Insgesamt wurde in [TTW08] eine Auswahl von sieben relevanten Merkmalen getroffen. Eine deprivierte Lebensführung wurde durch das Auftreten von mindestens zwei dieser Merkmale identifiziert. Demnach sollten sich in Österreich alle Menschen folgendes leisten können:
1. Regelmäßige Zahlungen (insb. Miete und Betriebskosten) rechtzeitig zu begleichen
2. Bei Bedarf neue Kleidung zu kaufen
3. Jeden 2. Tag Fleisch, Fisch, Geflügel oder vergleichbare vegetarische Speisen zu essen
4. Die Wohnung angemessen warm zu halten
5. Unerwartete Ausgaben (z.B. Reparaturen) zu finanzieren
6. Freunde oder Verwandte regelmäßig zum Essen einzuladen
7. Notwendige Arzt- und Zahnarztbesuche
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die EU-SILC-Erhebung ein und definiert die zentralen Forschungsfragen zur Untersuchung von Armutsrisikofaktoren in Österreich zwischen 2004 und 2009.
2 Ziele der Untersuchung: In diesem Kapitel werden die Projektziele präzisiert, die sich auf die Identifikation relevanter Risikofaktoren für Armutsgefährdung und die statistische Modellierung für spezifische Zielgruppen konzentrieren.
3 EU-SILC Daten: Das Kapitel erläutert die Struktur der EU-SILC-Datensätze, das verwendete Stichprobendesign sowie die methodischen Schritte zur Datenimputation.
4 Was ist Armut?: Hier werden die theoretischen Armutsbegriffe definiert, wobei insbesondere zwischen finanzieller Armut (Einkommensmedian) und soziokultureller Armut (Deprivation und Ressourcenmangel) unterschieden wird.
5 Deskriptive Analyse: Dieses Kapitel liefert einen detaillierten statistischen Überblick über die verwendeten Zielvariablen und alle erklärenden Merkmale, von allgemeinen demografischen Daten bis hin zu Gesundheits- und Zufriedenheitsindikatoren.
6 Bedingte Häufigkeiten und Kreuztabellen: Hier erfolgt eine erste explorative Analyse der Zusammenhänge zwischen den Prädiktorvariablen und den beiden Armutsformen, um Charakteristika armutsgefährdeter Bevölkerungsgruppen aufzuzeigen.
7 Modellierung mittels logistischer Regression: Das Kapitel beschreibt die statistische Modellierung von Armutsrisiken mittels verallgemeinerter linearer Modelle (GLM) für verschiedene Haushaltsebenen.
8 Modellierung für MigrantInnen: Diese Analyse widmet sich spezifisch der Gruppe der MigrantInnen, um die für diese Gruppe relevanten Risikofaktoren für finanzielle und soziokulturelle Armut zu isolieren.
9 Modellierung für Alleinerziehende: Analog zu den MigrantInnen wird hier das Armutsrisiko der Alleinerziehenden untersucht und spezifische Modelle für diese Gruppe erstellt.
10 Modellierung mittels Klassifikationsbäumen: Dieses Kapitel komplementiert die logistische Regression durch den Einsatz von Entscheidungsbäumen, um Armutsgefährdungen anhand logischer Klassifikationsregeln zu visualisieren.
11 Ergebnisse: Die abschließenden Ergebnisse fassen die wesentlichen Erkenntnisse über die Armutsrisikofaktoren zusammen und reflektieren die methodischen Ansätze sowie Grenzen der Untersuchung.
Schlüsselwörter
EU-SILC, Armutsgefährdung, Finanzielle Armut, Soziokulturelle Armut, Deprivation, Logistische Regression, Klassifikationsbäume, Risikofaktoren, Österreich, Haushaltsstruktur, Erwerbsstatus, Aktivierungsressourcen, Datenimputation, MigrantInnen, Alleinerziehende.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht, welche sozioökonomischen Faktoren das Armutsrisiko in österreichischen Haushalten beeinflussen, wobei zwei Armutsdefinitionen – die rein finanzielle und die soziokulturelle – zugrunde gelegt werden.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zu den zentralen Themen gehören die Definition und Messung von Armut, die statistische Aufbereitung der EU-SILC-Daten sowie die Identifikation von Risikofaktoren basierend auf Demografie, Erwerbsstatus und Haushaltsstruktur.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist die Modellierung der Armutsgefährdung, um signifikante Einflussfaktoren zu finden und spezifische Risikoprofile für MigrantInnen und Alleinerziehende zu erstellen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden deskriptive Analysen, Kreuztabellen, logistische Regressionen und Klassifikationsbäume eingesetzt, um die Daten auszuwerten.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil befasst sich mit der deskriptiven Datenanalyse, der Modellbildung mittels logistischer Regression und Klassifikationsbäumen sowie der spezifischen Analyse von MigrantInnen und Alleinerziehenden.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
EU-SILC, Armutsgefährdung, Deprivation, logistische Regression, Klassifikationsbäume, Haushaltsstruktur und Erwerbsbeteiligung.
Warum ist die Trennung in finanzielle und soziokulturelle Armut wichtig?
Finanzielle Armut bezieht sich rein auf das Haushaltseinkommen, während soziokulturelle Armut Deprivation und den Mangel an Aktivierungsressourcen wie Bildung und Gesundheit einbezieht, um ein ganzheitlicheres Bild sozialer Ausgrenzung zu ermöglichen.
Wie werden die Modelle für MigrantInnen erstellt?
Die Modelle für MigrantInnen werden händisch durch schrittweise Selektion relevanter Variablen angepasst, um die für diese Bevölkerungsgruppe spezifischen Risikofaktoren zu identifizieren.
Was ist der Zweck der "Baseline" in den Modellen?
Die Baseline definiert eine Referenzkategorie für alle Variablen, an der die Auswirkungen der verschiedenen Einflussgrößen auf das Armutsrisiko gemessen werden können.
- Quote paper
- A. Rosemann (Author), E. Adler (Author), Y. Chen (Author), S. Müllner (Author), D. Pauger (Author), G. Pollhammer (Author), I. Walcherberger (Author), 2011, EU-SILC Analyse, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/183817
