Häufige Fragen

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Wozu dient diese App bzw. wofür kann sie genutzt werden?

Diese App ist speziell dafür konzipiert, quantitative Sozialraum-Daten im Kontext von Schulen und deren umliegenden Wohngebieten zu visualisieren und zu analysieren. Sie ermöglicht es Nutzern, detaillierte Informationen über den sozialen, wirtschaftlichen und demografischen Kontext eines bestimmten Schulstandorts zu erhalten. Diese Daten können für verschiedene Zwecke genutzt werden, wie z.B.:
  • Bildungsplanung: Unterstützung bei fundierten Entscheidungen in der Schulentwicklungsplanung.
  • Zielgerichtete Fördermaßnahmen: Entwicklung von Fördermaßnahmen zur Unterstützung sozial benachteiligter Schüler.
  • Vernetzung und Kooperation: Förderung der Zusammenarbeit zwischen Schulen und anderen Akteuren im Sozialraum.
  • Transparenz und Kommunikation: Schaffung von Transparenz über die sozialen Gegebenheiten im Umfeld der Schulen.
Die App ist somit ein wertvolles Werkzeug, um Schulen im Umgang mit den Herausforderungen und Chancen ihres spezifischen Sozialraums zu unterstützen.
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Was bezeichnen wir als "Sozialraum"?

Der Sozialraum ist ein dynamisches Gefüge, das sowohl physische als auch soziale Dimensionen umfasst. Er kann als „Raum in Räumen“ verstanden werden, in dem soziale, kulturelle und materielle Elemente in Wechselwirkung treten.

Theoretische Verortung:
Systemtheoretische Perspektive: Räume können als selbstreferenzielle Systeme betrachtet werden, die ihre Identität durch die Abgrenzung von ihrer Umwelt definieren. Schulen sind dabei nicht nur physische Orte, sondern auch symbolische und soziale Räume, die durch institutionelle Vorgaben und individuelle Handlungen ständig (re-)produziert werden.

Physisch-materieller Sozialraum: Hierunter fällt das geografische Umfeld einer Schule, inklusive der baulichen Gegebenheiten und der sozialen Infrastruktur wie Parks, Jugendzentren und Verkehrsanbindungen. Diese physische Umgebung beeinflusst das soziale Gefüge der Schule.

Sozialdemografischer Sozialraum: Dieser Aspekt betrachtet die sozialen und ökonomischen Merkmale der Menschen im Umfeld einer Schule, wie etwa Einkommen, Bildungshintergrund und soziale Zusammensetzung. Diese Merkmale prägen den Sozialraum und beeinflussen die schulische Entwicklung und das Lernen.

Handlungsbezogener Sozialraum: Der Sozialraum wird auch durch die sozialen Interaktionen und Praktiken der Menschen in ihm geformt. Dies umfasst sowohl die alltäglichen Interaktionen im Schulgebäude als auch die Beziehungen zu externen Partnern und der Gemeinschaft. Räume entstehen und verändern sich durch das Handeln der Akteure, und sie sind sowohl Produkt als auch Rahmen für soziale Praxis.

Schulischer Sozialraum:
Im Kontext der Schule lässt sich der Sozialraum auf verschiedenen Ebenen betrachten:
Schlussfolgerung:
Der schulische Sozialraum ist ein komplexes Konstrukt, das sich aus physisch-materiellen, sozialdemografischen und handlungsbezogenen Dimensionen zusammensetzt. Jede dieser Dimensionen trägt zur besonderen Ausprägung und den Möglichkeiten des pädagogischen Handelns bei. Schulen sind mehr als nur Orte des Lernens. Sie sind auch soziale Räume, in denen unterschiedliche Akteure in einem stetigen Wechselspiel miteinander agieren und den Raum aktiv gestalten.
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Was sind "PLZ8-Gebiete"?

"PLZ8-Gebiete" beziehen sich auf spezielle räumliche Einheiten, die auf der Basis von achtstelligen Postleitzahlen (PLZ) definiert sind. Diese feingliedrigen Gebiete bieten eine präzisere geografische Einteilung im Vergleich zu herkömmlichen Postleitzahlen, die oft größere Regionen umfassen. In der Anwendung dieser App ermöglichen PLZ8-Gebiete eine differenzierte Analyse und Visualisierung von Sozialraum-Daten. Diese kleinräumigen Einheiten sind besonders nützlich, um genaue und lokal spezifische Informationen zu sozialen, wirtschaftlichen und demografischen Bedingungen zu erfassen und darzustellen. Schulen können diese Daten verwenden, um ihr Einzugsgebiet besser zu verstehen und gezielte Maßnahmen für spezifische Teilgebiete zu entwickeln. PLZ8-Gebiete bieten somit eine Grundlage für eine präzise geografische Analyse, die eine fein abgestimmte Bildungs- und Sozialplanung ermöglicht.

Herkunft und Erklärung (PLZ8-Gebiete bei microm)
PLZ8-Gebiete sind durch microm definierte marketingorientierte statistische Gebietseinheiten, in denen nach siedlungsstrukturellen Gesichtspunkten jeweils ca. 500 Haushalte zu einer Gebietseinheit zusammengefasst sind. Der Vorteil der PLZ8 aus Marketingsicht besteht darin, homogene und somit realistisch vergleichbare Gebiete zu erhalten. Mit Hilfe eines Clusterverfahrens wurden die PLZ8-Gebiete hinsichtlich räumlicher Lagekriterien (zum Beispiel: Distanzen) und funktionaler, siedlungs- und bebauungsstruktureller Indikatoren (zum Beispiel: Haustypen, Branchen der in der PLZ8 ansässigen Unternehmen, Flächennutzung) so zusammengefasst, dass sie bezogen auf diese Indikatoren größtmögliche Ähnlichkeit aufweisen. Dieses Vorgehen ermöglicht, die jeweilig vorherrschende Struktur bzw. Funktion zu identifizieren und so räumliche Muster abzubilden. Diese Daten stammen von dem Unternehmen "microm Micromarketing-Systeme und Consult GmbH" aus Neuss.
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Was sind "Quantile" und wie werden sie berechnet?

Quantile sind statistische Kennzahlen, die verwendet werden, um Daten in gleich große Gruppen zu unterteilen und Verteilungen zu analysieren. In der App können verschiedene Quantile angezeigt werden. Quartile sind eine Art von Quantilen, die die Daten in vier Gruppen unterteilen.

Beispiel: Wenn wir die Variable „Kaufkraft pro Haushalt“ verwenden, wird die App die Kaufkraft-Daten in vier gleich große Gruppen aufteilen. Diese Gruppen werden als Quartile bezeichnet. Das erste Quartil umfasst die 25 % der Haushalte mit der niedrigsten Kaufkraft, während das vierte Quartil die 25 % der Haushalte mit der höchsten Kaufkraft darstellt.

Berechnung: Um Quartile zu berechnen, werden die Daten zunächst nach der Kaufkraft sortiert. Dann wird die gesamte Datenreihe in vier gleiche Teile unterteilt. Jeder Haushalt wird dem Quartil z ugeordnet, in dem er sich befindet. Diese Methode ermöglicht es, Unterschiede in der Kaufkraft zwischen verschiedenen Bereichen rund um die Schule sichtbar zu machen, zum Beispiel, welche Viertel um die Schule herum eine besonders hohe oder niedrige Kaufkraft aufweisen.

Die App bietet zudem die Möglichkeit, eine detailliertere Analyse durch die Auswahl von 2 bis 9 weiteren Unterteilungen (Breaks) vorzunehmen. Dies erlaubt eine noch differenziertere Betrachtung der Daten und hilft dabei, spezifische Muster und Unterschiede im Sozialraum zu erkennen.
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Was ist der MBI (Multipler Benachteiligungsindex) und wie ist seine Berechnungsweise?

Der Multiple Benachteiligungsindex (MBI) ist ein statistisches Werkzeug zur Messung von sozialer Benachteiligung auf verschiedenen Dimensionen und wird häufig im schulischen Kontext verwendet, um die sozialen und wirtschaftlichen Bedingungen rund um Schulen zu bewerten. Der MBI integriert mehrere Indikatoren, um ein umfassendes Bild der Benachteiligung zu liefern.

Internationale Relevanz: Der MBI ist international bekannt und wird insbesondere in Großbritannien als „Multiple Deprivation Index“ (MDI) verwendet. Er dient dort als wichtiges Instrument zur Analyse sozialer Benachteiligung und zur Planung von Unterstützungsmaßnahmen.

Indikatoren: Der MBI wird durch die Kombination und Gewichtung mehrerer Indikatoren berechnet:

  • Arbeitslosenquote
  • Kaufkraft pro Haushalt
  • Anteil von Haushalten mit bestimmten Wohnungstypen
  • Überwiegend nicht-deutsch gesprochene Familiensprache
  • Bildungsabschlüssen

Standardisierung und Gewichtung: Jeder Indikator wird zunächst standardisiert, um die Werte auf eine vergleichbare Skala zu bringen. Dies erfolgt durch die Berechnung der Z-Scores, bei denen jeder Wert in Bezug auf den Mittelwert und die Standardabweichung der Daten normalisiert wird.

Erklärung der Z-Standardisierung: Die Z-Standardisierung dient dazu, Rohwerte in vergleichbare Maße zu transformieren. Die Berechnung erfolgt in folgenden Schritten:
  • Berechnung des Mittelwerts (Durchschnitt): Der Mittelwert eines Indikators wird berechnet, um den Durchschnittswert aller Messungen dieses Indikators zu bestimmen.
  • Berechnung der Standardabweichung: Die Standardabweichung zeigt, wie stark die Werte um den Mittelwert streuen.
  • Berechnung des Z-Scores: Der Z-Score wird durch die Differenz zwischen einem Wert und dem Mittelwert, geteilt durch die Standardabweichung berechnet:
    Z = (X - μ) / σ
    wobei X der Einzelwert, μ der Mittelwert und σ die Standardabweichung ist.
Durch diese Standardisierung werden alle Indikatoren auf eine vergleichbare Skala gebracht, was eine integrierte Bewertung der verschiedenen Dimensionen ermöglicht.
Die standardisierten Werte werden dann zusammengefasst und gewichtet, um die Dimensionen zu berechnen. Diese Dimensionen repräsentieren verschiedene Aspekte der Benachteiligung, wie zum Beispiel finanzielle Lage, soziale Bedarfe, Bildungsniveau und der überwiegend im Haushalt gesprochenen Sprache.

Der MBI wird schließlich durch die Zusammenfassung dieser gewichteten Dimensionen berechnet und auf eine Skala von 0 bis 10 normalisiert. Diese Normalisierung ermöglicht eine vereinheitlichte Bewertung der Benachteiligung, die vergleichbar und verständlich ist.

Diese umfassende Berechnung und Normalisierung des MBI hilft dabei, eine klare und vergleichbare Darstellung der sozialen Benachteiligung in verschiedenen Schulgebieten zu erhalten.

Literaturhinweise: Für ein vertieftes Verständnis des MBI können folgende Quellen hilfreich sein:
  • Noble, M., Wright, G., Smith, G., & Dibben, C. (2006). "Measuring Multiple Deprivation at the Small-Area Level." Environment and Planning A, 38(1), 169-185.
  • Smith, N., & Middleton, S. (2007). "A Review of Poverty Dynamics Research in the UK." Joseph Rowntree Foundation.
  • Department for Communities and Local Government (2011). "The English Indices of Deprivation 2010." Department for Communities and Local Government.
  • Levitas, R., Pantazis, C., Fahmy, E., Gordon, D., Lloyd, E., & Patsios, D. (2007). "The Multi-Dimensional Analysis of Social Exclusion." Department of Sociology and School for Social Policy, University of Bristol.
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Wie sind sozialeraumbezogene Analysen zu interpretieren?

In der ALSO-App werden verschiedene Analysen und Visualisierungen angeboten, um die sozialen Bedingungen rund um Schulen zu verstehen. Es ist wichtig, diese Analysen als Werkzeuge zur Unterstützung von Entscheidungen zu betrachten, die auf aggregierten Daten basieren. Sie können helfen, Muster und Trends zu erkennen, aber sie sollten immer im Kontext der spezifischen Fragestellung und unter Berücksichtigung der Limitationen der Daten interpretiert werden.

Die Analysen beziehen sich auf PLZ8-Gebiete und nicht auf einzelne Personen. Ein Zusammenhang auf Gebietsebene bedeutet daher nicht automatisch, dass dieser Zusammenhang auch für einzelne Menschen gilt. Beispiel: Wenn Gebiete mit höherem Einkommen auch höhere Abiturquoten haben, bedeutet das nicht, dass jede Person mit höherem Einkommen häufiger Abitur hat. Solche Schlussfolgerungen auf Individualebene werden als ökologischer Fehlschluss bezeichnet.

In der ALSO-App finden Sie Analysen wie deskriptive Statistiken, Korrelationen und Mittelwertvergleiche. Diese unter 'Analysen' dargestellten Ergebnisse beziehen sich stets auf die gesamte Gemeinde. Alle Analysen in der ALSO-App werden dabei an der Anzahl der Haushalte pro Gebiet gewichtet. Dies hilft dabei größere Gebiete entsprechend mehr zu berücksichtigen. Zusätzlich sind die Daten von Ausreißern bereinigt. Das bedeutet, dass alle Werte die mindestens 2,58 Standardabweichungen vom Mittelwert entfernt liegen, nicht berücksichtigt werden.

Deskriptive Statistiken

Anzeige von Mittelwerten, Median und Standardabweichungen für ausgewählte Indikatoren. Diese Kennzahlen geben einen Überblick über die Verteilung der Daten und helfen dabei, zentrale Tendenzen und Streuungen zu verstehen.

Interpretation deskriptiver Statistiken:
  • Mittelwert: Gibt den Durchschnittswert der Daten an. Der gewichtete Mittelwert1 berücksichtigt einen Gewichtungsfaktor, wie die Anzahl der Haushalte pro Gebiet
  • Median: Gibt den mittleren Wert der Daten an. Es handelt sich somit um den Wert, der in der Mitte einer sortierten Datenreihe liegt. Weicht der Median deutlich vom Mittelwert ab, deutet das auf eine Verschiebung in der Verteilung hin. Dies kann ein Hinweis darauf sein, dass es einzelne Werte gibt, die den Mittelwert stark beeinflussen
  • Standardabweichung: Gibt die Streuung der Daten um den Mittelwert an. In einem Bereich von ±1 Standardabweichung liegen 68% der Daten

Korrelationen

Korrelationen beschreiben die Stärke und Richtung eines linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen. Für metrische Variablen wird häufig die Pearson-Korrelation verwendet, die mit r bezeichnet wird. Der Korrelationskoeffizient r kann Werte zwischen -1 und +1 annehmen. Werte nahe +1 oder -1 weisen auf einen starken linearen Zusammenhang hin, Werte nahe 0 auf einen schwachen oder keinen linearen Zusammenhang. Eine Korrelation bedeutet, dass zwei Variablen gemeinsam variieren, erlaubt aber keine Aussagen über Kausalität. Positive Korrelationen zeigen, dass höhere Werte der einen Variable tendenziell mit höheren Werten der anderen einhergehen. Negative Korrelationen zeigen, dass höhere Werte der einen Variable tendenziell mit niedrigeren Werten der anderen einhergehen.

Interpretation von Korrelationen:
  • r ≤ |0,1|: Kein oder sehr schwacher Zusammenhang
  • r ≥ |0,3|: Mäßiger Zusammenhang
  • r ≥ |0,5|: Starker Zusammenhang

Die visualisierten bivariaten Korrelationen sind geschätzte Regressionslinien, die die Beziehung zwischen zwei Variablen darstellen. LOESS-Kurven erlauben dabei im Vergleich zu linearen Modellen die Annahme nichtlinearer Beziehungen. Beide zeigen an, wie sich die Werte einer Variable im Durchschnitt ändern, wenn sich die Werte der anderen Variable ändern. Der grau eingezeichnete Bereich um die Regressionslinie herum stellt das 95%-Konfidenzintervall dar, das die Unsicherheit der Schätzung widerspiegelt. Je enger dieses Intervall ist, desto präziser ist die Schätzung des Zusammenhangs zwischen den Variablen.

Visualisierung von Korrelationen
Visualisierung einer Korrelation mithilfe einer LOESS-Kurve

Mittelwertvergleiche

Im Rahmen der Mittelwertvergliche zwischen zwei Gebieten werden die gewichteten Mittelwerte, die Standardabweichungen, die Mittelwertsdifferenz sowie optional Cohens d und/oder Hedges g ausgegeben.

  • MW(gew.) = gewichteter Mittelwert1
  • SD = Standardabweichung
  • ΔM = Differenz der Mittelwerte
  • Cohens d = Effektstärke
  • Hedges g = Effektstärke mit Korrektur für kleine Stichprobengrößen

Interpretation von Effektstärken
Effektstärken (Cohen’s d oder Hedges g) beschreiben, wie groß ein Unterschied zwischen zwei Gruppen ist. Hedges g bezieht dabei einen Faktor ein, der die Stichprobengröße berücksichtigt. Entsprechend überschätzt Hedges g bei kleinen Stichproben den Effekt weniger. Bei großen Stichproben (N > 20 pro Gruppe) sind die Werte von Cohen’s d und Hedges g nahezu identisch. Für die Interpretation von Effektstärken empfiehlt Cohen (1988) folgende Richtwerte:

  • d bei etwa |0,2|: kleiner Effekt
  • d bei etwa |0,5|: mittlerer Effekt
  • d bei etwa |0,8|: großer Effekt
Hedges g ist äquivalent interpretierbar.