Anfänger:Statistisches Konzept - Saisonale Anpassung / Saisonbereinigung
Diese Seite ist Teil von Statistiken für Anfänger, eine Reihe in Statistics Explained in welcher statistische Indikatoren und Konzepte in einfacher Art und Weise erklärt werden, um die Welt der Statistiken ein wenig verständlicher zu machen. Dieses Angebot richtet sich an Schüler sowie an Studenten und alle anderen, die Interesse an Statistiken haben.
Eine der Hauptaufgaben von Statistiken ist es Entwicklungen, Veränderungen und Trends über die Zeit hinweg in vergleichbarer Weise aufzuzeigen. Beim Vergleich von Daten für zwei verschiedene Zeitpunkte, bspw. zwei verschiedene Monate, sind diese beiden möglicherweise auf Grund gewisser Begebenheiten nicht gänzlich miteinander vergleichbar, zum Beispiel auf Grund einer unterschiedlichen Anzahl von Arbeitstagen oder dem Auftreten unüblicher Ereignisse. Daher müssen die Daten bereinigt werden, um die tatsächliche "unverzerrte" Entwicklung oder Veränderung zu zeigen. Saisonale Anpassung bzw. Saisonbereinigung ist eine statistische Methode mittels derer die Auswirkungen saisonaler Begebenheiten geschätzt und anschließend aus der Zeitreihe entfernt werden.
Ein Beispiel ist der Anstieg der Verkäufe um Weihnachten herum. Wenn man nun also den Geschäftsumsatz der Verkäufe der Monate Dezember und Juli miteinander vergleicht, wird dieser für die meisten Branchen im Dezember wahrscheinlich höher sein als im Juli, da er durch den saisonalen Effekt der Weihnachtszeit beeinflusst wird. Um Einzelhandelsumsätze ohne die Auswirkungen des Weihnachtsgeschäfts zu vergleichen, müssen die Daten saisonbereinigt werden.
Weitere Informationen
- Video von INE Spanien (auf Englisch) Seasonal adjustment
- Video des statistischen Amts Kroatien (auf Englisch) Seasonal Adjustment