ISR -Gesamtbericht (pdf 13,6 MB) - Bundesministerium für Verkehr ...
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LOB iC ISR – Intermodale Schnittstellen im Radverkehr 16. Februar 2010 Fazit Im Rahmen des Projekts ISR konnte ein innovativer Gesamtansatz für Analysen auf Ebene der intermodalen Schnittstelle Radverkehr und öffentlicher Verkehr entwickelt werden. Die Faktorenmatrix ist einerseits relativ einfach zu handhaben und steht damit für eine breite Anwendung zur Verfügung, andererseits erlaubt sie in hohem Maße Rückschlüsse auf die Radverkehrssituation in einer spezifischen Gemeinde. Auf Basis einer umfassenden Auswertung der für den Radverkehr relevanten Rahmenbedingungen kann eine Analyse der im Umfeld eines Bahnhofs bzw. einer Haltestelle spezifisch gegebenen Schwachstellen durchgeführt werden. Darauf aufbauend erfolgt die Ableitung von konkret auf die jeweiligen lokalen Bedingungen zugeschnittenen Maßnahmen zur Förderung des Radverkehrs im Umfeld der intermodalen Schnittstelle. Die Ergebnisse sind grundsätzlich verallgemeinerbar und können auf Haltestellenebene österreichweit angewandt werden. Die Faktorenmatrix ist so aufgebaut, dass sie künftige Erweiterungs- bzw. Ausbaustufen zulässt. Wenn zu einem späteren Zeitpunkt weitere Datenquellen aus „neuen“ Modellregionen zur Verfügung stehen, kann dadurch die Qualität dieses innovativen Analysewerkzeugs weiter gesteigert werden. 315
LOB iC ISR – Intermodale Schnittstellen im Radverkehr 16. Februar 2010 8. Empfehlungen und Maßnahmenkonzept 8.1 Ableitung des Potentials einer erhöhten Verkehrsnachfrage für optimierte intermodale Schnittstellen Hochrechnung der Marktforschungsergebnisse: Jede repräsentativ gezogene Stichprobe ist auf die Gesamtbevölkerung hochrechenbar. Die Verallgemeinerung auf die Grundgesamtheit, hat Gültigkeit, wenn die Stichprobe gemäß der statistischen Theorie gebildet wurde. Die wichtigste Regel dabei ist, dass die zu befragenden Personen zufällig ausgewählt werden. Das gewährleistet, dass die Stichprobe ein verkleinertes Abbild der Wirklichkeit ist. In der heutigen Marktforschungspraxis kommen hauptsächlich geschichtete Quotensamples zum Einsatz, auch hier ist dieses Prinzip anwendbar. Unabhängig von der Stichprobengröße ist der entscheidende Faktor für die Hochrechnung die Güte der Stichprobenziehung. Stichprobenergebnisse haben volle Aussagekraft, wenn man den Stichprobenfehler kennt mit dem sie behaftet sind. Der Stichprobenfehler lässt sich als Streuung des Mittelwertes (oder Prozentsatz) innerhalb der Stichprobenverteilung darstellen. Diese Schwankungsbreiten sind in Tabellenform zusammengefasst und einfach darstellbar. Für das Sicherheitsniveau von 95% beträgt die Schwankungsbreite beispielsweise: Bei der Anzahl % % % % % % % % % der 3 5 10 15 20 25 30 40 50 Fälle 97 95 90 85 80 75 70 60 200 2,4 3,1 4,2 5,0 5,7 6,1 6,5 6,9 7,1 500 1,5 1,9 2,7 3,2 3,6 3,9 4,1 4,4 4,5 1000 1,1 1,4 1,9 2,3 2,5 2,7 2,9 3,1 3,2 4000 0,5 0,7 0,9 1,1 1,3 1,4 1,4 1,5 1,6 Diese Übersicht zeigt Folgendes: Wird in einer Untersuchung von 1000 Fällen ein Wert von 10% ausgewiesen, beträgt die Schwankungsbreite 1,9%. Das bedeutet der „wahre“ Wert in der Grundgesamtheit ist zwischen 8,1% und 11,9% zu erwarten. Der Fehler einer Stichprobe und damit eines gemessenen Merkmals hängt also von zwei Größen ab: von der Variabilität des Merkmales in der Grundgesamtheit (die geschätzt wird durch die Stichprobenvarianz) und von der Größe der Stichprobe (siehe Kurt Holm, die Befragung 1, UTB Verlag, 1991). Um den Stichprobenfehler zu halbieren, muss man die Stichprobe vervierfachen. Beträgt der Stichprobenfehler bei einem ausgewiesenen Wert von 50% und einer Stichprobengröße von 1000 Personen 3,2% so muss man 4000 Personen befragen, um den Fehler zu halbieren (1,6%). Ob eine repräsentative Stichprobe nun 1000 Personen oder 4000 Personen beträgt hat keinen Einfluss auf die Hochrechenbarkeit der Daten, nur auf die Genauigkeit der Hochrechnung. 316
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LOB iC<br />
<strong>ISR</strong> – Intermodale Schnittstellen im Radverkehr 16. Februar 2010<br />
Fazit<br />
Im Rahmen des Projekts <strong>ISR</strong> konnte ein innovativer Gesamtansatz <strong>für</strong> Analysen auf Ebene der<br />
intermodalen Schnittstelle Radverkehr und öffentlicher <strong>Verkehr</strong> entwickelt werden. Die Faktorenmatrix<br />
ist einerseits relativ einfach zu handhaben und steht damit <strong>für</strong> eine breite Anwendung zur<br />
Verfügung, andererseits erlaubt sie in hohem Maße Rückschlüsse auf die Radverkehrssituation in<br />
einer spezifischen Gemeinde. Auf Basis einer umfassenden Auswertung der <strong>für</strong> den Radverkehr<br />
relevanten Rahmenbedingungen kann eine Analyse der im Umfeld eines Bahnhofs bzw. einer Haltestelle<br />
spezifisch gegebenen Schwachstellen durchgeführt werden. Darauf aufbauend erfolgt die<br />
Ableitung von konkret auf die jeweiligen lokalen Bedingungen zugeschnittenen Maßnahmen zur<br />
Förderung des Radverkehrs im Umfeld der intermodalen Schnittstelle.<br />
Die Ergebnisse sind grundsätzlich verallgemeinerbar und können auf Haltestellenebene<br />
österreichweit angewandt werden. Die Faktorenmatrix ist so aufgebaut, dass sie künftige<br />
Erweiterungs- bzw. Ausbaustufen zulässt. Wenn zu einem späteren Zeitpunkt weitere Datenquellen<br />
aus „neuen“ Modellregionen zur Verfügung stehen, kann dadurch die Qualität<br />
dieses innovativen Analysewerkzeugs weiter gesteigert werden.<br />
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