Datenquelle: BARMER Gesundheitsreport, BARMER-Daten 2014–2022, standardisiert basierend auf Angaben des Statistischen Bundesamtes zu Erwerbstätigen nach Geschlecht und Altersgruppen im Jahr 2010.
Hinweise des bifg:
VJ: Versichertenjahre mit 365 Tagen
AU: ärztlich bescheinigte Arbeitsunfähigkeit
AU-Tage je 100 VJ: Krankenstand in Prozent x 365 Tage
Krankenstand in Prozent: AU-Tage je 100 VJ / 365 Tage
Genauere Erläuterungen zu den Kennzahlen finden sich im Gesundheitsreport im Kapitel „Datengrundlage und Methoden“.
Personen mit dem Geschlechtseintrag divers oder unbekannt werden aus datenschutzrechtlichen Gründen dem weiblichen Geschlecht zugeordnet. Da eine entsprechende Kennzeichnung weniger als eine je 100.000 berufstätige Personen betrifft, werden Kennzahlen zu Frauen durch das gewählte Vorgehen allenfalls in Ausnahmefällen geringfügig verändert.
Mit dem Jahr 2022 lässt sich ein Anstieg von Krankmeldungen und Fehlzeiten verzeichnen, der alle in vorausgehenden Zeiträumen von Jahr zu Jahr beobachteten Veränderungen übersteigt. Dies lässt sich insbesondere bei Atemwegsinfekten beobachten. Eine wesentliche Ursache dürften hierbei deutlich gehäuft auftretende Infekte im Zuge der sich wieder normalisierenden Kontakte und der damit zwangsläufig auch verstärkten Keimexposition nach einer längeren Phase mit nur geringer Keimexposition in der Bevölkerung sein. Zudem könnten auch die telefonische Krankschreibung sowie die im Jahr 2022 fortschreitend implementierte elektronische Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung (eAU) zu einer höheren Zahl an gemeldeten Arbeitsunfähigkeiten beigetragen haben.
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Verwenden Sie „Exakte Abweichungen“, um Attributwerte direkt in Farbwerte zu überführen. Hierbei entsprechen die relativen Abweichungen der Attributwerte vom Mittelwert den relativen Abweichungen in den Farbwerten.
Die exakte Abweichung ermöglicht eine unverzerrte Darstellung der Attributwerte. Diese Darstellung ist besonders für normalverteilte Daten geeignet.
Gleiches IntervallVerwenden Sie „Gleiches Intervall“, um Attributwerte in gleich breite Klassen zu unterteilen. Die Klassengrenzen werden automatisch so bestimmt, dass die Datenintervalle in jeder Klasse gleich groß sind. Zum Beispiel ergeben sich für Werte im Bereich von 0 bis 300 und drei Klassen die Bereichsgrenzen 0 bis 100, 101 bis 200 und 201 bis 300.
Die gleichen Intervalle sind besonders für begrenzte Datenbereiche, wie Prozentsätze (0-100), geeignet. Die Darstellungsmethode hebt heraus, ob eine bestimmte Region unterhalb oder oberhalb des Mittelwertes liegt.
QuantilVerwenden Sie „Quantil“, um die Attributwerte in gleich mächtige Klassen einzuteilen. Die Klassengrenzen werden hierbei so bestimmt, dass jede Klasse gleich viele Regionen umfasst.
Diese Darstellung eignet sich gut für linear verteilte Daten. Durch die Klassifikationsmethode können sowohl sehr nahe beieinanderliegende Attributwerte in verschiedene Klassen als auch sehr verschiedene Attributwerte in die gleiche Klasse eingeteilt werden. Hierdurch können auch extrem breite Datenbereiche (Ausreißer) optisch ansprechend dargestellt werden.
StandardabweichungVerwenden Sie „Standardabweichung“, um die Klassengrenzen auf jeweils eine Standardabweichung des Datenbereiches zu begrenzen. Mittelwert und Standardabweichung werden automatisch berechnet.
Arithmetische ProgressionVerwenden Sie „Arithmetische Progression“, um Klassengrenzen mit aufsteigender Breite zu erhalten. Je weiter eine Klasse vom Mittelwert entfernt liegt, desto größer wird der Wertebereich sein, den eine Farbe abbildet. Die Verbreiterung der Klassengrenzen erfolgt linear.
Diese Klassifikation eignet sich zur Darstellung von Daten mit breiten Verteilungsenden, z.B. Kostendaten. Seltene hohe Werte werden hierbei in größeren Klassen zusammengefasst und damit deren Gemeinsamkeit betont.
Geometrische ProgressionVerwenden Sie „Geometrische Progression“, um Klassengrenzen mit einer stark aufsteigenden Breite zu erhalten. Je weiter eine Klasse vom Mittelwert entfernt liegt, desto größer wird der Wertebereich sein, den eine Farbe abbildet. Die Verbreiterung der Klassengrenzen erfolgt quadratisch.
Diese Klassifikation eignet sich zur Darstellung von extrem verteilten Daten, z.B. orphan drugs oder Kostendaten seltener Erkrankungen. Die seltenen aber extremen Ergebnisse werden hierbei in große Klassen zusammengefasst und damit deren Gemeinsamkeit betont.
Natürliche UnterbrechungenVerwenden Sie „Natürliche Unterbrechungen“ (auch Jenks genannt), um einen Kompromiss aus „Quantilen“ und „Gleiches Intervall“ zu erhalten und eine harmonisch aussehende Karte zu generieren. Bei der Methode werden die Klassengrenzen durch einen Algorithmus so erstellt, dass Unterschiede zwischen den Klassen maximiert werden.
Weitere Informationen zu dem Algorithmus „Natürliche Unterbrechungen“ finden Sie bei George F. Jenks und Fred C. Caspall in: „Error on Choroplethic Maps. Definition, Measurement, Reduction“. Annals of the Association of American Geographers. Bd. 61, 1971, S. 217–244, doi:10.1111/j.1467-8306.1971.tb00779.x.