april 2007 - stat · 2018-05-22 · dazu tragen natürlich auch sie beil wir laden sie darum...

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4 Registres et Statistique

Fforde is expanding throughout the UK, Europe fi the USA to meet the growing needs of pharmaceutical clients and candidates across the globe.

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expertise within the business a rea and to support other departments and colleagues. To apply, a

degree in statistics is essential and a post-graduate qualification in medical statistics is desirable.

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in-depth knowledge of clinical study design and statistical analysis conventions. Ref. SSS 11531

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and Hampshire, who will participate in the design and implementation of customised statistical and

reporting applications. Candidates should have Masters or equivalent in applied (bio-)statistics or a related quantitative field, together with good experience in data analysis and statistical modelling

software, such as S-PLUS or R. Fluent English is essential and knowledge of French and German

highly desirable. Ref. SSS 11229

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support and give guidance and expertise on the design, analysis and reporting of clinical trials.

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guidelines and regulations. Basic knowledge of pharmacological and physiological sciences and

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•

EDITORIAL

Liebe Statistikerinnen und Statistiker

Beim Blattern im Jahresbericht 2006 der UBS ist mir auf S. 29 folgender Satz ins

Auge gestochen: uWer glaubt, dass das Bankgeschaft keine besondere intellek

tuelle Herausforderung darstellt, dürfte überrascht sein, wie viele Physiker, Mathe

matiker und andere Experten wie Statistiker mit hohem Ausbildungsstand in die

sem Bereich arbeiten ... Es ist schôn, dass der Berufsstand der Statistiker so prominent erwahnt wird!

Was Statistiker alles leisten , konnte man an den letzten Statistiktagen im Novem

ber 2006 in Lugano sehr schën sehen. Die nachste Gelegenheit dazu wird im

November 2007 in Luzem sein. Nutzen Sie die Gelegenheit, beim Cali for Papers

mitz:umachen und lhre Arbeit in Luzern zu prasentieren. Die Details zum Cali for

Papers finden Sie auf den folgenden Seiten.

ln Lugano hat uns Naomi Rabbins gezeigt, wie man auch mit kleinen Mitteln die

Lesbarkeit von statistischen Graphiken enorm verbessern kann. Es freut mich

ausserordentlich, dass es uns gelungen ist, mit Stephen Few einen sehr bekann

ten Fachmann zu engagieren, der uns im Rahmen eines Kurses zeigen wird, wie

man Graphiken optimal gestalten kann. Die Details der Ausschreibung finden Sie

in diesem Bulletin. Da wir einen grossen Andrang erwarten, bitten wir Sie, sich

bei Interesse môglichst schnell anzumeldenl

Mit herzlichen Grüssen

Caterina Savi, Geschaftsfü hrerin

SWISS STATISTICAL SOCIETY • Bulletin Nr. 56

SOCIETY

CALL FOR PAPERS

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Swiss Statistics M€etlng SchweiZer St~tistiktage Journées suisses de la statistique Giomate svlzzere della statistica

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Journées suisses de la statistique 2007 du 14 au 16 novembre 2007 à Lucerne, CH

Cette année , les journées suisses de la statistique ont lieu à

Lucerne : Lucerne, ville de musique, de culture et de tou

risme se si tue au coeur de la Suisse et en est également la

porte vers le sud. Le congrès se tiendra dans les nouveaux

locaux de la Haute école pour le travail social (HSA). Ils sont

situés à proximité directe de la gare, près du centre de con

grès de Jean Nouvel, proche de la ville et de son fameux

pont, de ses promenades au bord du lac, des tours, des

églises et de ses restaurants conviviaux.

Cette année, aucun thème général, servant de fil rouge, a

été choisi. Le comité d'organisation invitera des «Keynote

speakers» compétents et expérimentés, pour garantir un

environnement riche et intéressant.

Mais nous avons aussi besoin de votre contribution 1

Nous vous invitons donc à participer avec vos interventions.

Les conférences ("Contributed Papers") au ront lieu le jeudi

15 novembre, et le matin du vendredi 16 novembre 2007,

dans des ateliers parallèles. La durée de la présentation est

limitée à 25 minutes, questions et réponses incluses.

Les présentations pour ces ateliers peuvent venir de tous

les domaines d'application de la statistique. Les contribu

tions orientées vers la pratique, la méthodologie, les con

cepts statistiques ou vers la com munication des résultats

statistiques sont les bienvenues.

Les présentations devront être données en français, alle

mand ou anglais. le t itre que vous nous envoyez, détermi

nera la langue que vous utilisez. Le titre sera considéré

comme définitif. Aucun changement ne sera repris dans le

programme officiel.

Le conférence ne publiera pas de «Proceedingsu . Par con-


tre, un .. Book of Abstracts" sera mis à disposition.

Nous vous prions d'envoyer votre proposition avec un titre

définitif et un résumé (taille maximum : 1 page A4) avant le

30 avril 2007 à

Dr Martin Machler

Seminar für Statistik, LEO C 16

ETH Zurich

CH-8092 Zurich

e-mail: maechler@stat. math. ethz.ch

(via poste ou e-mail)- Veuillez utiliser le modèle en Word

disponible à l'adresse www.statoo.ch/sst07/.

Le comité d 'organisation examinera votre proposition d'ic i

fin-mai 2007 et vous communiquera si votre exposé est

retenu et inscrit dans le programme.

Nous espérons que vous saisirez cette opportunité d'échan

ges. Ainsi les journées suisses de la statistique ne seront

pas seulement un lieu d'écoute mais également un lieu de

dialogue intensif entre statisticiennes et statisticiens.

Je me réjouis de votre envoi et vous adresse mes meilleures

salutations.

Pour le comité d'organisation

Dr Martin Màchler

PS. Vous trouverez les dernières nouveautés concernant

les journées suisses de la statistique sous

www.statoo.ch/sst07/

SOCIETY

CALL FOR PAPERS

Schweizer Statistiktage 2007

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Swiss Statistics Meeting Schweizer Statistiktage Journées suisses de la statistique Giornate svizzere della statistica

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vom 14.-16. November 2007 in Luzern, CH

Die diesjahrigen Schweizer Statistiktage finden in Luzern

statt: Luzern ais Musik-, Kultur- und Tourismusstadt ist

gleichzeitig das Herz der Schweiz und das Tor zum Süden.

Der Kongress wird in den neuen Râumen der Hochschule

für Soziale Arbeit HSA über die Bühne gehen. Der Tagungs

ort liegt in unmittelbarer Nahe zum Bahnhof, zum KKL von

Jean Nouvel und zur Stad! mit ihren Brücken und Seepro·

menaden, zu Türmen und Kirchen und gemütlichen Restau

rants.

Dieses Jahr wurde kein allgemeines Thema bestimmt. Das

Organisationskomitee wird erlahrene und kompetente «Key

note speakers» einladen, um ein reiches und interessantes

Programm zu gestalten.

Dazu tragen natürlich auch Sie beil

Wir laden Sie darum herzlichst ein , in Form eines Vortrags

einen eigenen Beitrag zu leisten. Diese Vortrii.ge («Contribu

ted Papers») werden am Donnerstag, den 15. November,

und am Freitag Morgen, den 16. November 2007, in paralle

len Blôcken prasentiert. Die Dauer der Vortrage ist auf 25

Minuten begrenzt (inklusive Fragen und Antworten).

Die Vortrage für diese Blôcke kônnen aus allen Anwen

dungsbereichen der Statistik stammen. Es werden praktisch

orientierte, methodische, konzeptionelle oder die Kommuni

kation statistischer Resultate betreffende Beitrii.ge begrüsst.

Die Vortrii.ge kônnen in Deutsch, Franzôsisch oder Englisch

gehalten werden.

Wir bitten Sie hiermit, lhren Vorschlag mit Titel und einer

Zusammenfassung von maximal einer A4 Seite einzureichen.

Sowohl Titel ais auch Text, den Sie uns schicken, sallen in

derjenigen Sprache verfasst sein, welche Sie dann auch für

den Vortrag benützen. Zudem nehmen wir den eingegebe-


nen Titel ais definitiv an. Titelënderungen nach der Eingabe

kônnen wir leider für das endgültige Tagungsprogramm

nicht mehr berücksichtigen.

Die Konferenz wird keine ~Proceedings» verôffentlichen.

Wir werden nur ein •Book of Abstracts .. herausgeben.

Bitte senden Sie lhren Vorschlag via Post oder E-mail bis

zum 30. April 2007 an

Dr. Mart in Mii.chler

Seminar für Statistik, LEO C16

ETH Zürich

CH-8092 Zürich

E-mail: [email protected]

Bitte benützen Sie die Word-Vorlage, welche Sie auf

www.statoo.ch/sst07/ linden kônnen.

Das Organisationskomitee wird dann bis Ende Mai 2007

die Vorschlàge sichten und lhnen mitteilen, ob lhr Vortrag im

Programm untergebracht werden kann.

Wir hoffen, dass viele diese Môglichkeit der gegenseitigen

Kommunikation benützen und damit die Schweizer Statistik

tage nicht nur ein Ort des Zuhôrens sind, sonde rn auch ein

privilegierter Rahmen für einen regen Austausch unter den

Statistikerlnnen werden.

lch freue mich auf lhre Zusendungen und verbleibe mit

freundlichen Grüssen,

Für das Organisationskomitee

Dr. Martin Miichler

PS. Das Neueste zu den Schweizer Statistiktagen 2007

l inden Sie unter www.statoo.ch/sst07/

ARTICLE

REGISTRES ET STATISTIQUE

Murtiul CMmr:nt

Coltabormeur scientifique uu Service de la stulfsltque du canton de rrllxn.~-rg (SStal)

En même temps que se mettent en place de nouvelles

méthodes de production de l' information statistique, nous

assistons à un désengagement de la Confédération dans la

couverture de données de statistiques publiques de base.

Cantons et communes suisses se trouvent ainsi directement

confrontés aux coûts nécessaires à leur product ion. Dès

lors, l'ensemble du système de la statistique publique est à

la recherche d'un nouvel équilibre. Par cet article, je sou

haite partager une réflexion issue de mes expériences, sur la

statistique publique suisse, afin que chaque partenaire

puisse se rendre compte d'enjeux actuels qui se jouent et

choisir le chemin qui corresponde le mieux à ses besoins.

Le registre des bâtiments et logements (RegBL)

La mise en place du RegBL dans le canton a permis de sou

lever un certain nombre de problèmes inhérents à un projet

aussi intégrateur. Plus d'une fois, nous avons été tentés

d'abandonner l'application cantonale au profit de la solution

de I'OFS. Toutefois, une analyse fine de la situation autour

du cycle de vie d'un bâtiment montrait que le niveau le plus

adéquat pour mettre en place un système d'information

autour des bâtiments et logements était cantonal. La recher

che d'une mise en oeuvre efficiente du RegBL conduit le

Service de la statistique (SStat) à l'établissement d 'un dialo

gue constant avec les services cantonaux directement impli

qués dans le processus de génération des informations. Il a

permis de mettre en évidence le rôle majeur que joue le géo

mètre dans l' identification du bâtiment et sur l' importance

d'une définition commune du bâtiment au sein de l'admini

stration cantonale; voir figure 1.

La mise sur pied du groupe d 'accompagnement du dévelop·

pement du RegBL par I'OFS, la création d'un groupe de

coordination entre OFS et MO, ainsi que les adaptations du

modèle de données du RegBL montrent que la statistique,

pour autant qu'elle reste à l'écoute de ses partenaires, est

prête à évoluer et a la volonté de s'intégrer dans les systè

mes d'information d'autres partenaires.

De l'harmonisation des registres des personnes

Avec l'adoption par les Chambres fédérales de la loi sur

l'harmonisation des registres des habitants et d'autres regi-


stres officiels (LHR), les cantons doivent édicter des dispo

sit ions nécessaires à son exécut ion. Le canton de Fribourg

a saisi cette occasion pour se lancer dans une vaste réfle

xion sur les besoins cantonaux en matière de système d'in

formation sur les personnes. Un groupe de travail, composé

de représentants cantonaux et communaux, planche sur

ceue problématique depuis octobre 2006.

Outre l'adaptation des dispositions légales et la mise en

place de nouveaux processus de gestion de l'information,

ce projet comporte un enjeu majeur pour la statistique can·

tonale: la mise en place d'un sous-système statistique can·

tonal sur les personnes.

A partir de 2010, la méthode de recensement changera. En

plus d'une exploitation trimestrielle des registres de person

nes, le système du recensement comprendra annuellement :

• une enquête structurelle : enquête annuelle par échantil

lon auprès de 200'000 personnes différentes à chaque

fois (pooling) . Selon I'OFS, elle devrait permettre de pro·

céder à des exploitations statistiques pour des petits

groupes de population de 15'000 personnes au départ et

de 3'000 personnes après cinq ans de fonctionnement.

a une enquête thématique par échantillonnage portant sur

un des domaines suivants : t ransports , famille et généra

tions, santé, formation ainsi que langues et religion s.

Un aperçu du nouveau système de statistiques sur les

ménages et les personnes (SHAPE1) de l'OF S. Ce trouve

dans la figure 2.

D'un point de vue strictement communal , et même si l'on

partage l'optimisme de I'OFS quant à la précision des

échantillons, cela revient, pour le canton de Fribourg, à n'a

voir des informations que pour 14 des 168 communes qui le

composent. 92% du territoire cantonal sera ainsi dépourvu

d'informations statistiques de base f iables. Transposé au

niveau Suisse, cela équivaut à près de 80% des communes;

voir figure 3. Pour augmenter la couverture territoriale des

informations hors registres, qui étaient auparavant collec

tées dans le cadre du recensement, les cantons pourront

financer eux-mêmes des densifications d'enquêtes par

échantillon.

ARTICLE

Projet ······ ~- .. -· Plan de situation

Géomètre

'------...>

Figure 1 :Cycle de vie d 'un bâtiment et géomètre.

De fait, cantons et communes suisses sonl face à un désen·

gagement de la Confédération dans la couverture de don·

nées statistiques publiques de base. Ils se trouvent ainsi

directement confrontés aux coûts nécessaires à produire

ces informations. De plus, pour des raisons qui lui sont pro·

pres, la Confédération s'est abstenue de mettre sur pied

une base de données centralisée des personnes au profit

d 'une plateforme sécurisée d 'échange d 'information entre

registres. Ainsi, pour le pilotage de son action, chaque can·

ton soucieux d'obtenir des informations sur ses habitants a

intérêt à développer sa propre base de données. Pourquoi ?

La réponse à cette question se trouve dans le sens même

de la statistique publique.

Pourquoi la statistique publique ?

L'information est une ressource indispensable au fonction·

nement et au management de tout organisme public ou privé

au côté des ressources humaines et financières. On peut

même affirmer que l'information publique est la matière pre

mière et le principal produit de l'Etat et de son administra

tion. Les systèmes d'information se préoccupent de la

bonne circulation de J'information dans l'organisation, alors

que la statistique publique s'occupe de leur analyse par des

procédés scientifiques.

Les systèmes d'information et le sous-système statistique

traitent des informations pertinentes pour la prise de déci

sion. Autrement dit, les données de la statistique publique

servent comme aide au pilotage des collectivités publiques,

qu'elles soient de niveau national , cantonal ou communal.

Elles sont donc indispensables à un bon management

public2•


La production de la statistique publique de base a son coût.

Ainsi le recensement 2000 a engendré pour les administra·

tions publiques une dépense d'environ 176 millions de

francs {1 08 Confédération et 68 cantons et communes) et

couvrait tous les niveaux territoriaux. Le système SHAPE

qui, avec l'exploitation des registres de personnes, rem·

place les anciens recensements a lui aussi son coût. Selon

les montants avancés dans le message de loi concernant la

révision totale de la loi sur le recensement fédéral de la

population, les coùts à assumer par la Confédération sont

d'environ 10 millions par an. Bien qu'il y ait des avantages

importants, il y a des pertes d 'informations, notamment en

ce qui concerne la mobilité, et une diminution de la couver

ture territoriale pour les informations récoltées, au grand

dam des cantons et communes.

Pour l'instant, I'OFS propose de compenser ces pertes par

une densification des échantillons des enquêtes st ructurel

les et thématiques à la charge des cantons. Malgré la mise

en oeuvre de l'harmonisation des registres de personnes et

malgré la densification possible des échantillons, il n'y a

aucune garantie que toutes les informations générées par le

nouveau système soient exploitables au niveau territorial le

plus fin, les communes , alors que c'était Je cas dans J'an

cienne méthode de recensement.

Cantons et communes sont ainsi amenés, d'une part, à

réfléchir sur la qualité et la quantité d'information statistique

qui leur est nécessaire pour piloter leurs collectivités et,

d 'autre part, sur les moyens qu 'ils veulent se donner pour la

produire : registres administratifs, enquêtes par échantil-

ARTICLE

R!llM .liruc:âlllll

v-:; lE$ Voriol>lo>s EV v..- ~VAne- EV v .. -do)s dcôs ""• ao. <JaS

EHS Enquftllls

llémal

~ ModUos ~

20CNJID 10110 7,5njg >3)1110

Figure 2 : Le nouveau système de statistiques sur les ménages et les person·

nes (SHAPE) de I'OFS.

lons, ou relevés exhaustifs. Nous assistons, de fait, à une

remise en question de l'ensemble du système de la statisti ·

que publique suisse et des rôles des offices de statistique

selon leur appartenance territoriale dans le système.

Principaux enjeux des nouvelles méthodes

statistiques

Le nouvel équilibre du système se dessinera dans les répon

ses que l'ensemble des acteurs de la statistique publique

fournira aux enjeux qui se dégagent actuellement.

Compenser les lacunes de SHAPE

Les lacunes du nouveau système de statistiques pour les

ménages et les personnes (SHAPE) sont une opportunité

pour développer de nouvelles idées sur la manière de les

combler. Un système d'information autour de la mobilité

peut être un projet mobilisateur pour les administrations

publiques tant au niveau fédéral que cantonal.

Les cantons, en créant une propre base de données " per

sonnes "• en généralisant l'usage d 'un identifiant unique à l'ensemble de leur administration cantonale et se donnant

SWISS STATISTICAl SOCIETY • Bulletin Nr. 56

des bases légales autorisant la statistique à coupler les regi·

stres administratifs, pourraient permettre aux offices régio

naux de la statistique de produire des informations exhausti·

ves ou suffisamment significatives dans certains domaines

et se passer ainsi, autant que possible, de demander des

densifications d 'échantillon.

Financer la compensation des lacunes de SHAPE

Selon le principe du fédéralisme, chaque collectivité publi

que a ses propres tâches, entraînant ses propres besoins

en informations statistiques pour lesquelles elles doivent

trouver un financement. En 2000, un montage financier de

176 millions entre communes, cantons et Confédération

permettait d'obtenir une couverture acceptable des informa·

tions statistiques de base. Avec le nouveau système, la

charge financière est, certes, moindre pour tous les parte

naires, mais des pertes en qualité et en quantité apparais·

sent. Les collectivités publiques devront bien se mettre

autour de la table pour trouver des solutions de finance·

menis pour produire les informations statitistiques manquan

tes.

Il est à regretter, ainsi, que les questions de " coût de pro·

duction de l'information statistique ~ soient totalement

ARTICLE

Figure 3 :Communes suisses de plus de 3'000 habitants sur la base des

résultats de la statistique progressive de la population (ESPOP) 2005.

absentes de la nouvelle péréquation et répartition des

tâches entre cantons et Confédération (RPT).

Connaître et couvrir les besoins en informations stati

stiques du politique

L'information statistique est une ressource indispensable au

management de toute collectivité publique. Est-ce qu'une

collectivité publique peut se gérer sans un système d'infor

mation qui la renseigne sur les effets de ses décisions ?

Le renoncement à cel information n'est-il pas un signe pré

curseur d'une renonciation à terme de l'activité politique lo

cale ?

Tout évolue dans le monde, les préoccupations changent,

ce qui est important aujou rd'hui ne l 'est pas forcément

demain. En ce sens nous ne pourrons jamais définir, une

fo is pour toute les besoins du politique. Pourtant, les statisti

ciens ne sont pas totalement démunis pour y faire face.

L'enjeu suivant est là pour l'attester.

Connaître les systèmes d'information des collectivi

tés publiques afin de les coordonner avec le sous·

système statistique

A travers les expériences du canton de Fribourg en la mati-

S WISS STATISTICAL S OCIETY • Bulletin Nr. 56

ère, la mise en place de statistique par les registres est un

processus de longue haleine. Il requiert une vision complète

des systèmes d'information mis en place aux niveaux des

administrations publiques et une très bonne connaissance

des pratiques et modèles utilisés dans les milieux concer

nés. Si pour le canton de Fribourg, les choses semblent se

profiler sous de bons auspices en termes de Registre des

personnes et des bâtiments et logements, une vigilance de

tous les instants doit être maintenue afin que les registres

développent tout leur potentiel. Une coordination très étroite

avec les services en charge de l'informatique est primordi

ale. L'architecture informatique mise en place pour rendre

opérationnel les systèmes d'informations doit être compati

ble avec une exploitation statistique la plus fine afin d'avoir,

dans la mesure du possible, toute la souplesse nécessaire

pour répondre aux demandes qui existent et/ou qui vont

émerger par la suite.

Au niveau des données économiques, par exemple, toute

une réflexion est à faire pour avoir un système statistique

intégré, notamment autour du Registre des entreprises et

des établissements (REE). A l' instar du rôle d'un contrôle de

l'habitant pour les personnes. pourquoi ne pas créer un

ARTICLE

registre unique répondant aux besoins du REE et du registre

du commerce ?

Garantir la protection des données

La mise en place d'une exploitation intense des registres

administratifs avec la généralisation d'identifiants uniques

(WAVS, EGID, EWID, NoREE, etc.) , soulève la question de

la protection des données.

La généralisation, au niveau des cantons, de dispositions

légales similaires à la loi fédérale sur le principe de la trans

parence dans l'administration (LTrans), entrée en vigueur le

1er juillet 2006, permettrait de garantir au c itoyen la possibi

lité de vérifier le contenu de chaque registre administratif le

concernant. Une statistique basée sur les registres ne ferait

qu'utiliser des informations contrôlées ou contrôlables par

les citoyens. Le couplage des informations entre registres

pourrait être ainsi réglé par des dispositions légales appro

priées.

Répartir les rôles entre I'OFS et les Offices régionaux

de statistique (ORS)

De par sa position, I'OFS joue un rôle central de coordina

tion tant avec les instances statistiques internationales :

Union européenne, Nations Unies, OCDE, qu'infranationa

les : cantons et communes.

Outre ses engagements internationaux et selon la tradition

en cours jusqu'à présent, I'OFS se devrait de participer, en

partenariat avec les ORS, à la création d'une information

statistique nationale coordonnée, en permettant, notam

ment, une gestion des registres au niveau le plus adéquat et

le plus efficient. L'OFS devrait aussi veiller à développer, en

lien avec les milieux concernés, des standards (définitions et

typologies) permettant à la fois la comparaison entre entités

territoriales suisses et un usage facilité des registres admini

stratifs.

Conformément au principe du fédéralisme, les ORS ont

aussi à développer une statistique régionale autonome vis-à

vis de I'OFS, dans le sens qu'ils sont redevables aux instan

ces politiques qui les ont mis en place, de les fournir en

informations pertinentes pour contribuer au pilotage des col

lectivités publiques cantonales et communales.

C'est en fonction des réponses données à ces enjeux par

chacune des collectivi tés publiques, supportant un office de

statistique, que se dessineront leurs rôles. Plusieurs pistes

se présentent et sans vouloir prétendre à l'exhaustivité, il y a

notamment, outre les traditionnels rôles d'expert -conseil ou


diffuseur de l'information statistique, ceux de coresponsable

des systèmes d'information, assureur qualité des systèmes

d'information ou prospectiviste. Libre à chaque office d'en

étendre ou restreindre la liste.

Un avenir à construire

Pour des raisons qui lui sont propres, tant financières que

politiques, I'OFS, en mettant sur pied un nouveau système

de statistiques pour les ménages et les personnes se con

centre sur une production de statistiques publiques au

niveau des grandes régions suisses. Dans la mesure où le

Conseil fédéral soutient ces nouvelles orientations, nous

pouvons estimer que I'OFS répond aux attentes des milieux

politiques fédéraux en ce qui concerne leur besoin d' infor

mations pour les aider dans le pilotage de la Confédération.

Ce recentrement des prestations de I'OFS. d'une part, con

traint les offices régionaux à se positionner ou se reposition

ner dans le système de la statistique publique suisse. D'au

tre part, il confronte les cantons et communes suisses aux

coûts nécessaires à produire les informations statistiques

pour leur niveau. Les divergences entre OFS et ORS au

sujet de la révision de la loi sur le recensement, sont symp

tomatiques de cette situation de transition dans laquelle

nous nous trouvons. Ce peut être une opportunité à saisir

pour chaque office de réfléchir à son avenir et aux rôles qu'il

veut jouer.

De plus, le développement de l'utilisation des données

issues de registres administratifs ou la création de registres

statistiques, nécessite une gestion qui soit en adéquation

avec la réalité que la statistique cherche à représenter ou

connaître. Le problème des définitions communes, comme

le bâtiment ou le ménage, est crucial. Sinon la statistique

court le risque de se développer en dehors du monde d'où

elle veut tirer les renseignements. Cette création de systè

mes d'information coordonnés nécessite une étroite collabo

ration entre les différents partenaires de la statistique publi

que suisse, les services informatiques et tous les autres ser

vices ou offices de l'administration publique. La gestion du

RegBL montre que la statistique peut y arriver.

Les dés sont loin encore d'être jetés et les statisticiens

publics possèdent une marge de man?uvre importante. A

eux de saisir les opportunités et de se construire un avenir

plein de promesses.

1 System der Haushalts- und Personenstatistiken 2 Les deu~ premiers paragraphes sont inspirès du site Internet de I'IDHEAP (www.idheap.ch) sur le cours Système d 'information et statistique publique.

ARTICLE

A REVOLUTION IN VISUALIZING DATA: TABLEAU SOFTWARE

Man't!l /Jaumgartner. Nestlé

D France o WestGermany m Japan • Other • USA

«Bad»

ln my work, 1 heavily rely on graphical displays of data. 1 try

my best to apply the principles of good graphie design des·

cribed by the masters like Edward Tutte, Bill Cleveland and

Stephen Few. So far 1 have tully relied on S-PLUS

(www.insightful.eom) to achieve this, knowing that R

(www.r-projeet.org) has the same level of flexibility (see e.g.

the Grid and Lattice packages). But now cornes Tableau.

The introduction of the Trellis graphies in S-PLUS back in

the 90s was a great step forward. The new functions allo

wed to put Tufte's Small Muhiples idea into practiee: instead

of creating one graphie with many objects, create many gra·

phics with single objects. Here is an example w ith market

share data borrowed from Naemi Rabbins' book uCreating

More Effective Graphs .. :


ran<e • ••

"' 1

-·-\ ·"'· '\. -· /

-·""'/ -· ---·-·- · . .... ... - MO .. - - - - - -

Tt~ne (VIMS)

«Good,

The stacked bar ehart on the left hand side makes the

comparison difficult, and it does not allow to judge the

trend over time. The Trellis graphie on the right hand side

is a much better and more efficient representation of the

data.

However, detailed S-PLUS and R programming skills,

and lime, are needed to produce such a graphie. And

here is where Tableau enters the scene. This software

allows to create graphieal views of your data on the fly:

instead of writing code to execute the trellis display, you

basically construct it with your meuse, by dragging and

dropping the variables (Country, Time) and the measure·

ments (the percentage market share).

ARTICLE

Here is how our data look in Tableau:

f4><> Coo.riJy # Tme Altt.. Mlls~l!IA~

N Maokeo Slw~ 'fi f\IUfti)V ()/ /;s-::cnfS

tl Mr!I86U:'t1 V.aiM..!

To construct the graphie, 1 connected to the data file (here

an Excel sheet), then dragged the dimensions .. country»

and «Time" onto the columns shelf, and the measure «Mar·

ket Share» on the row shelf. 1 then sorted the countries

according to their average market share. This work look me

only a couple of minutes.

This is just the beginning: you can only really appreciate the

potential of the software by taking a Product Tour on

www.tableausoftware.com or by directly installing a trial ver

sion via www.trytableau.com .

Tableau, in my humble view, is a revolution in data analysis.

lt adds a visual component ta database queries, and there

fore allows to see patterns and relation ships !hat our mind


f 1anc& \1/wGormlnJO 1 Japan Oihor USA

31-

28-

]fi-

24 -

22-

<()- ~ 16-

1C -

14- 1

12- / ...----

would not have been able to identify when looking at table

like reports. lts Graphical User Interface is a beauty, both

from a design and use point of view. Ali defaults in the gra

phie have been carefully chosen in full alignment with the

best practices. Regarding the use, you will feel at ease after

a few minutes. And there are two magic features: the "Show

Me•, which proposes other views of the same data, arrange

ments you might have not imagined, and the .. undo• button:

you can walk back through ali the steps you made to create

the current view.

This is the software 1 was waiting for: 1 have never been able

to gain insight into my data so quickly and eloquently. Try it

out: you won 't be disappointed 1

ARTICLE

ON THE LIMITS OF LEARNING

Suru !Jtm de Geer, ETH Zürich

Society is becoming more and more complex: arrivai times

of t rains are no longer predictable, computers behave just

as fickle as human beings, the weather seems to become

more and more random, old drugs have new side affects ...

Life seemed to be more stable in the old da ys, now uncer

tainty is at every corner. Uncertainty is something one tries

to guard against by taking an expansive insurance. 1 would

like to convince you however, that uncertainty is also beauti

ful and useful. lt makes life worth living. However, it is not

an easy concept, as it is olten hard to believe that something

happened purely by chance.

Randomness is beautiful. W hen we renovate the roof of our

house, we mix the !iles randomly, for a natural effect. A ran

dom tiling of the Aztec diamond is beautiful, because there

appears sorne structure in the coloring. lndeed, randomness

mixed with sorne structure yields the best result. For exam

ple, white noise is a somewhat boring sound. lt corre

sponds to a uniform, hence purely random, distribution of

frequencies.

SWISS STAT ISTICAL S OCIETY • Bulletin Nr. 56

A non-uniform distribution of f requencies, such as in pink

noise, is much more pleasant to listen to.

Randomness is also useful. Think of the random samples

taken at the check-in counter at the airport, of randomized

response techniques, of randomized clinical trials, or of ran

dom genetic algorithms.

However, randomness is conceptually hard . lt is not easy to

learn from the fluctuations of the stock priees, how one

should invest one's money. Nobody knows whatthe best

strategy is for playing lotto. Looking at data, one often sees

surprising phenomena. lt is the human predisposition to see

patterns and structure everywhere. A famous example is the

Rorschach test, where it is believed thal one's own preoccu

pation is projected inlo an ink blot. And when one wins a

million in the lotto, one is inclined to think it was due to one's

own special abilities, knowledge or other exceptional fea1u

res.

Probability theory is a branch of mathematics with interpre

tations which are often counter-intuitive. Suppose for exam

ple the poeke! knife in your hand luggage was not discove

red. Does this indicate thal the airport security checks are

not effective? Can the answer depend on your intentions, on

whether or not you pu11he knife in on purpose or whether

you simply forgot it was there?

ln general, an opinion or understanding is adjusted after

wards, so thal il f ils within one's view of reality. What was

random beforehand becomes a conscious choice after

wards.

ln his book .. The Meaning Of lt Ali .. , Richard Feynman

(Feynman ( 1998)) writes «There is no sense in calculating

the probability that something happens, after it happens ...

ARTICLE

As an example, he describes an experiment where the aim is

to show that, when being put in a labyrinth, rats prefer to

turn right. The experimenter lets some rats go, sees them

tu rn righi, th en left, th en right ag ain, ... and concludes they

have a preference for alternating!

ln statistics, this is called overfitting. With every data set, a

certain madel fils perlect. However, that madel is useless,

because it does not generalize. lt models phenomena that

cannat be reproduced .

Statistics is about finding a mode! that describes the struc

tural aspects within the data. and part them from random

aspects . Thus, the problem is to separate signal from noise

and avoid the pitfall of perfectionism. ln computer science,

the latter is achieved by «optimal brain damage ... One must

not try to push the data to the extremes. With large data

sets, this can be a real danger. With a lack of overview, it is

tempting to t ry the many afgorithms that are around, and

take the outcome one likes most. ln fact, many standard sta

tistical software produces results of statistical analyses you

never even asked for.

Overfitting means neglecting the limits of learning. At

schools and universities, where learning is the central

theme, the message may come as a surprise, that basides

e-learning and .. Lernen mit Lust", also brain damage is cru

c ial. Computer science and statistics are two scientific

areas thal examine data, and lhink about how to extract

information. Computer science has its own statistical termi

nology.


Statistics is called "learning», regression is called «Supervi

sed learning», and a random sample is a «training set". ln

both areas, the «bias-variance trade-off., plays a key role: fin

ding a simple madel without violating reality loo much.

«Machine Learning is the study of computer algorithms that

improve automatically through experience .. {Mitchell { 1997)).

Examples are learning a computer to recognize speech or

handwritten text, or a Mondriaan painting. The algorithms

are also useful in other disciplines, for example for handling

bio-medical data. An algorithm is a protocol thal describes

at every step how to proceed. This means that beforehand,

it is f ixed how to react to any possible (intermediate) result ,

thus ruling out ad hoc decisions. A computer algorithm can

nat change its mind. lt is fully automated and hopefully

appropriate for many possible data sets.

An example of a protocol, not meant for machines but for

living things, can be found in •Winnie-the-Pooh on Problem

Solving» (Allen and Allen (1995}). Managers love step-by

step procedures and thei r acronyms (e.g. «SOLVE .. ). Howe

ver, for bears and also for human beings, it is impossible to

follow such a procedure: one always takes ad hoc decisions

depending on moods or unexpected intermediate results,

perhaps in an attempt to overcome cognitive dissonance.

A computer however, is made for carrying out algorithms.

Mathematical reasoning can help us to develop the optimal

algorithm which balances "bias" and «Variance ... ln other

words, just trying out algorithms on data is not enough. The

· bias-variance-trade-off., represents one of the uncertainty

principles in statistics, and exploring"this limit of learning is a

wonderful mathematical challenge.

References:

E.A. Allen and S.D. Allen (1995). Winnie-the-Pooh on Problem Solving.

E.P. Dutton, lnc.- New York

R. Feynman (1998). The Meaning Of 1t Ali . Addison Wesley Longman lnc.

T. Mitchell (1997). Machine Learning. Mc Graw Hill.

INSERAT

The Company

Philip Morris International (PMI), based in Switzerland, is a leading tobacco company outside the United States.

PMI produces many of the world's best-selling cigarette brands, including the most popular brand worldwide. PMI

hasan interest in, operates or owns more than 50 factories around the world and sells tobacco products in over

160 markets. PMI is part of Altria Group, lnc. whose other operating companies include Philip Morris USA and

Kraft Foods.

The primary mission of the PMI Research & Development Centre is to research and develop a new generation of

products which may have the potential to reduce the risks of smoking.

To strengthen the department of Product Risk Management in Neuchâtel, Switzerland, we are looking for a:

STATISTICIAN (MODELER)

The Position You will form part of a team in charge of a bread range of statistical and biostatistical activities, such as data ana

lysis, and development of quantitative methods in various areas of smoking and health research. Furthermore, the

building of probabilistic disease-models is an important responsibility of the team.

Our new modeler will bring his/her strong statistical background into the activities related to disease- and risk

modeling. The work includes the development of Bayesian networks and comprises the identification, implementa

tion and application of available methods.

The Person You hold at least a M.Sc. degree in statistics, biostatistics or a related field and have two or more years of work

experience in project-oriented quantitative research, in health-related applied statistics, biostatistics, epidemiology,

or clinicat research. You are able to present complex statistical tapies to scientists of various proveniences, both

written and orally. Y ou are familiar with various statistical methods, have a record of statistical computing, simula·

tion and modeling, and you have been using SAS for more than two years. Y ou have profound knowledge of Baye

sian statistics, robust statistics, and re-sampling techniques.

Your English language skills, written and spoken, are excellent. You are a team player with good communication

skills and feel comfortable in an international and interdisciplinary team.

We offer an excellent salary and benefits package as weil as relocation allowance (where appropriate).

If you match this profile and you are interested in joining this dynamic team of professionals, please visit our on·

line recruitment site www.pmicareers.com and apply on line.


EVENTS

ISBIS 2007

The symposium will be held on 18-20 August, 2007

in the Azores islands off the coast of Portugal.

The University of the Azores will be the host.

www.isbis2007 .uac.pt

Programm

• Business and Ouality Management

• Computer Experiments

• Chemometrics

• Data Mining and Machine Learning

• Design of Experiments

• Financial Engineering

• Forecasting

• Large Data Sets in Business and lndustry

• Market Research

• Network Modeling

• Process Control

• Ouality in Heallh Care

• Reliability

• Risk Analysis and Management

• Six Sigma and Other Management Paradigms

• Statistical Thinking and Education


18·20 August, 2007

Azores islands

j swtSS jSTATISTICAL,OCIET~ 1111111 MM

j SECTION jOFjBUSINESS & INDUSTRY 1

Conference sponsored by the International Society for

Business and lndustrial Statistics (ISBIS), an official section

of the International Statisticallnstitute (ISI).

Plenary Speakers

• Sir David Cox (Oxford Univ., UK)

The Design of lndustrial Experiments:

Some History and the Present Position

• George Tiao (Univ. of Chicago, USA)

Making Statistics More Effective in Business Schools

• Ed Wegman (George Mason Univ. USA)

Registration Begins: January 31, 2007

Deadline for Abstract Submission: February 27, 2007

Notification of Acceptance: April 15, 2007

Hotel Reservation Deadline with Special Rates: June 15,

2007

Early Registration Deadline (after this date additional

charge): June 15, 2007

Arrivai and Registration: August 17, 2007

More on ISBIS:

isi. cbs. nllisbis. htm

How to become an ISBIS Member

www.stats.wits.ac.za/isbis/

SOCIETY

TATIGKEITSBERICHT DES ETHIKRATES (ER) 2006 M. Reza Mohagheghi

lm Jahre 2006 fanden vier Sitzungen statt. Das Arbeitspro

gramm 2006 war begleitet von weiteren Unterzeichnungen

der Charta und von den weiteren Massnahmen für die Star

kung der Unabhangigkeit (zukünftige Ausrichtung des Ethik

rates und die Evaluation seiner finanziellen und personellen

Aufwande für die Durchführung des Sekretariats}. Die

Arbeitsschwerpunkte lassen sich drei Themenbereichen

zuordnen:

• Behandlung von Fallen und die Liste der missbrâuch-

lichen Verwendung der ôffentlichen Statistiken

• System der Gesundheitsstatistik in der Schweiz

• Weiteres Vorgehen zur Starkung der Unabhangigkeit

die nachfolgend zusammengefasst erlautert werden.

Personelle Zusammensetzung (ER) 2006

• Prasident

Peter Tschopp, Honorarprofessor an der Universitat Genf

und ehemaliger Nationalrat

• Experten

Regula Stampfli, Wissenschaft und Politik

Christoph Menzel, Schweizerische Nationalbank

• Sekretar

Mohammad Reza Mohagheghi, Bundesamt für Statistik

• Kantone

Felix Bosshard, Statistisches Amt des Kantons Zürich

Hervé Montfort, Office cantonal de la statistique

(OCSTAT)

• Bund

Valérie Dubosson, Bundesamt für Statistik

Philippe Eichenberger, Bundesamt für Statistik


Behandlung von Fallen und Erarbeitung einer Liste

der missbrauchlichen Verwendung der ôffentlichen

Statistiken

Die Kommission hat 2006 folgende Tatbestande bespro

chen und behandelt:

1. Leistungserbringerstatistik von santésuisse: lm vorliegen

den Fall handel! es sich um die Eingabe vom 5.10.2005

gegen die Rechnungstellerstatistik der santésuisse

(Dachverband der Schweizerischen Krankenversicherer).

Darin hat der Antragsteller die Daten- und die Methoden

qualitat der Leistungserbringerstatistik bemângelt. Nach

einer Vorprüfung hat der Ethikrat entschieden, auf den

vorliegenden Antrag einzutreten. Mit seinem Schreiben

vom 21.10.2005 hat der Ethikrat der santésuisse Gele

genheit gegeben, zu den Vorwürfen Stellung zu nehmen.

ln ihrem Schreiben vom 29. 11.2005 ist die santésuisse

auf Fragen statistischer Natur nicht eingegangen. Die

dem Ethikrat zur Verlügung gestellten Dokumentationen

gaben darüber keinen genügenden Aufschluss. Die Kom

mission hat deshalb in seiner Sitzung vom 1.12.2005

beschlossen, das Dossier santésuisse weiterzuverfolgen,

da ein ôffentliches Interesse an dieser von santeésuisse

aufbereiteten Statistik besteht. Für seine definitive Stel

lungnahme wendete sich der Ethikrat mit seinem Schrei

ben vom 12.12.2005 an das eidgenôssische Departe·

ment des lnnern und führte von 24.4.2006 bis 22.5.2006

bei den involvierten Statistikstellen eine Vernehmlassung

durch. Die ausführliche Stellungnahme der Kommission

zu diesem Fall kann auf unserer Webseite konsultiert

werden.

2. Weitere lnserate der SVP im Kanton Zürich gegen Miss·

brauch der Sozialhilfe und die dadurch verursachte

starke Zunahme der Staatssteuerertrag: Beim vorliegen·

den Fall handel! es sich, wie bei den vorangehenden Ein

gaben um Missbrauch der ëffentlichen Statistik für politi·

SOCIETY

sche Zwecke. Das Factsheet kann auf unserer Webseite

www.stat.ch/de/ethics/ konsultiert werden. lm vorliegen

den Fall wird sich die Kommission das Prinzip der Neu·

tral itat bewahren. Da jedoch die Reaktion des Ethikrates

in der Regel bei solchen Eingaben verspatet erfolgt, hat

die Kommission in der Sitzung vom 09.03.2006 den Vor

schlag von Frau R. Stampfli angenommen. Gemass die

sem Vorschlag publiziert der Ethikrat regelmassig eine

Liste von missbrauchlichen Statistikverwendungen. (vgl.

Punkt 3).

3. Erarbeitung einer Liste der missbrauchlichen Verwen

dung der ôffentlichen Statistiken: Zur weiteren Fôrderung

der Charta erarbeitet der Ethikrat, aus den ihm vorgeleg

ten Fâllen (vgl. Punkt 2) eine Liste von missbrauchlichen

Verwendungen der ôffentlichen Statistik. Die Liste wird

laufend nachgeführt und kann im Internet konsultiert wer

den. Die Verôffentlichung der Liste soli den KGeist• der

Charta fôrdern, indem das Verhalten verschiedener

Akteure der ôffentlichen Statistik beeinflusst wird.

4. Polizeiliche Kriminali tëtstatistik: Der Ethikrat beobachtet

die Entwicklung und die bereits im Tatigkeitsbericht 2005

erwâhnten Probleme in der schweizerischen Kriminali

tatsstatistik (Definitionen, verschiedene kantonale Erhe

bungs-, Zahl- und Auswertungsregeln). Der Ethikrat wird

sich mit einem Schreiben in Zusammenhang mit der Kon

zeption einer neuen polizeilichen Kriminalitatsstatistik an

die zustandigen Bundesâmter (Bundesamt für Statistik

und Bundesamt für Polizeiwesen) wenden.

System der Gesundheitsstatistik in der Schweiz

Die Mitglieder des Ethikrates haben in der Sitzung von

20.9. 2006 die Struktur und den lnhalt der schweizerischen

Gesundheitsstatistik (ais Nachfolgeprojekt des Dossiers

santésuisse} diskutierl. Der ER vertritt die Meinung, dass im

Bereich der Gesundheitsstatistk keine Gesamtkonzeption

existierl. Es besteht aber ein ôffentliches Interesse daran,

dass die Probleme klar zum Ausdruck kommen, weil d ie lau

fende Steigerung des Antei ls von Gesundheitskosten am

Bruttoinlandprodukt bei gleichzeitiger obligatorischer Kran

kenversicherung sowie das derzeitige Umlageverfahren bei

den Versicherungen die Bevôlkerung verunsichert. Der ER

erwâgt diesbezüglich an den Departementschef des EDI zu

gelangen.


Weiteres Vorgehen im Bereich Sekretariat und

Kostenverte llung

Betreffend Fragen der Organisation und Unabhângigkeit

des Ethikrates fand eine Sitzung zwischen den Tragerorgani

sationen mit Dominique Frei (KORSTAT), Andereas Knecht

(KORSTAT} und Felix Herzig (BFS) am 3.3.2006 in Genf

statt. Es folgten weitere Diskussionen in den Sitzungen vom

21.3.2006 des KORSTAT-Vorstandes und des REGIOSTAT

Ausschusses. Zu Fragen des Budgets konnten sich die Tra·

gerorganisationen nicht einigen. Ferner wurde festgehalten,

dass die tatsachlichen Aktivitaten des Ethikrates den Trager·

organisationen nicht ausreichend bekannt sind und die

Erfahrungen aus der Amtsperiode 2003 - 2007 evaluiert

werden sollen . Der Ethikrat hat deshalb in seiner Sitzung

vom 29.6.2006 beschlossen, das BFS anzufragen, ob die

ursprünglich für 2006 geplante Auslagerung des Sekretari

ats aus dem BFS auf Ende 2007 verschoben werden kônne.

Zu diesem Zweck traf der Prasident am 21. Juli 2006 Felix

Herzig, stv. Direktor des BFS. ln dieser Sitzung wurde fol·

gendes vereinbart:

• Der Status Quo resp. die Sekretariatsfü hrung durch das

BFS mit M. Reza Mohagheghi wird bis Ende 2007 fortge

setzt.

• Die personelle Zusammensetzung des Ethikrates bleibt

bis Ende der Amtsperiode 2007 unverândert (vgl. die

labelle oben) . Die Experten Frau Regula Stampfli und

Herr Christoph Menzel unterstützen weiterhin den Ethi·

kr at.

• Das BFS liefert genaue Angaben über d ie für den ER

erbrachten Finanz- und Arbeitsleistungen.

• Der Prasident des Ethikrates erarbeitet Vorschlâge zur

Neuorganisation und Kostenteilung des Sekretariats.

Die bisherigen Erfahrungen berücksichtigend hat der Ethi·

krat in seiner Sitzung vom 20.9.2006 das weitere Vorgehen

wie folgt geplant:

• Es werden Vorschlâge zur Neuorganisation und der

Kostenteilung des Sekretariats des Ethikrates zHd. der

Trâgerorganisationen bis zum 30.11.2006 erarbeitet

• Die Trâgerorganisationen werden um Stellungnahme bis

zum 15.1.2007 gebeten.

• lm Anschluss solle eine Sitzung zwischen den Trageror

ganisationen und dem Prasidenten môglichst bis Ende

Januar 2007 einberufen werden.

SOCIETY

Kostenschatzung für das Sekretariat

Auf der Basis der Jahre 2004-2006 betragen die Gesamt

kosten (inki.Sozialbeitriige, Kesten für Material und EDV und

Raumlichkeiten) ca. CHF 40'000 pro Jahr.

Der Arbeitsaufwand des Sekretariats betrug 38 Arbeitstage

(AT} im Jahr 2004, 60 AT in den Jahren 2005 und 2006.

Ais sehr arbeitsaufwiindig haben sich folgende Aufgaben

erwiesen:

Nachfragen bei verschiedensten Bundes-, Kantons- und

anderen Stellen, die •·ôffentlich relevante Statistiken" erstel-

INSERAT


len; rechtliche Abklàrungen; Erstellung der Website und

deren Weiterbetreuung und Vorabklarungen bei Beschwer

deeingangen.

Das Sekretariat beansprucht eine Fachperson zu ca. 30%.

Es hat sich gezeigt, dass die Anforderungen an diese Fach

person sehr hoch sind, nicht zuletzt weil das Umfeld schwie

rig ist (Hoheitsangelegenheiten zwischen Bund/Kantonen

und Branchenverbiinden, sowie Umgang mit Behôrden,

Beschwerdeführern und Publikum}.

lhre Daten analysieren Sie effizient und svstematisch mit den modernsten statistischen Softwareliisungen von lnsightful - ais Basis für erfolgreiche und nachvollziahbare Business-Entscheide.

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lnsightfui-T rainings 2007 mit hochkariitigen Referenten -wahlen Sie die Kurse. die Sie weiterbringen: www .insightluLcom/european _training

COURSE

VISUALIZATION

JUNE 26-27, 2007

Stephen Few, Perceptual Edge

Waldhotel Ooldenhorn, Kandersteg

Tuesday, June 26, 2007

Show Me the Numbers - Table and Graph Design to

Enllghten

Description

The ability to present quantitative information effectively is

not intuitive; it requires a set of visual communication skills

thal must be learned. Based on his book, Show Me the

Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten, Ste

phen Few will introduce the best practices of data presenta

tion.

No information is more important to most organizations,

including businesses, than quantitative information-the

numbers thal measure performance, identify opportunities,

and forecast the future. Most quantitative information is

presented as tables and graphs. Unfortunately, most tables

and graphs produced today are poorly designed-often to

the point of misinformation. Why? Because few of those

who produce them, including specialists such as financial

analysts and statisticians, have been trained in effective

table and graph design. You can become an exception to

this norm.

This course will alleviate countless hours of confusion and

frustration. Following Few's clear precepts, communicated

primarily through business examples of what works and

what doesn't, you willlearn to design tables and graphs that

present data clearly and drive your message home.

Vou Will Learn To

• Match your message to the right type of display

• Understand visual perception and how il applies to data

presentation

• Design each component of your tables and graphs so the

data speaks clearly and the most important data speaks

loudly

This Course Covers

1. The current state and challenges of data presentation

2. Introduction to table and graph design

a. The two fundamental challenges of data presentation

b. The characteristics of quantitat ive information


c. The differing characteristics and uses of tables and

graphs

d. The seven common quantitative relationships in everyday

graphs

e. Visual perception and how it applies to data presentation

f. Steps in the visual design process

g. Visual design methods for highlighting data

3. Table design

4. Graph design

a. Visual objects used to encode values in graphs, including

the best uses of each

b. Matching the right visual encoding objects to the seven

fundamental quantitative relationships in graphs

c . Graph design at the component level

Wednesday, June 27, 2007

Visualization for Oiscovery and Analysis

Description

Most quantitative data analyses that are performed by orga

nizations, especially businesses and other non-academie,

non-scientific organizations, can be done using simple visual

techniques to discern meaningful patterns in data. More

complex analyses - tho se that require sophisticated statisti

cal skills- are addressed by countless books and courses,

but few resources leach the simple skills thal are useful for

everyday analyses. Even though these visual analysis skills

are easy to learn and apply with proper guidance, they are

unknown by ali but a few.

This workshop introduces the fundamental practices of

visual analysis. Even sophisticated statisticians find these

techniques valuable, because the ability to actually see pat

terns, trends, and exceptions in data can be used to bring

them more easily to light and make more understandable,

especially during the course of data exploration. The visual

techniques thatthe eminent statistician John Tukey introdu

ced and advocated in his book Exploratory Data Analysis

( 1977) have since been enhanced and extended due to

advances in computer graphies and to many contributions

from the information visualization research community.

COURSE

Vou Will Learn To

• Recognize those visual characteristics of data thal are

polenlially meaningful

• Perform those visual analysis techniques that are most

appropriate for each type of data (ti me series, distribu·

lions, correlations, etc.)

• Navigate efficiently and analytically through the data

• Avoid the pitfalls to data analysis that exist in many soft

ware products

• Apply the findings of information visualization research to

the analysis of business data

• ldentify the features and functions thal ali visual analysis

software should provide

This Course Covers

1. An introduction to visual data analysis

2. The traits of top data analysts

3. The traits of good data

4. Visual perception and data visualization

5. Visual characteristics to look for in the data

6. Quantitative business analysis techniques by type

a. Analyzing time series

b. Analyzing rankings and parts·lo·whole

c. Analyzing deviations

d. Analyzing distributions

e. Analyzing correlations

f. Analyzing multivariate profiles

7. Analytical navigation

8. The pitfalls and challenges of popular data analysis

software

9. The critical contributions from the information

visualization research community

Schedule

The schedule on both days is as follows:

09:00 Instruction begins

10:30-10.45 Mid·morning break

12:30-13:30 Lunch

15:15-15:30

17:00

Instruction Method

Mid-afternoon break

Instruction concludes

Both courses are very interactive. Stephen frequently asks

questions of participants and invites them to ask questions

or make comments of their own at any lime. Both courses


also include small group exercises that are designed to give

participants an opportunity to put what they have learned

into practice.

Biographicallnformation

Stephen Few has worked for more than 20 years as an

information technology innovator, teacher, and consultant.

Today, as Principal of the consultancy Perceptual Edge, he

focuses on data visualizalion for making sense of and com

municating quantitative business information. He provides

consulting and training services, writes the monthly Visual

Business Intelligence Newsletter, speaks frequently at con

ferences, and teaches in the MBA program at the University

of California, Berkeley. He is the author of two books:

Show Me the Numbers: Designing Tables and Graphs to

Enlighten and Information Dashboard Design: The Effective

Visual Communication of Data. Vou can learn more about

Stephen's work at www.perceptualedge.com.

location

The course will be held in the Waldhotel Doldenhorn in

Kandersteg www.doldenhorn-ruedihus.ch. The hotel offers

a free shuttle service to the train station.

Registration

The course fee includes ali meals and accommodation in

single rooms. Arrivai on Monday evening, June 25, depar

ture Wednesday, June 27, 2007, 17.00.

• CHF 1690 for members of the Swiss Statistical Society

SSS, other applicants SFR 1890.

• Reduced course fee CHF 1390 for members of the sec·

tions SSS·O (Official Statistics) and SSS-ER (Education

and research).

A limited number of course places are reserved for stu·

dents. The reduced course fee of SFR 600 includes course

participation and lunch, but no accomodation.

The number of participants is limited to 20, with a minimum

of 12.

Registration deadline: April 25, 2007 .

Registration and further information : [email protected]

APPLICATION FORM

VISUALIZATION

First name

Family name

Organi~ation, company

Department

Street, nr -------

JUNE 26·27, 2007

Stephen Few, Perceptual Edge Waldhotel Doldenhorn, Kandersteg Dead line April 25, 2007

---------- -Zip·coda ________________________ _

Email

Phone

Date

Place

Signatur_e _ _ _ _

Send to: Swiss Statistical Society, Caterina Savi, Hertensteinstrasse 40, 5408 Ennetbaden, [email protected]

The Swiss Statistical Society will decide alter the deadline if the course can be held. The number of participants is limitcd. For ;!pplic3tions arriving after the

deadline a supplement of SFR 200 will be lldded. C.ancellations of applications are free until the deadline, aller the deadline the whole course fee is due. If

anotfler participant can be found to replace a cancellation, SFR 200 wal be billed tor administration precedures. A limited number of places witflout accomoda·

tion is resarved for students and assislants.

COURSES

MASTER OF SCIENCE IN STATISTICS AN DER ETH ZÜRICH

Die ETH Zürich bietet ab dem kommenden Herbst einen Master

of Science Lehrgang in Statistik an, der sich primiir an Bache·

lors aus Natur- und lngenieurwissenschaften richtet. Ziel ist es,

sta1is1isch lnteressierte aus diesen Anwendungsgebieten mit

einem vertieften Wissen über die Methoden auszurüsten, das

es ihnen erlaubl, Statistik in Forschung und Entwicklung anzu

wenden und aus Daten richtige Schlüsse zu ziehen.


Anmeldungen müssen bis zum 30.

April beim Rektora1 eintreffen.

Das Seminar für Statistik freut sich auf

interessierte Bewerberinnen und

Bewerber.

EVENTS

March 27·30

Statistics under one umbrella Deut·

sche AG Statistik, 53. Biometrical Col

loquium, Plingstlagung of the German

Statistical Society. University of Biele

feld, Germany

April13

Festkolloquium zum 60. Geburtstag

von Prof. Dr. Jürg Hüsler, Universitat

Be rn

Avril16·18

Utilisation des plans d'expériences

dans la recherche. le développement

et la production, Lausanne, Suisse

www.statoo.com/doe/

May 7·9

Methodological Training in Statistical

Data Mining, Baden, Switzerland

www.statoo.com/dm/

May 11

Swiss Statistics Seminar, University

of Berne

June 15

Seminar of the Basel Biometrie

Society

June 25·27

A 3 day Statistical Course will be held

in Lausanne the 25-26-27 June 2007

on Generalized Linear Latent And

Mixed Models (GLLAMM), by Prof

Andrew Pickles.

wwwdbpub.unil.ch/

admin/?Mivai=Sfl ntCoursDet&ldSf

Cours=960563 3

June 26·27

Two day course on "Show Me the

Numbers- Table and Graph Design to

Enligthen 1 Visualization for Discovery

and Anatysis ...

By Stephen Few. Hotet Dotdenhorn,

Kandersteg. Information:

[email protected]

Juty 1·4

Workshop on Statisticat Computing

2007 im Reisensburg Castle (Ger·

many).

July9·11

5th International Conference on Multi

ple Comparison Procedures. Vienna


July 29 - August 2

28th Annual Conference

of the International Society

for Clinicat Biostatistics

Alexandroupolis, Greece

Sep 3·5

28th A ... r-.. :.1 Co:'lre:~Bc~ ol the Jn(e::o.nio~41 s~,~~-, for Cî!'lic;): 3i3Ultistio

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Methodologicat Training in Statisticat

Data Mining, Baden, Switzerland

www.statoo.com/dm/

Oct 2·4 Utilisation des plans d'expériences

dans la recherche, le développement

et la production, Lausanne, Suisse

www.statoo.com/doe/

Oct 22·25

Methodological Training in Statistical

Data Mining Related to Drug Develop

ment, Baset, Switzerland

www.statoo.com/dmdd/

Nov 14·16

Swiss Statistics Meeting, Lucerne

COURSE

SEMINAR 2007 DER INTERNATIONALEN BIOMETRISCHEN GESELLSCHAFT

J SECTION JOFJBUSINESS & INOUSTRY J

REGION ÔSTERREICH-SCHWEIZ (ROES) PRELIMINARY PROGRAM SUMMARY

Vormittag 1 Morning Presentations are in English

Sonntag 9.9.

Anreise/ Arrivai

Praseminar Kurs:

Introduction to adaptive designs

Organisiert von F. Bretz, W. Brannath und G. Wassmer

Montag 10.9.

Begrüssung/ Welcome address

Uli Burger (Basel)

Selection procedures and bias

Chair: M. Mittlbëck (Wien)

lnvited speaker: O. Draper (Santa C ruz)

Dienstag 11.9.

Methods in meta analysis

Chair: A. Berghold (Graz)

lnvited speakers: A. Sutton (Leicester) M. Buyse (Brussels)

Mittwoch 12.9.

Statistical dose finding strategies

Chair: B. Neuenschwander (Basel),

S-F Hsu-Schmitz (Bern)

lnvited speakers: P. Müller, (Houston), H. Dette (Bochum)

Donnerstag 13.9.

Statistical Methods in genetics and proteomics

Chair: W. Brannath (Wien)

lnvited speaker: P. Eilers (Leiden)

Organisation

Hans-Ulrich Burger, ROeS-Prasident

F. Hoffmann-La Roche AG, 4070 Basel

Tel.+41 (0)616881499

e-mail: [email protected]


Nachmittag 1 Afternoon

Sonntag 9.9.

Pre-Seminar course:

Introduction to adaptive designs

organized by F. Bretz, W. Brannath and G. Wassmer

Check-in/ informeller Begrüssungsabend

Check-in/informai welcome evening

Montag 1 0.9. (2 pa ralle! Sessions)

Free Papers (1)

Chair: Ch. Hoffmann (Birmensdorf)

Young Statisticians (1)

Chair: E. Stadlober, H. Friedl (Graz)

Abend 1 Evening: Stadtempfang/Official c ity welcome,

Apéro 1 cocktail reception

Dienstag t 1.9. (2 parallel Sessions)

Free Papers (Il)

Chair: N. Neumann (Basel)

Young Statisticians (Il)

Chair: J. Hüsler {Bern)

Mittwoch 12.9.

Ausflug und Abendessen

Excursion and Dinner

Donnerstag 13.9.

Abreise /Departure

0 rtl i che Tag ungsleitu ng/ loca 1 organ izer

Willi Maurer

Novartis Pharma AG, 4002 Basel

Tel. +41 (0)61 32 43043

e-mail: [email protected]

Für weitere lnformationen (z. B. Hotelreservierung) 1

for further information (e.g. Hotel reservation):

http:/ /www.meduniwien. ac .at/ROeS/

PRIVATE VIEW

Sam vcm de Geer; ETH Zürich

If found mathematics to be a language thal describes things

in the most clear and compact way. My feeling was that

many important issues needed to be modeled mathemati·

cally: the choices people make, social interactions, the way

we thin k. To learn how, 1 studied mathematics with psycho

logy as subsidiary subject. Mathematical statistics appealed

to me as providing a way of dealing with information and

modeling the world around us.

After my studies in Leiden, 1 started as researcher at Tilburg

University 1 did my PhD at the Center for Mathematics and

Computer Science (CWl) in Amsterdam, under the supervi

sion of Prof. R.D. Gill and Prof. W.R. van Zwet. After alec

tureship in Bristol, 1 returned to Holland, first as researcher

at the CWI, then as Assistant Professor in Utrecht, and then

Leiden. 1 became Associate Profesor in Toulouse, and went

back to Leiden for a Full Professorship. ln 2005, l was

appointed Ordentliche Professorin at the ETH Zürich.

1 work on theoretical nonparametric statistics, and statistical

methods for high-dimensional data. l developed statistical

applications of empirical process theory, and now work

mainly on problems from learning theory, and complexity

regularization methods. 1 am interested in madel selection

and complexity theory, with an eye on machine learning.


Because of today's large amounts of data, statistics has

become increasingly important. We need new and efficient

algorithms for analyzing data, and we need mathematics to

understand the reproducibility and generalizability of the

results.

1 believe thal communication and collaboration between sta

tisticians and other scientists is becoming more and more

crucial. One cannot study for example biology anymore (or

life science, or medicine, or history ... ) without learning a

good deal of statistics. However, statistics is generally not a

ready·to-use ail purpose methodology, but instead has to be

developed in interaction with specialists from the various

fields, its use has to be supervised and weil documented.

There are thus numerous challenges in statistics, with tea

ching statistics being an especially important one.

SOCIETY

Offi;zielles Organ cler Schweizer isehen Gesellschaft für Statitstik (Swiss Statistical Society). Organe de publication officiel de la Société Suisse de Statistique (Swiss Statisticsf Society)

Erscheint 3 Mal jâhrlich

Mârz, Juni, Oktober Parution : 3 fois par an (mars, juin, octobre)

Reclaktion f Rédaction Vertrieb 1 Distribution Caterina Savi [email protected]

Konzept 1 Gestaltung

Mise en page/graphisme GIROD GRÜNDISCH, Wettingen

Tel. 056 427 49 67 www.girodgruendisch.ch

lnserate 1 Publicités Caterina Savi

[email protected]

sfw 1 nib 1/4 S. 1 p. Fr. 100.s/w 1 nib 1/2 S. 1 p. Fr. 200.sfw 1 nib 1/1 S. 1 p. Fr. 300.Umschlag innen 1/1 S.

Couverture intérievre 1/1 p. Fr. 400.Umschlag aussen 1/1 S.

Covverture extérieure 111 p. Fr. 500.-

Auflage: 460 Exemplare

Tirage : 460 exemplaires

© 2007, SWISS STATISTICAL

SOCIETY

Vorstancl 1 Comité

Prâsident 1 Président Prof. Andreas Ruckstuhl

Zürcher Hochschule

Winterthur, IDP

Technopark/Jâgerstr. 2

Postfach 805 8401 Winterthur

Tel. +41 (0)52 267 78 12 [email protected]

Vizepriisident 1 Vice-président Priisident 1 Président 5SS-BI Dr. Diego Kuonen

Statoo Consulting

Morgenstrasse 129 3018 Berne


Kassier 1 Trésorier Dr. Jean·Pierre Renier Office fédéral de la statistique

Espace de l'Europe 10 2010 Neuchâtel


Aktuar 1 Secrétaire Marcel Baumgartner Nestec Ltd.

Av. Nestlé 55 1800 Vevey

Tel. +41 (0)21 924 18 03 marcel.baumgartner@nest fe .com

Geschâftsführerin 1 Administratrice Caterina Savi

Hertenste instr. 40 5408 Ennetbaden

[email protected]

Priisident 1 Président SSS-0 Alexandre Oettli

SC RIS

Rue de la Pai~ 6 1014 Lausanne

Tel. +41 (0)21 316 29 89 [email protected] .ch

Prêsiclent 1 Président 55S-ER Prof. Werner Stahel

ETH Zentrum, Seminar für S tatistik

8092 Zürich Tel. +41 (O) 1 632 34 30 [email protected]

Mitglied 1 Membre Yves-Alain Gerber

Bundesamt fur Statistik

Espace de l 'Europe 10 2010 Neuchâtel

Tel. +41 (0)32 71 36446 [email protected]

Die Schweizerische Gesellschaft für Statistik dankt der Schweizerischen Akademie der Naturwissenschaften SANW für die finanzielle Unterstützung des Bulletins.

Ole Schweizerische Gesellschaft für Slatlslik, gegründet im Jahr 1988, iôrdert die Anwendung und die E.ntwicklung der Statistik in der Schweiz, verlrill dio lntoressen der auf diesem Gabiet tâtigon Personen in Pra~is ,

Forschung und Lehre und trâgt zur Anorkennung der Statistik afs eigeostân· drge wissenschaftliche Disziplin bei. • Das Bulletin wird jedem Mitgl iad der Gesellschaft zugeschickl. Der Jahresbeitrag betriigt Fr. 60.- fôr oatürlicho Personen und Fr. 300.- iür juristische Personen. • Bitte senden Sie lhren Beitrittsantrag oder ~llfallige Adressi\nderungen direkt an die Geschâftsführerin. • Artikel. Kommentare und lnformationcn für das Bulle· tin sind schr willkommen. Bitte schicken Sie lhrc Beitrage der Redaktion.

SWISS STATISTICAL SOCIETY

La Société Svisse de Statistique (SSS) a été fondée en 1988. Ses objectifs consistent à promouvoir le développement et l'application de méthodes stati· stiques en Suisse, de représenter /es int&rêts de toutes cel/os el de tous ceux qui s 'occupetlt de lB méthodologie statistique dans l'industrie, dans l'administration, dans la recherche et l'enseignement, et de contribuer activement à la reconnaissance do la statistique en tant que brancha scientifique indépendante. • Le bulletin SSS est envoyé à tous las membres de la société. La cotisation annuelle s'élève à 60 francs suisses par personne et à 300 francs pour une société. • Nous vous serions reconnaissants de laire ptlr· venir votre inscription à la société ou de eommvniquer d'éventuels chan9ements d'adresses 8: l'sdminstrstrice. • Articles, commentaires et informa· tians sur le bulletin SSS sont les bienvenus. Vous êtes priés de les envoyor directement à la rédaction.

0 lch môchte der Schweizerischen Gesellschaf1 für Statistik beitreten

\ch mochte zusàlzfich folgender Sektion beitrelen:

0 Offentliehe St.atistik St111istique publique

0 Je désire être membre de la Société Suisse de Statistique

Vorname 1 Name • Nom 1 Prénom

Adresse

PLZ 1 Ort • NPA 1 Lieu

Tel.

Je désire égolemenr faire partie de la Section :

E-Mail

0 Business & lndustry

0 Education & Research

Schicl<en Sie die Beitrittserklii rung an Schweizeri sche Gesellschaft für Statislik , Caterina Sa vi, Hertensteinstresse 40, 5408 Ennetbaden

Formulaire 6 envoyer iJ Le Société Suisse de Statistique, Caterina Savi, Herlensteinstrasse 40, 5408 Ennetbaden

bOX PLOT

On line-Befragungen einfach gemacht

MaiilbWe~nent. -~ -~ 1

SIE teilen uns die Fragen mit, die Sie stellen wollen.

WIR machen mit SPSS Software eine Umfrage daraus.

~ Wir übertragen lhre Fragebogen in elektronische Form,

~ erstellen verschiedene Formulare für unterschiedliche Benutzergrup

pen und Sprachversionen,

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den und fassen mit Reminder E-Mails nach,

:> liefern lhnen die Daten jederzeit wahrend und nach Abschluss der

Befragung als SPSS-Datensatz,

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april 2007 - stat · 2018-05-22 · dazu tragen natürlich auch sie beil wir laden sie darum...

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