Mit Daten zu gesünderen Gemeinschaften

Warum Zahlen im Sozialen zählen

Eine Koordinatorin schwärmte von ihrem Nachbarschaftsprojekt, doch erst die Daten zeigten, wie stark es wirklich half: weniger Notaufnahmen, mehr Vorsorgeuntersuchungen, bessere Zufriedenheit. Zahlen gaben dem Engagement ein überzeugendes Echo und öffneten Türen für neue Partnerschaften.

Wir betrachten Indikatoren wie Impfquoten, vermeidbare Krankenhausaufenthalte, psychisches Wohlbefinden und Zugang zu Präventionsangeboten. So können Programme gezielter angepasst, Mittel fairer verteilt und Fortschritte klar kommuniziert werden – transparent, nachvollziehbar und handlungsleitend.

Welche Zahlen helfen Ihrer Gemeinde, bessere Entscheidungen zu treffen? Teilen Sie Beispiele, Fragen oder Datenwünsche in den Kommentaren, abonnieren Sie Updates und gestalten Sie mit, welche Kennzahlen wir als Nächstes beleuchten werden.

Datenquellen, die Vertrauen verdienen

Verwaltungs- und Routinedaten sinnvoll nutzen

Abrechnungen, Register und Klinikstatistiken liefern kontinuierliche, großflächige Informationen. Wir prüfen Qualität, Vollständigkeit und Vergleichbarkeit, bevor wir Trends ableiten – damit Ergebnisse nicht nur präzise, sondern auch verantwortbar sind.

Befragungen und Community‑Feedback

Standardisierte Umfragen und dialogorientierte Formate fangen Erfahrungen ein, die in Zahlenkolonnen fehlen. Kombiniert mit quantitativen Metriken entsteht ein Bild, das sowohl statistisch robust als auch alltagsnah ist.

Transparenz und Reproduzierbarkeit

Wir dokumentieren Erhebungsmethoden, Berechnungen und Annahmen. Offene Protokolle schaffen Vertrauen, ermöglichen Peer‑Feedback und helfen, aus Fehlern zu lernen, statt sie zu wiederholen.

Methoden der Wirkungsanalyse

Wenn möglich, verteilen wir Programmzugänge per Zufall, um Störfaktoren zu kontrollieren. So messen wir, was das Programm selbst bewirkt – nicht, was ohnehin passiert wäre.

Methoden der Wirkungsanalyse

Difference‑in‑Differences, Regressions‑Diskontinuitäten und Matching‑Verfahren helfen, Kausalität zu nähern, wenn Randomisierung nicht machbar ist. Sorgfältige Annahmen und Robustheitschecks sind dabei unverzichtbar.

Fallgeschichte: Ein Ernährungsprogramm verändert Alltagsgesundheit

In einem Viertel mit knappen Ressourcen häuften sich ernährungsbedingte Beschwerden. Ein Gemeinschaftszentrum startete Kochkurse, Einkaufshilfen und Beratung – die Frage war: Spüren wir das in den Gesundheitsdaten?

Fallgeschichte: Ein Ernährungsprogramm verändert Alltagsgesundheit

Wir verglichen Teilnehmende mit ähnlichen Nicht‑Teilnehmenden, nutzten Vor‑Nach‑Daten und kontrollierten demografische Merkmale. Beobachtet wurden Vorsorgequoten, BMI‑Trends und vermeidbare Arztbesuche.

Visualisierung, die Entscheidungen bewegt

Klare Linien, konsistente Skalen und kontextreiche Beschriftungen verhindern Fehlinterpretationen. Ein gutes Diagramm beantwortet die Kernfrage: Verbessert das Programm tatsächlich das, was wir versprochen haben?

Visualisierung, die Entscheidungen bewegt

Filterbare Ansichten nach Zielgruppe, Zeitraum und Standort machen Unterschiede erkennbar. Verantwortliche reagieren schneller, Programme werden gezielter gesteuert und Erfolge rechtzeitig gefeiert.

Ethik, Datenschutz und kulturelle Sensibilität

Pseudonymisierung, Minimierung und klare Zugriffsregeln schützen Menschen, deren Daten wir auswerten. Wir verarbeiten nur, was nötig ist, und erklären transparent, warum.

Vom Ergebnis zur Umsetzung

Kurze, klare Kernaussagen, ergänzt durch menschliche Geschichten, öffnen Herzen und Budgets. Daten zeigen das Was, Geschichten erklären das Warum – beides zusammen überzeugt.

Join our mailing list