Jede Variable wurde von der gb consite GmbH individuell verscort.

Hierbei kommt bei dem Großteil der Variablen ein statistisches Verfahren zur automatischen Klassifikation von Werten anhand von sogenannten Natural Breaks (etwa: natürliche Unstetigkeiten) zum Einsatz.

Das Verfahren ähnelt einer Cluster-Analyse und minimiert die Unterschiede innerhalb einer Klasse und maximiert die Unterschiede zwischen den Klassen.

Es wird in zwei unterschiedlichen Großschritten die Summe der absoluten Abweichungen vom Klassenmittel minimiert, indem Werte zwischen den Klassen verschoben werden:

  1. re-iterative Cycling: Die Werte am Rand einer jeden Klasse werden mit dem Mittelwert ihrer eigenen Klasse und dem Mittelwert der nächsthöheren Klasse verglichen. Liegt ein Wert näher am Mittel der benachbarten Klasse, wird er in diese verschoben. Dies wird solange iterativ durchgeführt, bis keine weitere Optimierung mehr möglich ist.
  2. forced Cycling: Es werden Werte willkürlich in eine benachbarte Klasse verschoben. Anschließend wird iterativ optimiert und geprüft, ob der gesamte Vorgang eine Verbesserung gebracht hat, d. h., ob die Summe der Abweichungen vom Klassenmittel geringer geworden ist. Falls nicht, werden die Werte wieder zurück verschoben.

Quelle: Wikipedia