Adreskwaliteit
2018
Onderzoek naar de kwaliteit van
adresgegevens in de BRP

ç

Adreskwaliteit
2018
Onderzoek naar de kwaliteit van
adresgegevens in de BRP

Verklaring van tekens
Niets (blanco)

Een cijfer kan op logische gronden niet voorkomen

.

Het cijfer is onbekend, onvoldoende betrouwbaar of geheim

*

Voorlopige cijfers

**

Nader voorlopige cijfers

2018–2019

2018 tot en met 2019

2018/2019

Het gemiddelde over de jaren 2018 tot en met 2019

2018/’19
2016/’17–2018/’19

Oogstjaar, boekjaar, schooljaar enz., beginnend in 2018 en eindigend in 2019
Oogstjaar, boekjaar, enz., 2016/’17 tot en met 2018/’19
In geval van afronding kan het voorkomen dat het weergegeven
totaal niet overeenstemt met de som van de getallen.

Colofon
Uitgever
Centraal Bureau voor de Statistiek
Henri Faasdreef 312, 2492 JP Den Haag
www.cbs.nl
Prepress
Centraal Bureau voor de Statistiek
Ontwerp
Edenspiekermann
Inlichtingen
Vragen over deze publicatie kunnen gestuurd worden aan CBS-CvB onder vermelding van het
referentienummer 180015. Ons e-mailadres is maatwerk@cbs.nl.
© Centraal Bureau voor de Statistiek, Den Haag/Heerlen/Bonaire, 2019.
Verveelvoudigen is toegestaan, mits het CBS als bron wordt vermeld.

Inhoud
Samenvatting

4

1.

Inleiding

2.

Onderzoeksaanpak

2.1

Steekproeftrekking

2.2

Respons veldwerk

2.3

Bepaling kwaliteitspercentage op persoons- en adresniveau

2.4

Onbekende personen op bezocht adres aangetroffen

2.5

Verschillen ten opzichte van 2016

3.

Resultaten op persoonsniveau

3.1

Kwaliteitspercentage op persoonsniveau

3.2

Verschillende typen inconsistenties

3.3

Niet-correct geregistreerde personen naar type

4.

Resultaten op adresniveau

4.1

Kwaliteitspercentage op adresniveau

4.2

Verschillende typen inconsistenties

4.3

Niet-correcte adressen naar type

4.4

Volgens BRP onbewoonde adressen

24

5.

Resultaten regressieanalyses

25

5.1

Methode

5.2

Bivariate modellen

28

5.3

Multivariaat model

29

6.

Conclusie

32

Begrippen

34

Afkortingen

35

Auteurs

6

9

10
11
12

14

14

16
17

18
19

21
22
23

23

26

36

Inhoud

3

Samenvatting
De adresgegevens in de Basisregistratie Personen (BRP) worden voor veel doeleinden
gebruikt. Het is daarom belangrijk om te weten hoe betrouwbaar deze adresgegevens zijn.
Het ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties (BZK) laat daar sinds 2013
onderzoek naar doen. In 2013 en 2014 is het onderzoek naar de kwaliteit van adressen
door ICT Uitvoeringsorganisatie (ICTU) in samenwerking met een aantal gemeenten
uitgevoerd. In 2016 is de uitvoering van dit onderzoek overgenomen door het Centraal
Bureau voor de Statistiek (CBS). Dit rapport gaat over de adreskwaliteit in 2018.
In dit onderzoek zijn enquêtes gehouden om de adreskwaliteit in 2018 te meten. In totaal
zijn 2 500 adressen opgenomen in de steekproef waarbij ieder adres evenveel kans had
om in de steekproef1) terecht te komen. In de maanden oktober en november 2018 zijn
deze adressen vervolgens bezocht door een interviewer, om per adres na te gaan wie er
daadwerkelijk wonen of een briefadres hebben. Ook is nagegaan welke adressen ten tijde
van het interview volgens de BRP bewoond waren. Uiteindelijk zijn op deze manier
2 070 adressen in de kwaliteitsberekening meegenomen.
Om te bepalen of de werkelijke situatie overeenkomt met de registratie zijn de antwoorden
van de geïnterviewde bewoners (of door de observaties van de interviewer in het geval
van onbewoonbare huizen) vergeleken met de gegevens uit de BRP. Voor ieder adres is
deze vergelijking zowel op persoons- als op adresniveau gemaakt. Door de uitkomsten te
wegen, ontstaat een schatting voor de kwaliteit van de adresregistratie in heel Nederland.
Het kwaliteitspercentage op persoonsniveau geeft aan welk deel van de personen die
volgens de BRP op een adres geregistreerd waren, ook daadwerkelijk op dit adres bekend
bleek. Het kwaliteitspercentage op adresniveau geeft aan bij welk deel van de adressen
de aangetroffen personen exact overeenkomen met de volgens de BRP geregistreerde
personen.
Het kwaliteitspercentage op persoonsniveau bedraagt 96,3 procent met een 95%-betrouw­
baarheidsinterval van 1,7 procent. Dit betekent dat de adreskwaliteit op persoonsniveau
met 95 procent zekerheid tussen 95,4 procent en 97,1 procent ligt. Op de bezochte
adressen stonden in totaal 5 082 personen geregistreerd. Daarvan waren 4 777 personen
correct geregistreerd. Voor de niet-correct geregistreerden geldt dat 196 geregistreerde
personen niet werden aangetroffen en 12 personen wel werden aangetroffen maar met
een verkeerd type inschrijving2). Het kwam in 97 gevallen voor dat een niet-geregistreerde
persoon werd aangetroffen.
Het kwaliteitspercentage op adresniveau ligt op 93,8 procent met een 95%-betrouw­
baarheidsinterval van 2,0 procent. Dit betekent dat de adreskwaliteit op adresniveau met
95 procent zekerheid tussen 92,8 procent en 94,8 procent ligt. Van de in totaal
2 070 bezochte adressen werden in 133 gevallen één of meerdere fouten geconstateerd.
Hierbij gold voor 91 adressen dat één of meer geregistreerde personen niet werden

1)

Omdat het CBS niet face to face waarneemt op de Waddeneilanden en in een klein deel van de Bijlmer, zijn

2)

Dit betekent dat iemand stond ingeschreven als bewoner terwijl het volgens de enquête om een briefadres ging,

adressen die in deze gebieden liggen buiten de steekproef gehouden.
of andersom.

4

Adreskwaliteit 2018

aangetroffen en voor 69 adressen dat er één of meer niet-geregistreerde personen werden
aangetroffen op het adres. Op 10 bezochte adressen was sprake van een verkeerd type
inschrijving2).

S1.
S1.

Kwaliteitspercentages personen en adressen, 2016 en 2018, met
marges
Kwaliteit

Ondergrens

Bovengrens

% van totaal aantal

Personen
2018­

96­,3

95­,4

97­,1

2016­

96­,3

95­,7

96­,8

2018­

93­,8

92­,8

94­,8

2016­

93­,6

92­,5

94­,6

Adressen

Ter vergelijking: het kwaliteitspercentage op persoonsniveau lag in 2016 op 96,3 procent
met een 95%-betrouwbaarheidsinterval van 1,1 procent3) en op adresniveau op
93,6 procent met een 95%-betrouwbaarheidsinterval van 2,1 procent. De kwaliteits­
percentages zijn vrijwel gelijk4) aan die van 2018, en liggen ruimschoots binnen de marges.
Dit betekent dat er geen sprake is van een significante daling of stijging van de kwaliteit.
Daarnaast is in het huidige onderzoek onderzocht welke factoren significant samenhangen
met de kans dat de feitelijke bewoning van een adres overeenkomt met de registratie in
de BRP. Hierbij is gekeken naar het aantal personen, personen tussen de 15 en 24 jaar,
aantal personen dat een HBO of WO-opleiding volgt, studentengemeentes, laag inkomen,
gemeentes met veel lage inkomens, eigendom van de woning, en de grootte van een
gemeente. Hieruit blijkt dat al deze factoren samenhangen met de adreskwaliteit. Bekijk
je de factoren echter in samenhang, dan blijven er vijf factoren over die significant
samenhangen met adreskwaliteit. Een adres is vaker niet-correct als:
1. Er meer personen wonen;
2. Er meer personen wonen die een HBO of WO-opleiding volgen;
3. Het adres in een studentengemeente ligt;
4. Het adres betrekking heeft op een huurwoning die niet in bezit is van een woning­
corporatie;
5. Het adres in een gemeente met 25 000 tot 100 000 inwoners ligt.

2)

Dit betekent dat iemand stond ingeschreven als bewoner terwijl het volgens de enquête om een briefadres ging,

3)

De marges rondom het kwaliteitspercentage op persoonsniveau zijn in 2016 onderschat omdat er toen onterecht

of andersom.
geen rekening mee gehouden is dat personen op eenzelfde adres niet onafhankelijk van elkaar gezien mogen
worden. In 2018 is bij de berekening van de marges deze afhankelijkheid wel meegenomen. Wanneer dit ook
voor 2016 was gebeurd dan waren de marges in dezelfde orde van grootte geweest als voor 2018. Voor 2016
zijn in dit rapport de oude (niet-correcte) marges gepresenteerd.
4)

Aangezien de onderzoeksopzet in 2018 nagenoeg gelijk is gebleven ten opzichte van 2016 zijn de uitkomsten
goed vergelijkbaar; voor de verschillen zie pararaaf 2.5.

Samenvatting

5

1.
Inleiding

De BRP is de bron van persoonsgegevens voor de overheid. Informatie uit de BRP wordt
onder meer gebruikt voor het versturen van stempassen, voor het heffen van belastingen
en het verstrekken van toelagen. Daarom is een goede kwaliteit van de in de BRP
vastgelegde gegevens belangrijk. In dit rapport wordt nader ingegaan op de kwaliteit van
de in de BRP aanwezige adresinformatie. Adresgegevens van personen worden bij iedere
verhuizing aangepast en zijn hierdoor meer aan verandering onderhevig dan andere
persoonsgegevens en daarmee gevoeliger voor onjuistheden. Bij adresinformatie gaat het
in de meeste gevallen om woonadressen. In overleg met de gemeente bestaat er echter
ook de mogelijkheid om in de BRP een adres aan te houden waar men niet woont, maar
waarop men wel bereikbaar is. In dat geval spreekt men van een briefadres.
Het ministerie van BZK streeft ernaar dat de gegevens in de BRP kloppen en wil daarom
graag weten wat het kwaliteitspercentage van het adresgegeven is per persoon en per
adres. Oftewel het percentage personen van wie het geregistreerde adres gelijk is aan het
feitelijke woon-/briefadres en het percentage adressen waarvan de feitelijke bewoners/
briefadreshouders exact overeenkomen met alle in de BRP op dat adres geregistreerde
personen.
Om de kwaliteit van de adresgegevens in de BRP te kunnen monitoren, laat BZK al een
aantal jaar onderzoek doen naar de kwaliteit van specifiek dit gegeven binnen de BRP.
In 2013 en 2014 is dit onderzoek door ICTU uitgevoerd. In 2016 is dit onderzoek voor
het eerst uitgevoerd door het CBS. Dit rapport gaat in op de vervolgmeting, namelijk de
adreskwaliteit in 2018. In het huidige onderzoek is de methode nagenoeg hetzelfde
gebleven als in 2016, waardoor de cijfers goed vergelijkbaar1) zijn.
Het doel van deze rapportage is om de resultaten te beschrijven van deze kwaliteitsmeting
van adressen in de BRP. Er wordt onderscheid gemaakt tussen de kwaliteitsindicator op
persoonsniveau en de kwaliteitsindicator op adresniveau. Verder wordt ook onderzocht
welke factoren samenhangen met de kans dat de feitelijke bewoning van een adres gelijk
is aan dat in de BRP.
De indeling van dit rapport is als volgt. Hoofdstuk 2 gaat kort in op de onderzoeksaanpak.
Hier komen de steekproeftrekking en de respons van het veldwerk aan bod, evenals
de manier waarop de kwaliteitspercentages op persoons- en adresniveau zijn bepaald.
Verder worden de verschillen met het onderzoek van 2016 beschreven. De precieze
methode die ten grondslag ligt aan deze kwaliteitsmeting, is apart beschreven in een
methodologisch rapport2). Hoofdstuk 3 gaat in op de resultaten van de kwaliteitsmeting
op persoonsniveau. Hier wordt allereerst de kwaliteit getoond naar verschillende
persoonskenmerken. Vervolgens wordt uitgelegd welke verschillende registratiefouten op
persoonsniveau mogelijk zijn en wordt beschreven hoe vaak deze fouten bij de bezochte
adressen voorkomen. In hoofdstuk 4 worden de resultaten op adresniveau beschreven. Ook
hier is er aandacht voor verschillende typen fouten en de mate waarin zij op adresniveau

1)

Voor de verschillen zie paragraaf 2.5.

2)

Gouweleeuw, J. en S. Lepoeter (2017), Steekproefontwerp en weging voor het onderzoek naar de kwaliteit van de
Basis Registratie Personen (BRP), CBS-rapport, Den Haag/Heerlen.

Inleiding

7

voorkomen. In de laatste paragraaf van dit hoofdstuk worden de resultaten toegelicht voor
adressen die op moment van enquêtering volgens de BRP onbewoond waren, en daarom
niet zijn meegenomen in de berekening. In hoofdstuk 5 wordt aandacht besteed aan
factoren die mogelijk samenhangen met de kans dat de feitelijke bewoning van een adres
gelijk is aan die in de BRP. Tot slot worden in het hoofdstuk 6 de belangrijkste conclusies
toegelicht.

8

Adreskwaliteit 2018

2.
Onderzoeksaanpak

Dit hoofdstuk gaat in op de aanpak van het onderzoek. Allereerst wordt aandacht besteed
aan de wijze van steekproeftrekking van adressen. Vervolgens wordt ingegaan op het
resultaat van het bezoek van deze adressen: hoe vaak is er iemand aangetroffen? Is er
uiteindelijk een interview afgenomen? Daarna wordt gerapporteerd over de wijze van
interviewen en de wijze van vaststellen van het uiteindelijke kwaliteitspercentage op
zowel persoons- als adresniveau. Ten slotte wordt er ingegaan op de verschillen met het
onderzoek van 2016.

2.1 Steekproeftrekking
Het onderzoek is in een aantal fases uitgevoerd, waarvan de eerste fase bestond uit het
trekken van een steekproef. Voor de steekproeftrekking is het adressenkader van het CBS
gebruikt, dat is afgeleid uit de adressen van de BRP. Dit steekproefkader wordt maandelijks
geactualiseerd, waarbij verhuizingen worden verwerkt en nieuwe adressen worden
toegevoegd. Adressen waar (tijdelijk) geen bewoning is, blijven in het steekproefkader. Op
basis van de registraties kan immers niet worden vastgesteld of het adres niet meer bestaat
of tijdelijk leeg staat.
Voor dit onderzoek is een zelfwegende tweetrapssteekproef gebruikt. In het bijbehorende
methodologisch rapport1) is dit steekproefontwerp nader uitgelegd. Door toepassing van
deze tweetrapssteekproef heeft ieder adres, en daarmee iedere persoon, in Nederland
dezelfde trekkingskans. In totaal zijn 2 500 adressen opgenomen in de steekproef.
Adressen op de Waddeneilanden en een deel van de Bijlmer2) zijn hierbij uitgesloten. Ook
inrichtingen, instellingen en tehuizen zitten niet in het steekproefkader.
In de maanden oktober en november 2018 zijn de getrokken adressen vervolgens bezocht
door een interviewer. Tijdens het interview is een vragenlijst afgenomen met als doel
om per adres na te gaan wie er wonen of een briefadres hebben. Door de antwoorden
te confronteren met de gegevens zoals die uit de BRP naar voren komen, kan vervolgens
worden bepaald of de verschafte informatie overeenkomt met de registratie. Indien de
interviewer bij het eerste bezoek geen van de bewoners te spreken kreeg, werd een
tweede of zelfs een derde poging gedaan om de vragenlijst alsnog af te nemen.

1)

Gouweleeuw, J. en S. Lepoeter (2017), Steekproefontwerp en weging voor het onderzoek naar de kwaliteit van de

2)

In heel Amsterdam Zuid-Oost wordt aan huis waargenomen met uitzondering van sommige adressen in de

Basis Registratie Personen (BRP), CBS-rapport, Den Haag/Heerlen.
postcodes 1102, 1103 en 1104. Maandelijks wordt door de regiomanager van regio Amsterdam beoordeeld
welke steekproefadressen niet aan huis worden benaderd. Het criterium dat daarbij gehanteerd wordt is de
veiligheid van de interviewers. In de praktijk komt het erop neer dat sloopflats en een deel van de hoogbouw
niet aan huis worden benaderd.

10

Adreskwaliteit 2018

2.2 Respons veldwerk
In tabel 2.2.1 is te zien wat het eindresultaat van de adresbezoeken was. Van de
2 500 getrokken adressen zijn 2 455 adressen daadwerkelijk één of meerdere keren
bezocht. In totaal werden 227 adressen tevergeefs bezocht, omdat niet werd opengedaan
of omdat geen bewoner werd aangetroffen. Ook was 11 keer sprake van een taalbarrière,
werd de medewerking bij 68 adressen geweigerd en werd een interview in 9 gevallen
voortijdig afgebroken. Het bezoek is succesvol wanneer wordt voldaan aan één van de
volgende twee voorwaarden: ofwel de interviewer werd door een bewoner te woord
gestaan, zodat vastgesteld kon worden welke personen er volgens de bewoner op het
adres wonen, ofwel er kon van buitenaf vastgesteld worden dat het adres niet bewoond
was, zodat geconcludeerd kon worden dat eventueel op dat adres geregistreerde personen
niet correct geregistreerd kunnen zijn. Van de 2 455 bezochte adressen werden er
2 136 adressen succesvol bezocht. Hiermee is de respons hoger dan in 2016. In het vorige
onderzoek werden 2 054 adressen succesvol bezocht.

2.2.1

Respons en non respons, naar oorzaak

Resultaat
enquête

Oorzaak (non-)repons

Aantal

Respons
waarvan

2 136

Respons (contact met persoon op adres)

2 070

In aanbouw, afgebroken, sloopwoning

13­

Geen woonadres (bijvoorbeeld een bedrijfspand)

5­

Leegstand/ Tijdelijk onbewoond

48­

Non Respons
waarvan

319­

Geen gelegenheid tijdens de veldwerkperiode

1­

Lang niet in staat (ziek, te zwak etc.)

2­

Weigering

68­

Taalbarrière

11­

Geen contact met huishouden

227­

Afgebroken interview

9­

Onveilige situatie

1­

Niet aan toegekomen
waarvan

45­

Adres onvindbaar

7­

Volledig onbewerkt retour

34­

Gedeeltelijk onbewerkt retour

4­

In totaal zijn 370 van de 380 gemeenten in de steekproef terecht gekomen, wat neerkomt
op vrijwel alle gemeenten in Nederland.

Onderzoeksaanpak

11

2.3 Bepaling kwaliteitspercentage op
persoons- en adresniveau
In totaal behoren 2 136 van de 2 500 adressen tot de respons. Bij het vaststellen van de
kwaliteitspercentages wordt uitgegaan van het adres waarop iemand staat ingeschreven.
In enkele gevallen kwam het voor dat een adres ten tijde van het interview volgens de
BRP leegstond. Voor het berekenen van de kwaliteitspercentages zijn enkel adressen
meegenomen waarop minimaal één persoon ingeschreven staat3). De respons bleek
66 adressen te bevatten, die ten tijde van het interview volgens de BRP leeg stonden en
die om die reden niet zijn meegenomen in het bepalen van de kwaliteitspercentages. De
kwaliteit wordt dus bepaald aan de hand van de overige 2 070 adressen, zie tabel 2.3.1.
In hoofdstuk 4 wordt nog kort ingegaan op de 66 responsadressen die ten tijde van het
interview volgens de BRP leeg stonden.

2.3.1

Respons en bewoning volgens BRP op moment van interview
Aantal in steekproef

Oorzaak respons

Totaal

waaronder bewoond
volgens BRP

Respons

2 136

2 070

Respons (contact met persoon op adres)

2 070

2 053

In aanbouw, afgebroken, sloopwoning

13­

3­

Geen woonadres (bijvoorbeeld een bedrijfspand)

5­

1­

Leegstand/ Tijdelijk onbewoond

48­

13­

waarvan

Van de 2 136 responsadressen vormen de 2 070 adressen die volgens de BRP worden
bewoond de basis voor de berekening van kwaliteitspercentages op persoons- en
adresniveau. Het percentage op persoonsniveau geeft aan in hoeverre deze geregistreerde
personen op een adres tijdens het bezoek daadwerkelijk door de geïnterviewde als
bewoner of briefadreshouder worden aangemerkt. Het percentage op adresniveau geeft
aan of de door de bewoner genoemde informatie over de bewoning (of de door de
interviewer afgeleide informatie over onbewoonbaarheid) van het adres volledig klopt
met de informatie in de BRP.

3)

Als je ook lege adressen meetelt, kan een persoon die verkeerd ingeschreven staat twee keer meetellen als fout:
op het adres waar deze staat ingeschreven maar niet woont, en op het adres waar deze woont maar niet staat
ingeschreven. Door enkel personen te tellen op het adres waar ze staan ingeschreven, voorkom je dit. Zie
paragraaf 2.4 voor meer uitleg hierover.

12

Adreskwaliteit 2018

De interviewer krijgt op de volgende manier informatie over een adres. Bij het bezoek
heeft de interviewer een lijst met het geslacht en de geboortedatum van de op dat adres
geregistreerde bewoners of briefadreshouders ten tijde van de steekproeftrekking. In
eerste instantie gebruikt de interviewer deze lijst niet, maar vraagt aan de bewoner om
(zonder hulp) alle personen op te noemen die op het adres wonen of een briefadres
hebben en daarbij ook hun type registratie (bewoner/ briefadreshouder) te vermelden.
Vervolgens checkt de interviewer of alle geregistreerde bewoners of briefadreshouders
die op de lijst voorkomen, zijn genoemd. Indien de bewoner één of meerdere personen
niet noemt die wel op de lijst staan, wordt aan de bewoner gevraagd of hij de betreffende
personen wellicht vergeten is op te noemen. Indien de bewoner personen noemt die niet
voorkomen op de lijst van de interviewer, worden geslacht en geboortedatum van deze
personen genoteerd. Uiteindelijk heeft de interviewer dus een compleet beeld van alle
personen die, volgens de bewoner, ingeschreven staan op het adres, waarbij een enkeling
pas genoemd wordt als de interviewer er specifiek naar vraagt.
Deze door het interview verkregen informatie wordt vervolgens naast de BRP-informatie
gelegd om tot de kwaliteitspercentages te komen. Let op dat deze BRP-informatie
niet exact overeen hoeft te komen met de informatie die de interviewer tot zijn/haar
beschikking had. De informatie kan tussen het moment van de steekproeftrekking en het
interview veranderd zijn, bijvoorbeeld door een verhuizing net na de steekproeftrekking.
Om te bepalen wie er werkelijk op het adres stonden ingeschreven ten tijde van het
interview, gebruikt het CBS de meeste actuele informatie, die pas achteraf beschikbaar
komt.
Vervolgens wordt er bij de berekening van de kwaliteitspercentages rekening mee
gehouden dat bepaalde groepen onder- of juist oververtegenwoordigd kunnen zijn in het
onderzoek, door toeval of verschillen in non-respons, waardoor de respons geen juiste
afspiegeling vormt van de werkelijke populatie. Hiervoor wordt door middel van een
weging gecorrigeerd. Door het toekennen van gewichten aan respectievelijk adressen
en personen op basis van bekende achtergrondkenmerken, wordt de representativiteit
zo goed mogelijk hersteld. Verder heeft wegen ook als doel de nauwkeurigheid van de
schatting van de doelvariabelen in beeld te brengen en te vergroten. Dit wordt gedaan
door achtergrondkenmerken te kiezen die samenhangen met deze doelvariabelen.
Achtergrondkenmerken die in dit onderzoek gebruikt zijn voor de weging op persoons­
niveau, zijn bijvoorbeeld leeftijd, geslacht en herkomst. Op adresniveau zijn dit onder
andere WOZ-waarde en stedelijkheid. In het methodologisch rapport4) wordt dieper
ingegaan op de gebruikte weegtechniek en komen alle gebruikte achtergrondkenmerken
aan bod.

4)

Gouweleeuw, J. en S. Lepoeter (2017), Steekproefontwerp en weging voor het onderzoek naar de kwaliteit van de
Basis Registratie Personen (BRP), CBS-rapport, Den Haag/Heerlen.

Onderzoeksaanpak

13

2.4 Onbekende personen op bezocht
adres aangetroffen
Bij het vaststellen van het kwaliteitspercentage op persoonsniveau is het belangrijk
om te beseffen dat mogelijke fouten met elkaar samen kunnen hangen. Wanneer een
geregistreerde persoon op het ene adres ontbreekt, zal dit (uitzonderingen daargelaten)
betekenen dat dezelfde persoon als ongeregistreerde en dus onbekende persoon wordt
aangetroffen op een ander adres. Hiermee zou, wanneer de steekproef de hele populatie
zou bevatten, een in de BRP geregistreerde persoon die niet op het geregistreerde
adres woont (maar nog wel in Nederland woont, wat natuurlijk niet per definitie het
geval hoeft te zijn) tweemaal als fout worden aangemerkt. Voor het berekenen van het
kwaliteitspercentage op persoonsniveau is het onwenselijk als diezelfde foutieve persoon
tweemaal wordt meegeteld.
Ook wanneer uitgegaan wordt van een steekproef die niet de hele populatie omvat, heeft
een in de BRP geregistreerde persoon die niet op het geregistreerde adres woont, (bijna)
tweemaal zoveel kans om in de steekproef terecht te komen. Om hiervoor te corrigeren
wordt een niet-geregistreerde persoon die toch door de interviewer is waargenomen
niet verder in de kwaliteitsmeting meegenomen. Het voordeel om juist dit type fout (niet
geregistreerd, maar toch aangetroffen) te negeren ten opzichte van het type fout waarbij
een geregistreerde persoon niet wordt aangetroffen, is dat mensen ook kunnen verhuizen
naar het buitenland (waar ze per definitie niet worden aangetroffen) of op een boot of
vakantiehuis kunnen gaan wonen waar ze ook niet ‘gevonden’ worden.
Merk op dat dit onderscheid op adresniveau niet geldt, omdat zowel een adres waar
een persoon extra wordt aangetroffen als een adres waar een persoon te weinig wordt
aangetroffen een foutief adres betreft. Eén foutieve persoon leidt dus (doorgaans) tot twee
foutieve adressen.

2.5 Verschillen ten opzichte van 2016
Het onderzoek is in 2018 zo veel mogelijk hetzelfde gelaten als het onderzoek van 2016.
Dit om de uitkomsten van 2016 te kunnen vergelijken met de uitkomsten van 2018.
Voor een optimale kwaliteit van de cijfers hebben we echter twee correcties moeten
doorvoeren. Bovendien hebben we voor een betere interpretatie van de tabellen de
notatie iets gewijzigd. Meer precies gaat het om de volgende wijzigingen, die hierna kort
worden beschreven:
1. Adressen die ten onrechte gecodeerd bleken te zijn als respons worden niet
meegenomen;
2. Grotere marges bij het kwaliteitspercentage op persoonsniveau;
3. Afronden kwaliteitspercentages en marges op 1 decimaal.

14

Adreskwaliteit 2018

Adressen die ten onrechte gecodeerd bleken te zijn als
respons
Er bleek een aantal adressen in de steekproef te zitten dat gecodeerd was als respons maar
waarvoor geen enkele persoonsinformatie beschikbaar was. Deze waren dus onterecht als
respons gekenmerkt. In 2016 waren deze adressen toch meegenomen in de berekening
van de kwaliteitspercentages. Dit was echter onterecht. In 2016 ging het om 17 personen
en 4 adressen die onterecht meetelden als onjuist, en in 2018 zou het gaan om 7 personen
op 4 adressen. Wanneer deze adressen in 2018 wel waren meegenomen als respons, dan
zouden de resultaten niet significant anders zijn geweest.

Berekening marges
De marges rondom het kwaliteitspercentage op persoonsniveau zijn in 2016 onderschat
omdat er toen onterecht geen rekening mee gehouden is dat personen op eenzelfde
adres niet onafhankelijk van elkaar gezien mogen worden. Immers, als een persoon in een
huishouden correct geregistreerd staat (of juist niet) dan is de kans groter dat dit ook voor
andere leden in het huishouden geldt. In 2018 is bij de berekening van de marges deze
afhankelijkheid wel meegenomen. Wanneer dit ook voor 2016 was gebeurd dan waren de
marges in dezelfde orde van grootte geweest als voor 2018.

Presentatie kwaliteitspercentages
Verder is er voor het rapport van 2018 gekozen om de kwaliteitspercentages en marges af
te ronden op 1 decimaal in plaats van 2 decimalen. Hiervoor is gekozen omdat de marges
rondom de percentages relatief groot zijn en het tonen van twee decimalen onterecht het
idee geeft dat met die tweede decimaal het percentage nauwkeuriger beschreven wordt.

Onderzoeksaanpak

15

3.
Resultaten
op
persoonsniveau

In dit hoofdstuk worden de resultaten op persoonsniveau beschreven. Als eerste wordt
er in paragraaf 3.1. ingegaan op het kwaliteitspercentage op persoonsniveau en worden
kenmerken van niet-correct geregistreerde personen beschreven. In de paragrafen 3.2
en 3.3 wordt dieper ingegaan op de typen fouten die kunnen voorkomen en op de
aangetroffen niet-correct geregistreerde personen.

3.1 Kwaliteitspercentage op
persoonsniveau
Het kwaliteitspercentage op persoonsniveau geeft aan in welke mate personen die volgens
de BRP op een adres ingeschreven staan, daadwerkelijk daar blijken te wonen of een
briefadres blijken te hebben. Om het kwaliteitspercentage op persoonsniveau te berekenen
zijn de aantallen door middel van weging opgehoogd tot de Nederlandse populatie. Zoals
beschreven in paragraaf 2.4 zijn de personen die wel zijn aangetroffen, maar ten tijde van
het interview niet op het adres geregistreerd stonden volgens de BRP, buiten beschouwing
gelaten om dubbeltellingen te voorkomen. Tabel 3.1.1 toont de kwaliteitspercentages,
inclusief marges, voor 20161) en 2018.

3.1.1

Kwaliteitspercentages personen, 2016 en 2018, met marges
Kwaliteit

Ondergrens

Bovengrens

% van totaal aantal personen

2018

96­,3

95­,4

97­,1

2016

96­,3

95­,7

96­,8

Het percentage correct geregistreerde personen wordt in heel Nederland in 2018 geschat
op 96,3%, waarbij het 95% betrouwbaarheidsinterval loopt van 95,4 tot 97,1 procent
(zie de onder- en bovengrens in tabel 3.1.1). In 2016 werd het kwaliteitspercentage op
persoonsniveau geschat op 96,3% met een 95%-betrouwbaarheidsinterval van 95,7 tot
96,8 procent2). Omdat de waarde van 2016 binnen het interval van 2018 valt, blijkt dat er
op persoonsniveau geen significant verschil is tussen het kwaliteitspercentage van 2016 en
van 2018.

1)

Om te kijken of er een significant verschil is met het kwaliteitspercentage van 2016 wordt deze ook getoond.

2)

De marges rondom het kwaliteitspercentage op persoonsniveau zijn in 2016 onderschat omdat er toen onterecht
geen rekening mee gehouden is dat personen op eenzelfde adres niet onafhankelijk van elkaar gezien mogen
worden. In 2018 is bij de berekening van de marges deze afhankelijkheid wel meegenomen. Wanneer dit ook
voor 2016 was gebeurd dan waren de marges in dezelfde orde van grootte geweest als voor 2018. Voor 2016
zijn in dit rapport de oude marges gepresenteerd.

Resultaten op persoonsniveau

17

Om extra inzicht te krijgen in de personen die foutief geregistreerd stonden, toont
tabel 3.1.2 het aantal en percentage personen met niet-correcte adresinformatie naar
leeftijdsgroep en geslacht. Deze niet-correct geregistreerde personen zijn geregistreerde
personen die ofwel niet werden aangetroffen, ofwel werden aangetroffen met een
verkeerd type registratie3). De in de BRP onbekende personen zijn in deze tabel dus buiten
beschouwing gelaten. Er is opgehoogd naar alle personen in Nederland. Net als in 2016
zijn relatief de meeste niet-correcte adresgegevens aangetroffen bij personen met een
leeftijd tussen 15 en 44 jaar. Bij mannen ligt, net als in 2016, het percentage niet-correcte
inschrijvingen iets hoger dan bij vrouwen.

3.1.2

Adreskwaliteit personen naar achtergrondkenmerken

Totaal
(gewogen)

Niet-correct
(gewogen)

x 1 000

Totaal

17 233

Verdeling
niet-correct
geregistreerde
personen

Verdeling van
alle personen

Niet-correct ten
opzichte van
totaal in
leeftijds- of
geslachtsgroep

% van personen
646­

100­

100­

3­,7

Leeftijd
0–14 jaar

2 717

87­

13­,4

15­,8

3­,2

15–24 jaar

2 125

174­

27­,0

12­,3

8­,2

25–44 jaar

4 245

253­

39­,1

24­,6

6­,0

45–64 jaar

4 827

95­

14­,8

28­,0

2­,0

65 en ouder

3 319

37­

5­,7

19­,3

1­,1

Man

8 555

331­

51­,2

49­,6

3­,9

Vrouw

8 679

315­

48­,8

50­,4

3­,6

Geslacht

3.2 Verschillende typen
inconsistenties
Bij elk adresbezoek kan de interviewer tegen zes typen inconsistenties tussen BRP en
waarneming aanlopen, voor wat betreft de ingeschreven personen:
1. Een persoon die volgens de BRP een bewoner is, blijkt niet daadwerkelijk op het adres
te wonen (en er ook geen briefadres te hebben);
2. Een persoon die volgens de BRP een bewoner is, blijkt een briefadreshouder te zijn en
dus niet op het adres te wonen;
3. Een persoon die volgens de BRP een briefadreshouder is, blijkt niet daadwerkelijk als
briefadreshouder (of bewoner) bekend te zijn;

3)

Dit betekent dat iemand stond ingeschreven als bewoner terwijl het volgens de enquête om een briefadres ging,
of andersom.

18

Adreskwaliteit 2018

4. Een persoon die volgens de BRP een briefadreshouder is, blijkt op het adres te wonen;
5. Er blijkt een onbekend persoon op het adres te wonen;
6. Er blijkt een onbekend persoon een briefadres op het adres te hebben.
Zowel het aantal geregistreerde als het aantal aangetroffen briefadreshouders bleek
zeer klein (met minder dan 10 geregistreerde briefadreshouders op alle responsadressen
samen). Daarom zijn bovengenoemde categorieën ten behoeve van de tabellering op de
volgende wijze ingedikt:
I. Geregistreerd persoon niet aangetroffen (samentrekking van categorie 1 en 3);
II. Geregistreerd persoon wel aangetroffen, maar met foutief registratie type
(samentrekking van categorie 2 en 4);
III. Onbekende (niet-geregistreerde) persoon aangetroffen (samentrekking van categorie 5
en 6).
Een fout van type III is, zoals uitgelegd is in paragraaf 2.4, voor het berekenen van het
kwaliteitspercentage op persoonsniveau buiten beschouwing gelaten.

3.3 Niet-correct geregistreerde
personen naar type
In deze paragraaf wordt ingegaan op het aantal niet-correct geregistreerde personen. Hier
heeft geen weging plaatsgevonden; het gaat om het aantal personen dat op de bezochte
adressen isaangetroffen ofwel personen die daar waren geregistreerd volgens de BRP maar
niet waren aangetroffen. In theorie kan een persoon hier dus twee keer voorkomen.

3.3.1

Correct en niet-correct geregistreerde personen
Aantal personen (ongewogen)

Totaal

5 082

waarvan
Exacte match: correct geregistreerd

4 777

Niet-correct geregistreerd

305

waarvan
type I: geregistreerde persoon wordt niet aangetroffen

196­

type II: wel aangetroffen, verkeerd type inschrijving

12­

type III: niet-geregistreerde persoon aangetroffen

97­

Uit tabel 3.3.1 blijkt dat 5 082 personen ofwel geregistreerd stonden ofwel aangetroffen
werden op de getrokken adressen. Hiervan was bij 4 777 personen sprake van een
exacte match met de BRP. Het kwam slechts 12 keer voor dat een persoon wel op het
correcte adres werd aangetroffen maar met een verkeerd type inschrijving (woon- versus

Resultaten op persoonsniveau

19

briefadres). Net als in 2016 kwam het vaker voor dat geregistreerde personen niet worden
aangetroffen (type I), dan dat niet-geregistreerde personen wel worden aangetroffen
(type III). Wanneer personen bijvoorbeeld verhuisd zijn naar het buitenland of wonen
in een vakantiewoning of boot maar wel nog in het BRP op een vast woonadres staan
ingeschreven, dan zijn deze personen wel in de BRP geregistreerd maar worden zij op
het adres niet aangetroffen. Andersom valt wonen in het buitenland of wonen in een
vakaniewoning of boot buiten de scope van het onderzoek.

3.3.2

Reden waarom een persoon niet is aangetroffen op een adres
Aantal personen (ongewogen)

Niet aangetroffen

196­

waarvan

1)

bewoner weet niet van het bestaan

13­

geregistreerde persoon is volgens bewoner v.o.w.1)

23­

het betreft een vorige bewoner: verhuizing niet doorgegeven

10­

bewoner geeft andere reden

55­

het betreft een onbewoond/onbewoonbaar huis

41­

persoon niet op de lijst van interviewer en ook niet genoemd

54­

Vertrokken onbekend waarheen

Voor type I is vervolgens nog onderscheid gemaakt naar de reden waarom een persoon
niet is aangetroffen op een adres. In tabel 3.3.2 is te zien dat de meest voorkomende
reden was, dat de respondent een ‘andere reden’ geeft. Veel genoemde andere redenen
zijn: een persoon is verhuisd, maar heeft dit (volgens de respondent) wel doorgegeven,
de respondent weet de geboortedatum van een bewoner niet, of een respondent wil om
privacyredenen geen antwoord geven. Na ‘andere reden’ is de meest voorkomende reden
voor het niet-aantreffen dat een persoon niet op de lijst van de interviewer stond (omdat
deze ten tijde van de steekproeftrekking niet op dit adres geregistreerd was in de BRP maar
ten tijde van het interview wel) en ook niet genoemd werd door de respondent. Deze
laatste reden kwam in 2016 het vaakst voor.

20

Adreskwaliteit 2018

4.
Resultaten
op
adresniveau

Hoofdstuk 4 laat de resultaten op adresniveau zien. In paragraaf 4.1 wordt het kwaliteits­
percentage in 2018 vergeleken met het kwaliteitspercentage van 2016, beide op
adresniveau. Paragraaf 4.2 gaat in op de typen fouten die kunnen voorkomen op
adresniveau en in paragraaf 4.3 wordt er dieper ingegaan op niet-correcte adressen.
Ten slotte gaat paragraaf 4.4 in op de adressen die volgens de BRP leeg stonden op het
moment van het interview.

4.1 Kwaliteitspercentage op
adresniveau
Het kwaliteitspercentage op adresniveau geeft het percentage bewoonde adressen aan
waarop exact dezelfde personen worden aangetroffen die er volgens de BRP ingeschreven
staan. Op een correct adres worden alle ingeschreven personen daadwerkelijk aangetroffen
(en met het juiste type registratie) en wordt geen enkel onbekend persoon aangetroffen.
Ook op adresniveau is met behulp van een weging nagegaan wat op basis van deze
steekproefgegevens het percentage correcte adressen in heel Nederland zou moeten zijn.
De kwaliteitspercentages op adresniveau inclusief marges, zijn weergegeven tabel 4.1.1,
voor zowel 2016 als 2018 om te kunnen nagaan of verschillen in percentages significant
zijn of niet.

4.1.1

Kwaliteitspercentages adressen, 2016 en 2018, met marges
Kwaliteit

Ondergrens

Bovengrens

% van totaal aantal adressen

2018

93­,8

92­,8

94­,8

2016

93­,6

92­,5

94­,6

Het percentage correcte adressen wordt in heel Nederland dus geschat op 93,8%, waarbij
het 95% betrouwbaarheidsinterval loopt van 92,8% tot 94,8% (zie de onder- en bovengrens
in tabel 4.1.1). In 2016 werd het kwaliteitspercentage op adresniveau geschat op 93,6%
met een 95%-betrouwbaarheidsinterval van 92,5 tot 94,6%. Het verschil valt echter
ruimschoots binnen de betrouwbaarheidsmarges. Dus hoewel het kwaliteitspercentage in
2018 iets hoger is dan in 2016 is, is deze toename niet significant.

22

Adreskwaliteit 2018

4.2 Verschillende typen
inconsistenties
Wanneer een adres wordt bezocht kan de interviewer op adresniveau tegen drie typen
inconsistenties aanlopen (waarbij het ook voor kan komen dat op 1 adres meerdere typen
consistenties worden aangetroffen):
I. Eén of meer geregistreerde personen zijn niet aangetroffen;
II. Eén of meer geregistreerd personen zijn wel aangetroffen, maar met foutief registratie
type;
III. Eén of meer onbekende (niet-geregistreerde) personen zijn op adres aangetroffen.
Omdat een type II fout op persoonsniveau zelden voorkomt, komt dit type fout op
adresniveau vanzelfsprekend ook zeer weinig voor. Verder geldt op adresniveau dat elk
type fout meetelt in het berekenen van het kwaliteitspercentage, ook een fout van type III.
Dit omdat zowel een adres met te weinig als een adres met te veel aangetroffen personen
daadwerkelijk een incorrect adres betreft, zoals ook in paragraaf 4.3 beschreven wordt.

4.3 Niet-correcte adressen naar type
We noemen een adres correct als: (1) alle ingeschreven personen feitelijk op dat
adres wonen of een briefadres hebben én (2) er geen personen op het adres worden
aangetroffen die daar niet ingeschreven staan. Het gaat in alle gevallen om bewoonde
adressen met minimaal één bewoner of briefadreshouder. Adressen die volgens de BRP
leegstonden ten tijde van het interview zijn bij de bepaling van het kwaliteitspercentage
niet meegenomen. Op die adressen gaat paragraaf 4.4 kort in. In tabel 4.3.1 is per type
weergegeven hoe vaak die is aangetroffen. In totaal gaat het om 133 adressen waarop één
of meerdere fouten voorkwamen.

4.3.1

Correcte en niet-correcte adressen
Aantal adressen (ongewogen)

Totaal

2 070

waarvan
Exacte match: correct

1 937

Niet-correct

133­

waarvan
type I: één of meer geregistreerde persoon worden niet aangetroffen

91­

type II: één of meerde registreerde personen wel aangetroffen, maar verkeerd type inschrijving

10­

type III: één of meer niet-geregistreerde personen zijn aangetroffen op adres

69­

Resultaten op adresniveau

23

Op persoonsniveau is eerder onderscheid gemaakt naar de precieze reden waarom een
geregistreerde persoon toch niet op het adres is aangetroffen. Op adresniveau is deze
uitsplitsing minder relevant, omdat op één adres sprake kan zijn van meerdere redenen.
Uit tabel 4.3.1 blijkt dat er 133 niet-correcte adressen zijn. Net als in 2016 kwam de fout
dat een geregistreerde persoon niet werd aangetroffen (type I) het meest voor, namelijk
91 keer in 2018. Er waren maar 10 adressen met een woon- in plaats van een briefadres
of andersom (type II), en 69 adressen met een of meer niet-geregistreerde personen.
Overigens kunnen op een adres meerdere typen fouten van toepassing zijn, waardoor de
som van de types hoger is dan het totaal.

4.4 Volgens BRP onbewoonde
adressen
Aanvankelijk behoorden in totaal 2 136 van de 2 500 adressen tot de respons. Hiervan
zijn bij de kwaliteitsbepaling 66 adressen die ten tijde van het interview volgens de BRP
leegstonden, buiten beschouwing gelaten (zie paragraaf 2.3). Deze paragraaf gaat kort in
op deze adressen.
Op de 66 adressen die ten tijde van het interview volgens de BRP onbewoond waren,
is in een aantal gevallen toch contact met de interviewer geweest. Ook kwam het voor
dat de interviewer al aan de woning kon zien dat die leegstond. In een aantal gevallen
ging het om een woning die nog in aanbouw was of juist werd gesloopt. Tot slot was
volgens de interviewers soms geen sprake van een woonadres maar bijvoorbeeld van een
bedrijfspand.
Voor de meeste woningen die volgens de BRP leegstonden, geldt dat er ook daadwerkelijk
niemand is aangetroffen. Dit was in 2016 ook het geval. Op 16 van deze adressen is tijdens
het interview echter vastgesteld dat er toch mensen wonen, zie tabel 4.4.1. In de helft
van de gevallen ging het om twee personen, maar één bewoner of juist meer dan twee
kwam ook voor. In 2016 was er in meer dan de helft van de gevallen slechts één persoon
aangetroffen.

4.4.1

Aantal aangetroffen personen op adressen die volgens registratie leeg
zijn
Aantal adressen

Totaal

66­

waarvan

24

Adreskwaliteit 2018

0 personen aangetroffen

50­

1 persoon aangetroffen

5­

2 personen aangetroffen

8­

3 personen aangetroffen

1­

4 personen aangetroffen

2­

5.
Resultaten
regressieanalyses

Om inzicht te geven in de situaties waarin adresfouten relatief vaak voorkomen, wordt in
dit hoofdstuk gekeken welke factoren al dan niet samenhangen met de adreskwaliteit.
Dit gebeurt aan de hand van logistische regressieanalyses. Paragraaf 5.1 gaat in op de
methode en operationalisering van de variabelen. Vervolgens worden in paragraaf 5.2
bivariate modellen beschreven waarbij telkens naar één onafhankelijke variabele wordt
gekeken. In paragraaf 5.3 worden alle onafhankelijke variabelen gezamenlijk beschouwd
middels een multivariaat model.

5.1 Methode
Om te achterhalen welke factoren met adreskwaliteit samenhangen, wordt gebruik
gemaakt van logistische regressie. Deze analyse maakt het mogelijk de samenhang vast
te stellen tussen een dichotome uitkomstvariabele (in dit geval de adreskwaliteit: de
feitelijke bewoning is wel of niet gelijk aan de BRP) en één of meer verklarende, oftewel
onafhankelijke, variabelen. De mate van onzekerheid van de samenhang wordt daarbij
bepaald; als met meer dan 90 of 95% zekerheid kan worden vastgesteld dat een verband
niet op toeval berust, spreken we van een (marginaal) significante samenhang. De
adreskwaliteit kan worden gerelateerd aan één enkele factor of aan meerdere factoren
tegelijkertijd. In het eerste geval is er sprake van een bivariate logistische regressieanalyse,
in het tweede geval van een multivariate logistische regressieanalyse. In het laatste geval
wordt de samenhang van elk van de onafhankelijke variabelen bepaald, rekening houdend
met de invloed van de andere variabelen die zijn meegenomen.
De onafhankelijke variabelen die worden meegenomen zijn:
1. Het aantal personen (categorieën: 1, 2, 3, 4, 5, 6, of 7−12) dat op het meetmoment1) is
ingeschreven op het adres2);
2. Het aantal personen (categorieën: 0, 1, 2, 3, of 4−12) dat op het meetmoment is
ingeschreven op het adres van 15 tot en met 24 jaar;
3. Het aantal personen (categorieën: 0, 1, 2, 3, of 4−12) dat op het meetmoment is
ingeschreven op het adres dat op 1 oktober 2017 eveneens staat ingeschreven bij een
bekostigde HBO of WO-opleiding;
4. Het adres ligt al dan niet in een studentengemeente3);

1)

Dit is de enquêtedatum.

2)

Het verband tussen het aantal personen en adreskwaliteit is niet lineair: of er nu ‘veel’ of ‘heel veel’ personen
zijn, maakt geen significant verschil. Om de samenhang goed te kunnen schatten, zijn categorieën die sterk op
elkaar lijken samengevoegd. Dit is gedaan door de gemiddeldes van de adreskwaliteit per categorie te bekijken
inclusief betrouwbaarheidsintervallen. Als de betrouwbaarheidsintervallen van twee of meer categorieën
overlappen, worden ze samengenomen. Op deze manier is bepaald welke aantallen personen bij de eerste drie
onafhankelijke variabelen samengenomen zijn.

3)

Als studentengemeente zijn aangemerkt: Amsterdam, Rotterdam, Groningen, Utrecht, ‘s-Gravenhage, Nijmegen,
Delft, Eindhoven, Tilburg, Leiden, Enschede, Breda, Maastricht, Arnhem, Leeuwarden, Wageningen, Almere,
Zwolle, ’s-Hertogenbosch en Haarlem. Dit zijn de 20 steden met het grootste aantal HBO- en WO-studenten, in
het schooljaar 2017/’18.

26

Adreskwaliteit 2018

5. Het huishouden dat op het meetmoment op het adres staat ingeschreven heeft een laag
inkomen4) in 2017;
6. Het adres ligt in een gemeente waar een gemiddeld, lager dan gemiddeld, of
bovengemiddeld5) aandeel van de huishoudens in 2017 een laag inkomen heeft;
7. Het adres heeft op 1-1-2018 betrekking op een koopwoning, huurwoning van een
corporatie, huurwoning van een overige verhuurder6);
8. Het adres ligt in een gemeente met minder dan 25 000 inwoners, in een gemeente met
25 000 tot 100 000 inwoners, of ten minste 100 000 inwoners op 1-1-2018.
Voor de variabelen is er altijd een referentiecategorie gekozen7). Deze referentiecategorie
is voor de eerste drie variabelen altijd de laagste categorie, respectievelijk 1 persoon
of 0 personen. De referentiecategorie voor de andere onafhankelijke variabelen zijn
respectievelijk geen studentengemeente, geen huishouden met een laag inkomen,
gemeente met een lager dan gemiddeld aandeel huishoudens met een laag inkomen, type
eigendom is koopwoning, en gemeentegrootte is kleiner dan 25 000 inwoners.
Verwacht wordt dat als het aantal personen op het adres, het aantal personen van
15 tot en met 24 jaar, of het aantal personen met een HBO of WO-opleiding toeneemt,
de kans op een correct adres afneemt. Immers, hoe meer personen des te groter de
kans dat er minimaal een persoon incorrect geregistreerd is. Verder is de verwachting
dat studentengemeenten, huishoudens met een laag inkomen, gemeenten met een
bovengemiddeld aandeel huishoudens met een laag inkomen, huurwoningen anders dan
van een woningcorporatie en adressen in grote gemeenten een kleinere kans hebben op
een correct adres.
Als populatie zijn er 2 067 adressen8) meegenomen in de analyses die ook samen de
adreskwaliteit bepalen. Voor deze adressen komt de feitelijke bewoning van een adres al
dan niet overeen met de BRP. Bij 1 935 adressen komt de feitelijke bewoning overeen met
de BRP, bij 132 adressen niet.

4)

Een huishouden met een laag inkomen is een huishouden met een huishoudeninkomen onder de lageinkomensgrens. De lage-inkomensgrens betreft een vast bedrag dat voor alle typen huishoudens een gelijke
koopkracht vertegenwoordigt. De hoogte ervan is geënt op de bijstandsuitkering van een alleenstaande in 1979,
toen deze op een hoog niveau lag. Sindsdien is de lage-inkomensgrens jaarlijks geïndexeerd met de
consumentenprijsindex (CPI).

5)

Gemiddeld, lager dan gemiddeld en bovengemiddeld is bepaald door het aandeel huishouden per gemeente in

6)

Deze laatste categorie is inclusief woningen waarvan het eigendom onbekend is. De coëfficiënt in modellen leek

7)

Bij factoren met categorieën wordt er altijd een referentiecategorie gekozen. Alle andere categorieën worden

8)

Dit zijn de adressen die ook worden meegenomen voor de bepaling van het kwaliteitspercentage op

te delen in tertielen.
sterk op die van huurwoning van een overige verhuurder dus daarom zijn deze twee samengevoegd.
vergeleken met deze referentiecategorie.
adresniveau. Echter van drie adressen kon er geen informatie aangekoppeld worden door administratieve
correcties van de adressen.

Resultaten regressieanalyses

27

5.2 Bivariate modellen
Ten eerste wordt gekeken hoe de adreskwaliteit samenhangt met elk van de hiervoor
beschreven variabelen afzonderlijk. Tabel 5.2.1 laat de resultaten hiervan zien.

5.2.1

Resultaten bivariate modellen

Indicator
Aantal personen op het adres
Intercept
Aantal personen op adres: 1 persoon (referentiecategorie)
Aantal personen op adres: 2 personen
Aantal personen op adres: 3 personen
Aantal personen op adres: 4 personen
Aantal personen op adres: 5 personen
Aantal personen op adres: 6 personen
Aantal personen op adres: 7–12 personen
Aantal personen van 15 tot en met 24 jaar op het adres
Intercept
Aantal personen van 15 tot en met 24 jaar op het adres: 0 persoon (referentiecategorie)
Aantal personen van 15 tot en met 24 jaar op het adres: 1 persoon
Aantal personen van 15 tot en met 24 jaar op het adres: 2 personen
Aantal personen van 15 tot en met 24 jaar op het adres: 3 personen
Aantal personen van 15 tot en met 24 jaar op het adres: 4–12 personen
Aantal personen ingeschreven bij een HBO of WO opleiding
Intercept
Aantal personen ingeschreven bij HBO of WO opleiding: 0 personen (referentiecategorie)
Aantal personen ingeschreven bij HBO of WO opleiding: 1 persoon
Aantal personen ingeschreven bij HBO of WO opleiding: 2 of 3 personen
Aantal personen ingeschreven bij HBO of WO opleiding: 4–12 personen

0­,000**
0­,198**
–0,668**
−0­,468**
–0,806**
–2,198**
–3,732**

3­,128**
0­,000**
–0,960**
–1,122**
–2,130**
–3,688**

2­,993**
0­,000**
–1,126**
–2,587**
–3,398**

–0,994**

Het huishouden heeft een laag inkomen
Intercept
Huishouden met laag inkomen: Ja

–0,752**

Type eigendom woning
Intercept
Type eigendom woning: koopwoning (referentiecategorie)
Type eigendom woning: huurwoning van een woningcorporatie
Type eigendom woning: huurwoning van anders dan woningcorporatie of woningtype onbekend
Gemeentegrootte
Intercept
Gemeentegrootte: kleiner dan 25 000 inwoners (referentiecategorie)
Gemeentegrootte: 25 000 tot 100 000 inwoners
Gemeentegrootte: 100 000 inwoners of meer
* Significant met een betrouwbaarheidsinterval van 90%.
** Significant met een betrouwbaarheidsinterval van 95%.

Adreskwaliteit 2018

3­,096**

Adres ligt al dan niet in een studentengemeente
Intercept
Studentengemeente: Ja

Aandeel laag inkomen in de gemeente van het adres
Intercept
Aandeel laag inkomen: Lager dan gemiddeld (referentiecategorie)
Aandeel laag inkomen: Gemiddeld
Aandeel laag inkomen: Bovengemiddeld

28

β

3­,077**

2­,760**

3­,151**
0­,000**
−0­,254**
–0,627**

3­,260**
0­,000**
−0­,160**
–1,948**

3­,614**
0­,000**
–0,702**
–1,342**

In tabel 5.2.1 is te zien dat alle indicatoren significant samenhangen met de adreskwaliteit.
Ook is de richting van de samenhang steeds zoals verwacht. Zo neemt de kans op een
correct adres9) af als het aantal personen op het adres toeneemt; ten opzichte van adressen
waar 1 persoon is ingeschreven, komen adresfouten significant vaker voor op adressen
waar 3, 6 of 7−12 personen staan ingeschreven. Bovendien hangen zowel het aantal
personen van 15 tot en met 24 jaar als het aantal personen die staan ingeschreven bij een
HBO of WO-opleiding significant samen met de adreskwaliteit. Voor beide indicatoren geldt
dat als het aantal personen toeneemt, de kans op een correct adres steeds kleiner wordt.
Als het adres in een studentengemeente ligt, neemt de kans op een correct adres ook af.
Studentengemeenten zijn significant verschillend van niet-studentengemeenten.
Ook als een huishouden een laag inkomen heeft, neemt de kans op een correct adres af.
Hetzelfde geldt wanneer op gemeenteniveau gekeken wordt. Als het aandeel huishoudens
met een laag inkomen toeneemt in een gemeente, wordt de kans op een correct adres
lager. Adressen in gemeenten met een bovengemiddeld aandeel huishoudens met een
laag inkomen verschillen significant van adressen in gemeenten met een lager dan
gemiddeld aandeel huishoudens met een laag inkomen.
Verder is de kans op een correct adres even groot bij corporatiewoningen als bij
koopwoningen. Bij huurwoningen die niet in bezit zijn van een woningcorporatie, of
woningen waarvan het eigendom onbekend is, is de kwaliteit echter significant lager dan
bij een koopwoning.
Tot slot, als het aantal inwoners van de gemeente waar het adres ligt toeneemt, neemt de
kans op een correct adres af. Grote gemeenten, met 100 000 of meer inwoners, verschillen
hierbij significant van kleine gemeenten met minder dan 25 000 inwoners.

5.3 Multivariaat model
Naast de bivariate modellen is er ook gekeken naar een multivariaat model. Hierbij zijn
eerst alle onafhankelijke variabelen meegenomen en naderhand stapsgewijs de variabelen
verwijderd met de kleinste samenhang met de afhankelijke variabele10). Variabelen worden
alleen uit het model gehaald als de additionele bijdrage van deze variabele niet significant
is11). Uiteindelijk blijft het ‘beste’ model over. Op deze manier wordt inzicht verkregen in de

9)

Een correct adres betekent dat de feitelijke bewoning van een adres gelijk is aan dat in de BRP.

10)

Daarnaast is ook de omgekeerde methode toegepast: beginnen met het sterkste model van een variabele, en
dan steeds de beste variabele toevoegen. Hier kwam nagenoeg hetzelfde model uit, alleen dan zonder
gemeentegrootte. Omdat dit model echter een lagere AIC had (zie voetnoot 24), hebben we gekozen voor een
model met gemeentegrootte.

11)

Om na te gaan of stapsgewijs verwijderen een beter model kiest dan stapsgewijs toevoegen is de Akaike
Information Criterion (AIC) gebruikt. De AIC wordt gebruikt om modellen te selecteren. Het berekent de relatieve
kwaliteit van een model ten opzichte van andere modellen. Het model met de laagste AIC wordt gezien als het
‘beste’ model. Dit ‘beste’ model is dan de meest optimale balans tussen een model dat zo goed mogelijk
verklaart en een model dat zo simpel mogelijk is.

Resultaten regressieanalyses

29

samenhang tussen iedere onafhankelijke variabele en de adreskwaliteit, rekening houdend
met de invloed van alle andere onafhankelijke variabelen die zijn meegenomen in het
model. Tabel 5.3.1 laat het ‘beste’ multivariate model zien.

5.3.1

Resultaten multivariaat model
β

Indicator
Intercept
Gemeentegrootte: kleiner dan 25 000 inwoners (referentiecategorie)
Gemeentegrootte: 25 000 tot 100 000 inwoners
Gemeentegrootte: 100 000 inwoners of meer
Aantal personen op adres: 1 persoon (referentiecategorie)
Aantal personen op adres: 2 personen
Aantal personen op adres: 3 personen
Aantal personen op adres: 4 personen
Aantal personen op adres: 5 personen
Aantal personen op adres: 6 personen
Aantal personen op adres: 7–12 personen
Aantal personen ingeschreven bij HBO of WO opleiding: 0 personen (referentiecategorie)
Aantal personen ingeschreven bij HBO of WO opleiding: 1 persoon
Aantal personen ingeschreven bij HBO of WO opleiding: 2 of 3 personen
Aantal personen ingeschreven bij HBO of WO opleiding: 4–12 personen
Type eigendom woning: koopwoning (referentiecategorie)
Type eigendom woning: huurwoning van een woningcorporatie
Type eigendom woning: huurwoning van anders dan woningcorporatie of woningtype onbekend
Studentengemeente: nee (referentiecategorie)
Studentengemeente: ja

4­,348**
0­,000**
–0,714**
−0­,134**
0­,000**
0­,172**
–0,551**
−0­,480**
–0,784**
–1,878**
–3,439**
0­,000**
–0,806**
–1,513**
−0­,019**
0­,000**
−0­,131**
–1,553**
0­,000**
–0,833**

* Significant met een betrouwbaarheidsinterval van 90%.
** Significant met een betrouwbaarheidsinterval van 95%.

Het zogenoemde ‘beste’ model, namelijk het model met de optimale balans tussen een
model dat de adreskwaliteit goed verklaart maar tegelijkertijd niet te veel variabelen
heeft, bevat de indicatoren: gemeentegrootte, aantal personen per adres, aantal personen
ingeschreven bij een HBO of WO-opleiding, type eigendom woning en studentengemeente.
Deze indicatoren hebben allemaal een significante samenhang met de adreskwaliteit en
in een enkel geval een marginaal12) significant effect. De richtingen van de relaties zijn
over het algemeen hetzelfde als in de bivariate modellen: de adreskwaliteit is lager als
er meer personen zijn ingeschreven, er meer personen zijn ingeschreven die ook een HBO
of WO-opleiding volgen, het een woning betreft die wordt verhuurd door een andere
partij dan een corporatie, en als een woning in een studentengemeente ligt. Anders dan
in de bivariate analyses, is er geen significant verschil meer tussen de adreskwaliteit
in grote en kleine gemeentes. Dit komt waarschijnlijk omdat de grote gemeenten
vaak studentengemeenten zijn, en het zijn van een studentengemeente belangrijker
is voor de kwaliteit dan de gemeentegrootte. Ook is er geen significant verband meer
tussen adreskwaliteit en het aantal personen van 15 tot en met 24 jaar op het adres,
huishoudinkomen en de inkomenssamenstelling van gemeentes. Ook deze kenmerken
hangen sterk samen met of iemand student is. Blijkbaar hangt dus niet zo zeer inkomen of
leeftijd samen met adreskwaliteit, maar of er studenten wonen op een adres. Ten opzichte
van de andere kenmerken helpen deze kenmerken dus niet om adreskwaliteit substantieel
beter te begrijpen.

12)

30

Adreskwaliteit 2018

Marginaal significant betekent significant met een betrouwbaarheidsinterval van 90 procent.

Met het multivariate model kunnen ook voorspellingen gedaan worden. Om te beoordelen
hoe goed het model de kans op een correct adres voorspelt, toont tabel 5.3.2 de
classificatietabel die per adres aangeeft welke uitkomst er geobserveerd is en welke
uitkomst het model voorspelt.

5.3.2

Classificatietabel multivariaat model
Totaal aantal
waarvan
adressen
waarvoor het
model een
Adres voorspeld
voorspelling doet
als niet-correct

Adres voorspeld
als correct

Aantal correct
voorspelde adressen

Aandeel correct
voorspelde adressen
%

Totaal aantal geobserveerde adressen1)

2 067­

34­

132­

24­

1 935­

10­

2 033­

1 949­

94­,3

108­

24­

18­,2

1 925­

1 925­

99­,5

waarvan
Adres niet correct
Adres correct
1)

Dit zijn de adressen die ook worden meegenomen voor de bepaling van het kwaliteitspercentage op adresniveau. Echter van drie adressen kon
er geen informatie aangekoppeld worden door administratieve correcties van de adressen.

De kans dat je zonder aanvullende informatie een fout adres goed aanwijst, is
6,4 procent13). Met behulp van het geschatte model is deze kans 18,2 procent. De
voorspelling is daarmee dus bijna drie keer zo goed. Hetzelfde principe geldt voor de
goede adressen. Als je die moet aanwijzen zonder aanvullende informatie lukt dat in
93,6 procent van de gevallen. Met het model lukt dat in 99,5 procent van de gevallen.
Hoewel het model dus lang niet altijd juiste voorspellingen oplevert, zijn deze wel
aanzienlijk beter dan wanneer deze zonder het model worden gemaakt. Van alle
2 067 adressen worden er 1 949 adressen goed voorspeld. Het model voorspelt daarmee
94,3 procent van de adressen goed.

13)

Dit percentage komt overeen met het aandeel niet-correcte adressen (100% minus het kwaliteitspercentage op
adresniveau).

Resultaten regressieanalyses

31

6.
Conclusie

In opdracht van het ministerie van BZK heeft het CBS gekeken naar de kwaliteit van de
adresregistratie in de BRP. Voor dit onderzoek is zo goed mogelijk aangesloten bij het
onderzoek van 2016. Het uiteindelijk doel van het onderzoek was om het percentage juist
geregistreerde adressen en het percentage juist geregistreerde personen in Nederland te
schatten.
Het kwaliteitspercentage op persoonsniveau geeft aan in hoeverre de geregistreerde
personen op een adres tijdens het bezoek daadwerkelijk worden aangetroffen. Het
kwaliteitspercentage op persoonsniveau bedraagt 96,3 procent met een 95%-betrouw­
baarheidsinterval van 1,7 procent. Het kwaliteitspercentage op adresniveau geeft aan
of de personen die volgens het interview ingeschreven zijn op een adres volledig
overeenkomen met de registratie in de BRP. Het kwaliteitspercentage op adresniveau ligt
op 93,8 procent met een 95%-betrouwbaarheidsinterval van 2,0 procent. Voor zowel het
kwaliteitspercentage op persoonsniveau als het kwaliteitspercentage op adresniveau zijn er
geen significante verschillen ten opzichte van 2016.
Nieuw in dit onderzoek is dat er onderzocht is welke factoren significant samenhangen
met de kans dat de bevonden bewoning van een adres gelijk is aan die in de BRP. Hierbij is
gekeken naar het aantal personen, personen tussen de 15 en 24 jaar, aantal personen dat
een HBO of WO-opleiding volgt, studentengemeentes, huishoudens met een laag inkomen,
gemeentes met veel lage inkomens, het type eigendom van de woning, en de grootte van
een gemeente. Hieruit blijkt dat al deze factoren samenhangen met de adreskwaliteit.
Bekijk je de factoren echter in samenhang, dan blijven er vijf factoren over die sterk
samenhangen met adreskwaliteit. Hieruit volgt dat een adres een grotere kans heeft om
niet-correct te zijn, als:
1. Er meer personen wonen;
2. Er meer personen wonen die een HBO of WO-opleiding volgen;
3. Het adres in een studentengemeente ligt;
4. Het adres betrekking heeft op een huurwoning die niet in bezit is van een
woningcorporatie;
5. Het adres in een middelgrote gemeente (25 000 tot 100 000 inwoners) ligt.

Conclusie

33

Begrippen
Betrouwbaarheidsinterval: interval waarbinnen een waarde met een bepaalde mate van
zekerheid (in dit onderzoek 95% zekerheid) ligt.
Bovengrens: bovengrens van het gebied waarin met 95% zekerheid verwacht kan worden
dat de werkelijke waarde ligt.
Kwaliteitspercentage op adresniveau: percentage dat aangeeft bij welk aandeel van
de adressen met minstens één geregistreerde persoon alle aangetroffen personen exact
overeenkomen met alle volgens de BRP geregistreerde personen.
Kwaliteitspercentage op persoonsniveau: percentage dat aangeeft welk aandeel van de
volgens de BRP op een adres geregistreerde personen volgens de enquête-informatie ook
daadwerkelijk op dit adres bekend waren.
Laag inkomen: Een huishouden met een laag inkomen is een huishouden met een
huishoudeninkomen onder de lage-inkomensgrens. De lage-inkomensgrens betreft een
vast bedrag dat voor alle typen huishoudens een gelijke koopkracht vertegenwoordigt. De
hoogte ervan is geënt op de bijstandsuitkering van een alleenstaande in 1979, toen deze
op een hoog niveau lag. Sindsdien is de lage-inkomensgrens jaarlijks geïndexeerd met de
consumentenprijsindex (CPI).
Ondergrens: ondergrens van het gebied waarin met 95% zekerheid verwacht kan worden
dat de werkelijke waarde ligt.
Significant: het is waarschijnlijk dat een verschil niet op toeval berust. In dit onderzoek
geldt een kans van 95% als significant, en een kans van 90% als marginaal significant.
Studentengemeente: Als studentengemeente zijn aangemerkt: Amsterdam, Rotterdam,
Groningen, Utrecht, ‘s-Gravenhage, Nijmegen, Delft, Eindhoven, Tilburg, Leiden, Enschede,
Breda, Maastricht, Arnhem, Leeuwarden, Wageningen, Almere, Zwolle, ’s-Hertogenbosch
en Haarlem. Dit zijn de 20 steden met het grootste aantal HBO- en WO-studenten, in het
schooljaar 2017/’18.

34

Adreskwaliteit 2018

Afkortingen
AIC:

Akaike Information Criterium

BRP:

Basisregistratie Personen

BZK:

Ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties

CBS:

Centraal Bureau voor de Statistiek

ICTU:

ICT Uitvoeringsorganisatie

Afkortingen

35

Auteurs
Ilona Bouhuijs
Lydia Geijtenbeek
Manon Joosten

36

Adreskwaliteit 2018