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Uta Thien-Seitz, April 2008 Landeshauptstadt München Direktorium Statistisches Amt Herzlich willkommen beim 1. Workshop der AG Methodik.

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1 Uta Thien-Seitz, April 2008 Landeshauptstadt München Direktorium Statistisches Amt Herzlich willkommen beim 1. Workshop der AG Methodik

2 Uta Thien-Seitz, April 2008 Landeshauptstadt München Direktorium Statistisches Amt Ziele der AG Methodik Methoden transparent machen; starker Praxisbezug mit vielen Beispiele aus dem Bereich der Städtestatistik Vermittlung der Ergebnisse in Form von Handlungsschritten (von den Voraussetzungen bis zu Ergebnissen und Präsentation), Leitfaden, Hilfe zur Selbsthilfe, Alternativen darstellen Erfahrungsaustausch, Kooperationen; Vernetzung, z. B. mit Verbänden, Universitäten

3 Uta Thien-Seitz, April 2008 Landeshauptstadt München Direktorium Statistisches Amt Kriterien zur Auswahl der Themen Aufwand Informations- gewinn Nachvollzieh- barkeit Komplexität Darstell- barkeit Interpretation

4 Uta Thien-Seitz, April 2008 Landeshauptstadt München Direktorium Statistisches Amt Multivariate Analysemethoden Strukturprüfende Verfahren Primäres Ziel: Überprüfung von Zusammenhängen zwischen Variablen Voraussetzung: Anwender hat konkrete Vorstellung über die Zusammenhänge und möchte diese überprüfen Beispiele: Regressionsanalyse Varianzanalyse Diskriminanzanalyse Conjoint Measurement Kontingenzanalyse Logistische Regression Strukturgleichungsmodelle

5 Uta Thien-Seitz, April 2008 Landeshauptstadt München Direktorium Statistisches Amt Strukturprüfende Verfahren Skalen- niveau metrischnominal metrisch Regression Varianzanalyse Regression mit Dummies nominal Diskriminanz- analyse Logistische Regression Kontingenz- analyse Unabhängige Variablen Abhängige Variablen

6 Uta Thien-Seitz, April 2008 Landeshauptstadt München Direktorium Statistisches Amt Multivariate Analysemethoden Strukturentdeckende Verfahren Primäres Ziel: Entdeckung von Zusammenhängen zwischen Variablen oder Objekten Zu Beginn: keine Vorstellung, welche Beziehungszusammen- hänge in einem Datensatz liegen Keine Einteilung in abhängige / unabhängige Variablen. Beispiele: Clusteranalyse Faktorenanalyse Multidimensionale Skalierung Korrespondenzanalyse Neuronale Netze

7 Uta Thien-Seitz, April 2008 Landeshauptstadt München Direktorium Statistisches Amt Strukturentdeckende Verfahren Faktorenanalyse: Situation: im Rahmen einer Erhebung wurden viele Variablen zu einer bestimmten Fragestellung erhoben Ziel: Bündelung der Variablen bzw. Reduktion (lassen sich die vielen erhobenen Variablen auf einige wenige zurückführen?)

8 Uta Thien-Seitz, April 2008 Landeshauptstadt München Direktorium Statistisches Amt Strukturentdeckende Verfahren Clusteranalyse: Ziel: Objekte zu Gruppen (Clustern) zusammenfassen, so dass die Objekte einer Gruppe möglichst ähnlich und die Gruppen untereinander möglichst unähnlich sind Beispiel: Bildung von Persönlichkeitstypen auf Basis der psychografischen Merkmale von Personen Zur Überprüfung der Ergebnisse der Clusteranalyse: Diskriminanzanalyse (untersucht, inwieweit bestimmte Variablen zur Unterscheidung zwischen den gebildeten Gruppen beitragen)

9 Uta Thien-Seitz, April 2008 Landeshauptstadt München Direktorium Statistisches Amt Strukturentdeckende Verfahren Multidimensionale Skalierung (MDS): Ziel: Positionierung von Objekten im Wahrnehmungsraum von Personen, dabei werden nur wahrgenommene globale Ähnlichkeiten zwischen Objekten erhoben Korrespondenzanalyse: Ziel: dient zur Visualisierung komplexer Daten (Marktforschung), spez. bei nominalen Merkmalen Neuronale Netze: Ziel: Klassifikation von Objekten, Prognose von Zuständen, Probleme der Gruppenbildung


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