von: derSammy
Re: TU Dresden erforscht Verhaltensdaten - 30.11.17 17:55
Ein grundlegendes Verfahren in der Statistik ist die sogenannte Faktorenanalyse. Dabei versucht man herauszufinden, welche Eigenschaften zusammenhängen und welche eher nix miteinander zu tun haben. Ich mache es mal plakativ.
reiche Wohngegend - SUV-Fahren - FDP-Wähler - privat KV-versichert - Eigenheim
könnte (in einem anderen Kontext) zusammen gehören. Die Faktoranalyse ist dabei zunächst ein rein objektives mathematisches Verfahren ohne Wertung und oder Interpretation. Man gibt einfach als Parameter N rein, in wieviel Gruppen man den Datensatz aufteilen will und dann wird der so zerlegt, dass für jede der N Gruppen die entsprechenden Merkmale (oben Wohngegend, Fahrzeug, Wahlverhalten, KV und Eigenheim/Wohnung) die größten Übereinstimmungen zeigen. Es ist dann Aufgabe der Interpretation die Korrelation der bestimmten Merkmale zu erklären und den Gruppen "erklärende" Namen zu geben.
Ich vermute, dass man in Dresden so eine Klassifikation der Radfahrer in verschiedene Typen von Radfahrern in einer Vorstudie bereits vorgenommen hat. Den einzelnen Gruppen hat man dann diese etwas wenig sagenden plakativen Namen (Superradler, Genussradler, "Held der Straße" oder was auch immer) gegeben. Und man kann nun jedem, der an der Umfrage teilnimmt, sagen, mit welcher dieser vorher herausgefilterten Gruppen er die größte Übereinstimmung hat. Sonderlich vielsagend ist das für den Einzelfall nicht, zumal auch nicht raus kommt, wie groß die Übereinstimmung mit dem "Idealradler" der entsprechenden Gruppe ist und nicht konkretisiert wird, wie man diese Gruppen charakterisiert.
Aber für die Interpretation kann so ein Verfahren enorm helfen, die heterogene Gruppe der Radfahrer deutlich besser zu charakterisieren.
Insbesondere kann man dann sowas sagen wie: Radtyp XYZ fährt gern und entspannt auf Fahrradstreifen, Radtyp ABC nimmt lieber Umwege in Kauf und vermeidet das Fahrbahnradeln; Typ XYZ fährt eher jenes Radmodell, ABC eher dieses; Typ XYZ ist eher jung, ABC eher 50+; Typ XYZ ist sehr risikobewusst, Typ ABC macht sich über Sicherheit (in speziellen Verkehrssituationen) eher weniger Gedanken.
reiche Wohngegend - SUV-Fahren - FDP-Wähler - privat KV-versichert - Eigenheim
könnte (in einem anderen Kontext) zusammen gehören. Die Faktoranalyse ist dabei zunächst ein rein objektives mathematisches Verfahren ohne Wertung und oder Interpretation. Man gibt einfach als Parameter N rein, in wieviel Gruppen man den Datensatz aufteilen will und dann wird der so zerlegt, dass für jede der N Gruppen die entsprechenden Merkmale (oben Wohngegend, Fahrzeug, Wahlverhalten, KV und Eigenheim/Wohnung) die größten Übereinstimmungen zeigen. Es ist dann Aufgabe der Interpretation die Korrelation der bestimmten Merkmale zu erklären und den Gruppen "erklärende" Namen zu geben.
Ich vermute, dass man in Dresden so eine Klassifikation der Radfahrer in verschiedene Typen von Radfahrern in einer Vorstudie bereits vorgenommen hat. Den einzelnen Gruppen hat man dann diese etwas wenig sagenden plakativen Namen (Superradler, Genussradler, "Held der Straße" oder was auch immer) gegeben. Und man kann nun jedem, der an der Umfrage teilnimmt, sagen, mit welcher dieser vorher herausgefilterten Gruppen er die größte Übereinstimmung hat. Sonderlich vielsagend ist das für den Einzelfall nicht, zumal auch nicht raus kommt, wie groß die Übereinstimmung mit dem "Idealradler" der entsprechenden Gruppe ist und nicht konkretisiert wird, wie man diese Gruppen charakterisiert.
Aber für die Interpretation kann so ein Verfahren enorm helfen, die heterogene Gruppe der Radfahrer deutlich besser zu charakterisieren.
Insbesondere kann man dann sowas sagen wie: Radtyp XYZ fährt gern und entspannt auf Fahrradstreifen, Radtyp ABC nimmt lieber Umwege in Kauf und vermeidet das Fahrbahnradeln; Typ XYZ fährt eher jenes Radmodell, ABC eher dieses; Typ XYZ ist eher jung, ABC eher 50+; Typ XYZ ist sehr risikobewusst, Typ ABC macht sich über Sicherheit (in speziellen Verkehrssituationen) eher weniger Gedanken.