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[integral]

Hallo zusammen

Es gibt ja verschiedene statistische Modelle zur Prognose von Rückfallwahrscheinlichkeiten von Straftätern.
Von einem solchen (kommerziell vertriebenen) Modell, das das Rückfallrisiko von Gewalt- und Sexualstraftätern in vier verschiedene
Kategorien einteilt, habe ich gehört, dass von den es anwendenden Fachpersonen angeblich ca. 800 (!) verschiedene
Merkmale (sowohl Merkmale des Täters als auch der Tatbegehung, Umgebungsvariablen etc. etc.) erfasst werden müssen.

Nun habe ich mich natürlich gefragt, ob ein solches Modell nicht völlig übersättigt wäre? Was gibt es für Verfahren, um
mit so vielen erklärenden Variablen umzugehen?

Liebe Grüsse

[mango]

Hallo, das kommt darauf an, wie mit den Variablen umgegangen wird. Man muss auch trennen zwischen dem Szenario, dass man aufschlussreiche Kausalmodelle haben möchte (-> zu viele Variablen im Modell schlecht) und dem, dass man nur seine Trefferquote maximieren möchte (-> nur die faktische Prognosefähigkeit zählt).

[integral]

Danke für deine Antwort!

Hallo, das kommt darauf an, wie mit den Variablen umgegangen wird.

Was meins du damit genau?

[mango]

Werden die Variablen als verschiedene Approximatoren für das gleiche Konstrukt verwendet, ist es an sich kein Problem, viele davon zu haben. Man würde sie dann in einen Summenscore einfließen lassen. Repräsentiert jede einzelne eine eigene Eigenschaft, ist das schon eher ein Problem.