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[HILFESUCHE2020]

Hallo,

vielleicht kann mir jemand helfen.

Nun es geht bei mir um die Beobachtung, dass Klienten nicht in einer Beratungsstelle erschienen sind. Über ein Jahr verteilt ist die Beobachtung häufiger aufgetreten. Vorliegend sind personen- und terminbezogene Daten z.B. Alter, Wohnort, Geschlecht und zum Termin Monat der Beratung, Wartezeit etc..
Nun möchte ich überprüfen, ob man aus diesen Daten Rückschlüsse ziehen kann, ob jemand als Klient erscheint oder nicht.
z.B: Alle Frauen im Alter zwischen 20 und 40 werden kein Fall und kommen nicht. ODER Alle Klienten aus Berlin im Anmeldemonat September kommen in die Beratungsstelle.

Ich weiß nun wirklich nicht wo ich anfangen soll. Ich habe mir Histogramm und Häufigkeitstabellen erstellt. Schön und gut und somit für mich einen Überblick. Aber wie kann ich diese Rückschlüsse überprüfen?

Stolpere über soviele Fachworte: Metrisch, Skalierungen, F-/T-Test, Multiple Regression, Korrelationen. Ich weiß nicht mehr weiter.

Letztlich habe ich doch nur 2 Gruppen: erschienene und nicht erschiene Klienten mit ihren Ausprägungen.

WIe würdet ihr vorgehen?

[bele]

Hallo HILFESUCHE ohne Namen,

z.B: Alle Frauen im Alter zwischen 20 und 40 werden kein Fall und kommen nicht. ODER Alle Klienten aus Berlin im Anmeldemonat September kommen in die Beratungsstelle.

Es gibt eine große Methodenfülle, wie man sich dem nähern kann. Wenn man auf Aussagen wie die o. g. kommen will, bieten sich sogenannte Klassifikationsbäume an - eine Art automatisch erstellter Entscheidungsbaum, an dessen Ende "erschienen/nicht erschienen" steht. Aus dem Baum Aussagen wie die obige abzuleiten ist dann aber Menschenaufgabe.

Das wäre ein Artikel zum Entscheiden, ob das Thema zu Deinen Anforderungen passt: https://de.wikipedia.org/wiki/Entscheidungsbaum

Ein paar Beispiele, wie das aussehen kann:
http://www.di.fc.ul.pt/~jpn/r/tree/tree.html

Ausführliche Beschreibung (nicht von mathematischer Notation etc. bange machen lassen): https://cran.r-project.org/web/packages ... gintro.pdf

HTH,
Bernhard

[HILFESUCHE2020]

Puh super Komplex. Egal wie ich es aufbaue...es sind gefühlt zuviele Faktoren- und ich muss da immer eine entscheidung treffen...aber ich will auch verbindungen untereinander...oder ich denke zu kompliziert

Danke für deine Antwort

[bele]

Das coole an meinem Vorschlag ist ja, dass Du beliebig viele Faktoren hinein werfen kannst und der Computer für Dich nach vorhersagekräftigen darin sucht. Ob dann ein einfacher oder ein komplexer Baum herauskommt, das kannst Du zwar über das sog. Pruning mitbestimmen, entscheidet sich aber vor allem daran, ob in den Daten eine einfache Struktur verborgen liegt, oder eben auch nicht.

Geht es Dir denn eher um einfache Regeln oder dürfen die Zusammenhänge auch komplex sein, wenn sie nur gut vorhersagen?

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Stolpere über soviele Fachworte: Metrisch, Skalierungen, F-/T-Test, Multiple Regression, Korrelationen. Ich weiß nicht mehr weiter.
(...)
WIe würdet ihr vorgehen?

Kannst Du denn mit Regressionsanalysen etwas anfangen oder ist das ganz außerhalb Deiner Reichweite?

Wie groß ist denn der Datansatz - wie viele Klienten waren eingeladen und wieviele sind nicht erschienen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons