STATISTIK-FORUM.de

[Feva]

Hallo liebe Forum-Mitglieder:innen!

Ich entschuldige mich jetzt schon für meine Unwissenheit, aber ich brauche dringend eure Hilfe.

Ich schreibe an meiner Masterarbeit und meine Hypothese lautet, dass Menschen, welche eine HTL (ein Schultyp) besucht haben das meiste Wissen über Mechanik (Physik) haben. Mein Mentor möchte, dass ich eine Clusteranalyse durchführe.

Wie komme ich zu meinen Daten?
Ich habe einen Fragebogen mit Multiple Responses Antworten erstellt. Dies ist wie ein multiple choice Test aufgebaut und am Ende erreicht jede teilgenommene Person eine bestimmte Punktezahl (wie in einem Test). Es gibt also richtige und falsche Antworten. Zusätzlich habe ich noch soziodemographische Fragen (wie Schultyp, Alter, Geschlecht, etc.), um die Personen kategorisieren zu können.
Ich habe also nun nominale Daten (Antwortmöglichkeiten der Fragen, Schultyp, Geschlecht etc.), ordinale Daten (Altersklassen) und wenn ich den Test nach richtig oder falsch auswerte auch metrische Daten (erreichte Punktzahl).

Mein Mentor möchte, dass ich bei jeder Frage sagen kann, welcher Schultyp wie geantwortet hat. Das möchte er mithilfe einer Clusteranalyse erreichen. Jedoch frage ich mich nun, wieso ich die Antwortmöglichkeiten clustern soll. (Habe einiges über Dummie Variablen gelesen.. ) Ich habe mehr oder weniger schon meine Schultypen (Schüler:innen der HTL, HAK, BORG, etc.). Wenn ich nach den Antworten clustere, dann habe ich doch neue Gruppen. Oder ist es möglich, innerhalb der Schultypen zu clustern? Macht eine Clusteranalyse hier überhaupt Sinn?

Ich habe auch überlegt einen Kruskal-Wallis Test zu machen, jedoch kann mir dieser Test nur Auskunft darüber geben, ob die Antworten der Schultypen ähnlich oder nicht sind. Er kann mir aber bei Ungleichheit nicht sagen, welcher Schultyp abweicht.

PS: das ist mein erster Kontakt mit Statistik - ich bin etwas überfordert und entschuldige mich, falls meine Fragen etc. nicht klar genug formuliert sind.

[bele]

Hallo Feva,

erlaube mir einen kurzen Ausflug in die Nomenklatur des Maschinellen Lernens. Da unterscheiden wir supervised learning und unsupervised learning. Im ersten Fall ist die Zuordnung zu Gruppen bekannt und man will mit den beobachteten Variablen diese bekannte Zuordnung nachvollziehen, bei unsupervised learning soll der Computer selbst eine Grupppenzuordnung anhand der beobachteten Variablen finden die vorher eben nicht bekannt ist.
Clusteranalysen sind eine Gruppe von Verfahren des unsupervised learning. Bei der Frage "welcher Schultyp antwortet mit welchen Werten" sind aber die Schultypen und die Antworten bekannt, deshalb ist das eine Frage für die Familie der Regressionsverfahren, also supervised, nicht für unsupervised learning.

Das möchte er mithilfe einer Clusteranalyse erreichen. Jedoch frage ich mich nun, wieso ich die Antwortmöglichkeiten clustern soll.

Das ist in der Tat unstimmig und deshalb wird da nur Reden mit dem Betreuer helfen können. Vielleicht hat er doch eine etwas andere Fragestellung im Sinn? Vielleicht möchte er wissen, welche der Schultypen zu ähnlichen und welche zu abweichenden Ergebnissen führen. Das wäre nur eine kleine Veränderung der Fragestellung und schwupps, schon macht Clusteranalyse Sinn.

HTH,
Bernhard

[Feva]

Bei der Frage "welcher Schultyp antwortet mit welchen Werten" sind aber die Schultypen und die Antworten bekannt, deshalb ist das eine Frage für die Familie der Regressionsverfahren, also supervised, nicht für unsupervised learning.

Viele Dank für Ihre rasche Antwort!
Also würde eine Regessionsanalyse mehr Sinn als eine Clusteranalyse machen?
Ich habe mir eben schon gedacht, dass eine Clusteranalyse in dieser ganzen Fragestellung nicht sehr stimmig ist. Ich habe mehr oder weniger meine Gruppen und Antworten schon. Er möchte, dass ich eben sagen kann, welche Schule eher zu welchen Antworten tendiert.

Ich werde auf jeden Fall noch mit meinem Mentor sprechen. Ich wollte mich jedoch selbst gerne im Vorhinein mit der Thematik beschäftigen und nicht unwissend zu dem nächsten Treffen erscheinen. Auch wenn es mir graue Haare bereitet.

Vielen lieben Dank für Ihre Antwort!