IfaD zu Gast an der Humboldt-Universität zu Berlin

Das PhD Research Colloquium des Studienganges Global Studies an der Humboldt-Universität zu Berlin hatte zum Workshop eingeladen, und so stellte unser Data Sciences-Spezialist Andreas Küchle den internationalen Teilnehmern hautnah das IfaD-Tool 2/Clu aus der IfaD Statistics Toolbox vor.

Der Clou von 2/Clu

Bei der Analyse quantitativer Daten möchte man die Ergebnisse in der Regel nicht nur in der Totalen interpretieren, sondern auch für in sich homogene Gruppen. Solche Teilgruppen lassen sich ohne weiteren analytischen Aufwand ad hoc definieren, etwa über soziodemographische Variablen. Wenn aber Personen, die eine annähernd einheitliche Meinung zum Ziel haben, in möglichst homogene Untergruppen oder Cluster eingeteilt werden sollen, ist eine Clusteranalyse gefragt. Die anerkannten statistischen Verfahren unterscheiden hier die hierarchische und die partitionierende Analyse. Beide Verfahren haben ihre Vor- und Nachteile. Der Clou liegt in der Kombination der Verfahren in zwei aufeinanderfolgenden Schritten. Hierdurch wird eine stabile Ausgangspartition ermittelt und diese Lösung schrittweise optimiert (Two-Stage-Clustering). Genau dies leistet 2/Clu.