Krusche, Stefan: Visualisierung und Analyse multivariater Daten in der gartenbaulichen Beratung - Methodik, Einsatz und Vergleich datenanalytischer Verfahren

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Kapitel 5. Zusammenfassung

Ausgangspunkt der vorliegenden Arbeit ist die Suche der gartenbaulichen Beratung nach Visualisierungsmöglichkeiten umfangreicher gartenbaulicher Datensätze, die einerseits zu einer graphischen Zusammenfassung der in den Daten enthaltenen Informationen dienen und die andererseits auf interaktivem Weg Möglichkeiten der graphischen Analyse von Erhebungsdaten liefern.

Die weitgehende Freiheit von Modellannahmen, der überwiegend deskriptive Charakter der Untersuchungen, das interaktive, schrittweise Vorgehen in der Auswertung, und die Betonung graphischer Elemente kennzeichnet die Arbeit als Beitrag zur explorativen Datenanalyse.

Das ausgewählte Methodenspektrum, das ausführlich besprochen wird, schließt Verfahren der Dimensionserniedrigung (Hauptkomponentenanalyse, Korrespondenzanalyse und mehrdimensionale Skalierung) und darauf aufbauende Biplots, die Analyse gruppierter Daten (Prokrustes-Rotation und Gruppenanalysemodelle in der Hauptkomponentenanalyse), Linienverbände (Liniendiagramme der formalen Begriffsanalyse, Baumdiagramme und graphische Modelle), sowie ergänzende graphische Verfahren, wie zum Beispiel Trellis-Displays, ein.

Beispielhaft werden eine betriebsbegleitende Untersuchung mit Cyclamen aus der Beratungspraxis der Landwirtschaftskammer Westfalen-Lippe und die Kennzahlen der Jahre 1992 bis 1994 der Topfpflanzenbetriebe des Arbeitskreises für Betriebswirtschaft im Gartenbau aus Hannover analysiert. Neben einer Vielzahl informativer Einzelergebnisse, zeigt die Arbeit auch auf, daß die qualitativ relativ schlechten Datengrundlagen nur selten eindeutige Schlußfolgerungen zulassen. Sie sensibilisiert also in diesem Bereich für die Problematik, die der explorativen Analyse wenig perfekter Daten innewohnt.

Als besonders sinnvolle Hilfsmittel in der graphischen Analyse erweisen sich Biplots, hierarchische Liniendiagramme und Trellis-Displays. Die Segmentierung einer Vielzahl von Objekten in einzelne Gruppen wird durch Klassifikations- und Regressionsbäume vor allem unter dem Gesichtspunkt der Visualisierung gut gelöst, da den entstehenden Baumstrukturen auch die die Segmente bestimmenden Variablen visuell entnommen werden können. Diskrete graphische Modelle bieten schließlich einen guten Ansatzpunkt zur Analyse von multivariaten Beziehungszusammenhängen.

Einzelne, nicht in der statistischen Standardsoftware vorhandene Prozeduren sind in eigens erstellten Programmcodes zusammengefaßt und können mit dem Programm Genstat genutzt werden.


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Wed May 24 16:40:53 2000