Zusammenfassung
Als explorative Methode zur Entdeckung von Mustern in Datenmengen ist die Clusteranalyse ein Verfahren, welches häufig zur Typenbildung verwendet wird. Hierbei ist der wichtigste Grundgedanke, dass die Elemente im jeweiligen Cluster homogen sein und sich somit gleichzeitig von den Elementen in anderen Clustern unterscheiden sollten. Für sich genommen testet die Clusteranalyse keine Hypothesen, sodass ihre Ergebnisse vor allem theoretisch-fundiert interpretiert werden müssen. Fromm (2012, S. 191 f.) unterscheidet zusammenfassend drei zentrale Zwecke clusteranalytischer Vorgehensweisen.
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Notes
- 1.
Eurostat Code: TPS00107.
- 2.
Eurostat Code: TEC00114.
- 3.
Anmerkung: es handelt sich bei allen angeführten Ländern um Länder mit „sehr hoher menschlicher Entwicklung“ (0,8–0,9 +) (vgl. UNDP 2020, S. 39 f.)
- 4.
Luxemburg wurde als Ausreißer (Soz. Ausgaben KKS/Kopf:15094,79; BIP/Kopf in KKS: 254) weggelassen, um die Grafik besser lesbar zu machen.
- 5.
Gewählt wurden alle Länder, die in SHARE-Welle 8 gültige Fälle aufweisen, ausgenommen Israel.
- 6.
Auch Wiedenbeck & Züll (2010) betonen die Wichtigkeit einer theoretisch fundierten Wahl der Variablen (vgl. Wiedenbeck & Züll 2010, S. 528).
- 7.
Manow (2019) hebt als zentrale Eigenschaften der südeuropäischen Regime deren Beschaffenheit als „old age welfare state“ und ihre „women unfriendliness“ hervor (vgl. Manow 2019, S. 303).
- 8.
Hierzu verwenden sie die Eurostat Indikatoren „Income inequality (S80/S20 ratio)“, „Workers under temporary contracts as a share of labor force“, „Ratio of unemployment rates of men and women“, Government expenditure as a share of GDP“ & „Social contributions as a share of GDP“ (vgl. Lauzadyte-Tutliene, Balezentis & Goculenko 2018, S. 110).
- 9.
Diese verwenden folgende Eurostat Indikatoren für 2015: „The share of universal benefits expenditures in the GDP“, „The share of in-kind expenditures in the GDP“, „The share of in-kind expenditures in the GDP“ (vgl. Voicu & Stanescu 2019, S. 81).
- 10.
Zudem gibt es beispielsweise noch Logit/Probit Modelle für binäre abhängige Variablen (vgl. IBM 2021).
- 11.
Meist werden hier typische Kontrollvariablen inkludiert. Im vorliegenden Fall handelt es sich ausschließlich um soziodemografische Merkmale.
- 12.
Z.B. Therapeut*innen, Priester, Hauskrankenpflege oder andere professionelle Pflegekräfte.
- 13.
Es liegt kein Toleranzwert <0,25 oder VIF >4 vor, weswegen nicht von auffälliger Multikollinearität gesprochen werden kann (vgl. Urban & Mayerl 2018, S. 238). Eine annähernde Normalverteilung der Residuen ist gegeben und eine Verzerrung durch Ausreißer wird aufgrund der großen Stichprobe nicht vermutet. Die Kontrolle auf Heteroskedastizität deutet teils auf leichte Abweichungen hin. Das Streudiagramm für die standardisierten geschätzten Werte und die standardisierten Residuen weist jedoch auf eine Verletzung der Linearitätsannahme hin. Dasselbe gilt für den Diskriminierungs-Indikator und den Indikator für selbst erbrachte Pflege.
- 14.
Auch in diesem Modell liegen keine auffälligen Toleranz- (<0,25) und VIF-Werte (>4) vor, weswegen von unauffälliger Multikollinearität ausgegangen wird. Die Residuen sind annähernd Normalverteilt. Die Diagnose auf Heteroskedastizität deutet in Summe auf ähnliche, eher unauffällige Muster hin wie bereits im Kontext der konservativen Regime. Auffällige Verletzungen der Linearitätsannahme zeigen das Streudiagramm für standardisierte Residuen und standardisierte geschätzte Werte, sowie die partiellen Regressionsdiagramme für den Migrationshintergrund, den Diskriminierungs-Indikator, die Anzahl formaler Hilfskräfte im SN und die Variable zu „Received Support“.
- 15.
Die Toleranz- und VIF-Werte deuten keine auffällige Multikollinearität an. Die visuelle Analyse der standardisierten Residuen weist auf eine etwas schiefere Verteilung hin, wobei trotzdem noch von einer Annäherung an die Normalverteilung gesprochen werden kann. Das partielle Regressionsdiagramm für die Altersvariable deutet einen leicht kurvilinearen Zusammenhang an. Deutliche Verletzungen der Linearitätsannahme werden durch das Streudiagramm für den standardisierten geschätzten Wert und die standardisierten Residuen, sowie die partiellen Regressionsdiagramme für das Alter, den Migrationshintergrund, den Diskriminierungs-Indikator, die Pflegetätigkeit, die Größe des formalen Netzwerks und die Unterstützung außerhalb des Haushalts erkennbar.
- 16.
Die Toleranz- & VIF-Werte weisen auf unauffällige Multikollinearität hin und die Residuen nähern sich der Normalverteilung an. Verletzte Linearität wird durch das Streudiagramm für die standardisierten, geschätzten Werte und die standardisierten Residuen, sowie die partiellen Diagramme für das Alter, den Migrationshintergrund, die Pflegetätigkeit und die Größe des formalen sozialen Netzwerks angedeutet.
- 17.
Im Kontext dieses Modells konnte eine erhöhte Multikollinearität festgestellt werden. Die Dummy-Variablen zur finanziellen Situation in der Kindheit weien Toleranzwerte von 0,29 und einen VIF-Wert von etwa 3,4 auf. Trotzdem werden die vorgegebenen Schwellenwerte nicht unter- bzw. überschritten. Die Residuen können zudem als annähernd normalverteilt betrachtet werden. Verletzungen der Linearitätsannahme werden im Kontext des Streudiagramms für den standardisierten geschätzten Wert und die standardisierten Residuen, sowie der partiellen Regressionsdiagramme für das Geschlecht, den Migrationshintergrund, den Diskriminierungs-Indikator und die selbst erbrachte Pflegetätigkeit ersichtlich.
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Etter, C. (2024). Ergebnisse. In: Gesellschaftliche Dynamiken depressiver Erkrankungen bei älteren Menschen. BestMasters. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-44016-9_5
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Publisher Name: Springer VS, Wiesbaden
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