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Lexikon der Geographie: Datenanalyse

Datenanalyse, Datenauswertung, 1) Allgemein: Methoden zur Aufbereitung und Interpretation von Datenmengen. Die Auswertung kann sowohl quantitativ als auch qualitativ (dokumentarische Methode) geschehen. Die quantitative Analyse wird heute meist mithilfe von mathematisch-statistischen Verfahren und mit Computerunterstützung gemacht. Ziel dabei ist, die Beschreibung von Strukturen, die Aufdeckung von Zusammenhängen, die Generierung von Daten (Interpolation) und die Quantifizierung der Unsicherheit. 2) Geoinformatik: Analyse geographischer Daten, spatial analysis, Verfahren in geographischen Informationssystemen (GIS). Gemäß der Verschiedenartigkeit geographischer Daten, die Informationen über Lage und Eigenschaften von Objekten, über die Zeit und über wirkende Prozesse umfassen, sind Analysen möglich als: a) Lageanalysen (Analysen, die Lage und räumliche Beziehungen von Objekten betreffen), b) Attributanalysen (Analysen, die die nichträumlichen Eigenschaften von Objekten betreffen), c) Prozessanalysen (Analysen, die raumwirksame Prozesse betreffen) und d) Zeitreihenanalysen.
GIS-Analyseverfahren lassen sich grob in drei Gruppen gliedern: a) Überlagerungstechniken (Overlay) und geometrisch-topologische Operationen wie z.B. Verschneidung oder Bildung von Pufferzonen (buffer); b) statistische Analysen und Modellierung von Objekten (z.B. Methoden der univariaten und multivariaten Statistik); c) Modellierung von Prozessen z.B. durch Verfahren der Zeitreihenanalyse.
Während die Dateneingabe, Datenverwaltung und Datenausgabe in einem geographischen Informationssystem durch leistungsfähige Softwarekomponenten unterstützt werden, besteht bei der Analyse geographischer Daten noch erheblicher Entwicklungsbedarf. 3) Statistik: Grundsätzlich kann man zwischen explorativer und konfirmatorischer Datenanalyse unterscheiden. Bei der explorativen Datenanalyse werden statistische Verfahren zur Aufdeckung und Beschreibung charakteristischer Strukturen in einer Menge von Daten eingesetzt. Sie werden deshalb auch als strukturentdeckende Verfahren bezeichnet. Die so gewonnenen Resultate dienen oft als Ausgangspunkt zur Formulierung von Hypothesen, die dann in einem weiteren Schritt bei derkonfirmatorischen Datenanalyse auf ihre "Richtigkeit" getestet werden. Explorative Datenanalysen sind dann angebracht, wenn nur geringe theoretische Grundlagen vorhanden sind bzw. wenn die Daten nicht explizit für die Fragestellung erhoben wurden, sodass der Forscher nur eine unvollständige Vorstellung über die Struktur der Daten hat. In der geographischen Forschung sind solche Analysen recht häufig anzutreffen; faktorenanalytische Verfahren oder auch Clusteranalysen werden in hohem Maße in diesem Sinne eingesetzt.
Bei der konfirmatorischen Datenanalyse werden statistische Verfahren auf eine Datenmenge angewendet mit dem Ziel formulierte Hypothesen an der "Realität" zu überprüfen. Dazu gehören insbesondere Verfahren der analytischen Statistik, aber auch Verfahren, die Zusammenhänge untersuchen (z.B. Regressionsanalyse). Solche Verfahren werden auch als strukturprüfende Verfahren bezeichnet.
Die kategoriale Datenanalyse oder diskrete Datenanalyse umfasst statistische Verfahren zur Analyse von Zusammenhängen zwischen einer Menge von Variablen. Ist eine Unterscheidung zwischen abhängiger Variable und unabhängigen Merkmalen möglich, so werden meistens Logit-Modelle, Probit-Modelle oder loglineare Modelle eingesetzt. Kann nicht zwischen abhängiger und unabhängigen Variablen unterschieden werden (aber alle Variablen sind vom Skalenniveau kategorial) und es soll nur der Zusammenhang ermittelt werden, werden multiple Kontingenztabellen verwendet (Kontingenzanalyse). Varianzanalyse und Diskriminanzanalyse, in denen auch kategorial skalierte Variablen eine wichtige Rolle spielen, werden in der Regel nicht zu den Verfahren der kategorialen Datenanalyse gezählt.
Die kategoriale Datenanalyse wird in der Geographie seit dem Ende der 70er-Jahre in zunehmendem Maße angewendet, insbesondere bei Analysen des räumlichen Wahl- und Entscheidungsverhaltens auf Individualebene.

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Grafik:
Mathias Niemeyer (Leitung)
Ulrike Lohoff-Erlenbach
Stephan Meyer

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