Das deutsche Gesundheitswesen: Eine Cluster- und Faktorenanalyse der medizinischen Versorgung in Landkreisen und kreisfreien Städten
Clusteranalyse und Faktorenanalyse
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Examensarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich VWL - Statistik und Methoden, Note: 1.3, Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin (Wirtschaftsinformatik), Veranstaltung: Data-Mining und statistische Methoden, Sprache: Deutsch, Abstract: "Die Arznei macht kranke, die Mathematik traurige und die Theologie sündhafte Leute."(Martin Luther)So wie Martin Luther schon vor mehr als 500 Jahren gewusst hat, dass die medizinische VersorgungEinfluss auf den Menschen hat, so hat er mit der zweiten Aussagen vielleicht Unrecht.Die Mathematik, speziell die (multivariate) Statistik mit ihren strukturentde...
Examensarbeit aus dem Jahr 2012 im Fachbereich VWL - Statistik und Methoden, Note: 1.3, Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin (Wirtschaftsinformatik), Veranstaltung: Data-Mining und statistische Methoden, Sprache: Deutsch, Abstract: "Die Arznei macht kranke, die Mathematik traurige und die Theologie sündhafte Leute."
(Martin Luther)
So wie Martin Luther schon vor mehr als 500 Jahren gewusst hat, dass die medizinische Versorgung
Einfluss auf den Menschen hat, so hat er mit der zweiten Aussagen vielleicht Unrecht.
Die Mathematik, speziell die (multivariate) Statistik mit ihren strukturentdeckenden
Methoden, sorgen dafür, dass wir heute dank der elektronischen Informationsverarbeitung
erkenntnisreiche Aussagen über Probleme und Strukturen in unserer Welt bekommen.
Daher soll unter Anwendung clusteranalytischer Verfahren die Situation im Gesundheitswesen,
die medizinische Versorgung in den Landkreisen und kreisfreien Städte der Bundesrepublik
Deutschland, untersucht und gruppiert werden. Diese Arbeit beschränkt sich auf die
Untersuchung der Krankenhaus-, Pflege, sowie Reha- und Vorsorgesituation, ohne Berücksichtigung
der Verfügbarkeit von Ärzten.
Im zweiten Kapitel erfolgt die Erstellung der Datenbasen (Anhang A: Abbildung 5). Darauffolgend
wird im dritten Kapitel eine Vorabanalyse auf die Gesamtheit der Clustermerkmale
gemacht, die die Struktur der Merkmale beschreibt. Im vierten Kapitel erfolgen dann die eigentliche
Clusteranalyse hinsichtlich der Erkundung von Ausreißern und die Gruppierung der
Landkreise und kreisfreien Städte. Hier wird untersucht, ob die Landkreise zu Gruppen zusammengefasst
werden können, um eine allgemeingültige Aussage über die medizinische
Versorgung der Regionen zu treffen. Im fünften Kapitel erfolgt abschließend eine Analyse zur
Zusammenfassung der Merkmale mittels Faktorenanalyse.
(Martin Luther)
So wie Martin Luther schon vor mehr als 500 Jahren gewusst hat, dass die medizinische Versorgung
Einfluss auf den Menschen hat, so hat er mit der zweiten Aussagen vielleicht Unrecht.
Die Mathematik, speziell die (multivariate) Statistik mit ihren strukturentdeckenden
Methoden, sorgen dafür, dass wir heute dank der elektronischen Informationsverarbeitung
erkenntnisreiche Aussagen über Probleme und Strukturen in unserer Welt bekommen.
Daher soll unter Anwendung clusteranalytischer Verfahren die Situation im Gesundheitswesen,
die medizinische Versorgung in den Landkreisen und kreisfreien Städte der Bundesrepublik
Deutschland, untersucht und gruppiert werden. Diese Arbeit beschränkt sich auf die
Untersuchung der Krankenhaus-, Pflege, sowie Reha- und Vorsorgesituation, ohne Berücksichtigung
der Verfügbarkeit von Ärzten.
Im zweiten Kapitel erfolgt die Erstellung der Datenbasen (Anhang A: Abbildung 5). Darauffolgend
wird im dritten Kapitel eine Vorabanalyse auf die Gesamtheit der Clustermerkmale
gemacht, die die Struktur der Merkmale beschreibt. Im vierten Kapitel erfolgen dann die eigentliche
Clusteranalyse hinsichtlich der Erkundung von Ausreißern und die Gruppierung der
Landkreise und kreisfreien Städte. Hier wird untersucht, ob die Landkreise zu Gruppen zusammengefasst
werden können, um eine allgemeingültige Aussage über die medizinische
Versorgung der Regionen zu treffen. Im fünften Kapitel erfolgt abschließend eine Analyse zur
Zusammenfassung der Merkmale mittels Faktorenanalyse.
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