„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.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Erstellung der Datenbasis
2.1. Datenbeschaffung
2.2. Quotientenbildung
2.3. Qualität der Daten
2.4. Standardisierung der Merkmale
3. Analyse der Gesamtheit der Clustermerkmale
3.1. Verteilungsanalyse der Clustermerkmale
3.2. Zusammenhangsanalyse der Clustermerkmale
3.3. Schlussfolgerung
4. Clusteranalyse
4.1. Clusterstrategie
4.2. Ausreißer finden und eliminieren
4.3. Erste Stufe - Clusteranzahl und Clusterzentren ermitteln
4.4. Zweite Stufe – Clusterzentrenoptimierung mittels k-Means und Analyse der finalen Lösung
4.5. Sachlogische Interpretation der Cluster
Interpretation Cluster 1
Interpretation Cluster 2
Interpretation Cluster 3
Interpretation Cluster 4
Zusammenfassung
5. Analyse der Gesamtheit der Clustermerkmale mittels Faktorenanalyse
Zusammenfassung
6. Bewertung und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit besteht darin, die medizinische Versorgungssituation in den Landkreisen und kreisfreien Städten der Bundesrepublik Deutschland mittels statistischer Verfahren zu untersuchen, zu gruppieren und in ihrer Struktur vergleichbar zu machen.
- Anwendung clusteranalytischer Verfahren zur Identifikation vergleichbarer Versorgungsregionen
- Erstellung einer Datenbasis basierend auf regionalen Gesundheits- und Pflegedaten
- Einsatz der Faktorenanalyse zur Reduktion und Verdichtung komplexer Merkmalsstrukturen
- Analyse von Ausreißern und deren Einfluss auf die Güte der Clusterlösungen
- Vergleich der medizinischen Versorgung in alten versus neuen Bundesländern
Auszug aus dem Buch
4. Clusteranalyse
Die Clusteranalyse gruppiert ähnliche Objekte in einer Gruppe, dem Cluster. Im konkreten Fall soll sie untersuchen, ob Landkreise ähnliche Strukturen bezüglich der medizinischen Versorgung aufweisen. Zu den gebildeten Clustern wird versucht, eine gemeinsame sachlogische Interpretation der Objekte zu finden, ob Landkreise unterversorgt oder eine gute medizinische Versorgung haben. In diesem Kapitel wird die Clusteranalyse von der Strategie über das Verfahren bis hin zur Interpretation beschrieben.
4.1. Clusterstrategie
In der Praxis haben neben den hierarchisch-agglomerativen Verfahren, die partitionierten Verfahren (k-Means) eine große Bedeutung in der Wirtschaftswissenschaft gewonnen. Die hierarchisch-agglomerativen Verfahren neigen zu einer Ein-Clusterlösung und bieten hierzu verschiedene Methoden an. Voraussetzung ist, dass Merkmale metrisch skaliert vorliegen, da hier mit Proximitätsmaßen und/oder Varianzen die Distanzen unter den Objekten berechnet werden. Die partitionierten Verfahren versuchen die Lösungen der hierarchisch agglomerativen Verfahren, durch die Neuberechnung der Clusterzentren, zu optimieren.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung führt in die Problemstellung der medizinischen Versorgung in Deutschland ein und skizziert den methodischen Aufbau der Arbeit mittels multivariater Statistik.
2. Erstellung der Datenbasis: Dieses Kapitel erläutert die Datenakquise aus der Regionaldatenbank, die Bildung von Verhältniszahlen (Quoten) sowie die Datenbereinigung und Standardisierung der Merkmale.
3. Analyse der Gesamtheit der Clustermerkmale: Hier wird die Verteilungsstruktur der Merkmale untersucht und eine Korrelationsanalyse durchgeführt, um die Eignung der Daten für die Clusteranalyse zu prüfen.
4. Clusteranalyse: Dieses Kernkapitel beschreibt die strategische Vorgehensweise bei der Clusterbildung, die Eliminierung von Ausreißern sowie die methodische Umsetzung mittels Ward- und k-Means-Verfahren.
5. Analyse der Gesamtheit der Clustermerkmale mittels Faktorenanalyse: In diesem Kapitel werden die Merkmale mittels Hauptkomponentenverfahren auf wenige Faktoren reduziert, um latente Versorgungsstrukturen aufzudecken.
6. Bewertung und Ausblick: Dieses abschließende Kapitel reflektiert die Ergebnisse der statistischen Analysen und zeigt Limitationen sowie Potenziale für weiterführende Forschungsarbeiten auf.
Schlüsselwörter
Gesundheitswesen, medizinische Versorgung, Clusteranalyse, k-Means-Verfahren, Ward-Methode, Faktorenanalyse, Multivariate Statistik, Versorgungsregionen, Datenbasis, SPSS, regionale Analyse, Krankenhausdichte, Pflegeeinrichtungen, Standardisierung, Versorgungsstruktur
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Belegarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert die medizinische Versorgungssituation in deutschen Landkreisen und kreisfreien Städten durch den Einsatz multivariater statistischer Methoden.
Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?
Die Schwerpunkte liegen auf der Analyse der Krankenhausversorgung, der Vorsorge- und Rehabilitationseinrichtungen sowie der Pflegesituation für ältere Menschen.
Welches primäre Ziel verfolgt die Arbeit?
Das Ziel ist es, Regionen mit ähnlichen medizinischen Versorgungsstrukturen durch Clusteranalyse zu identifizieren und interpretierbare Gruppen zu bilden.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Die Arbeit nutzt schwerpunktmäßig clusteranalytische Verfahren (Ward- und k-Means-Algorithmen) sowie die Faktorenanalyse (Hauptkomponentenanalyse) zur Datenreduktion.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil befasst sich mit der Erstellung der Datenbasis, der Verteilungs- und Zusammenhangsanalyse der Daten sowie der schrittweisen Durchführung und Interpretation der Cluster- und Faktorenanalysen.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Arbeit charakterisieren?
Die zentralen Begriffe sind Gesundheitswesen, medizinische Versorgung, Clusteranalyse, Faktorenanalyse, multivariate Statistik und regionale Versorgungsstrukturen.
Welche Rolle spielen die Stadtstaaten in der Analyse?
Stadtstaaten wie Berlin, Bremen und Hamburg nehmen aufgrund ihrer juristischen Sonderstellung und der potenziellen Mitversorgung des Umlands eine besondere Rolle ein, die bei der Clusterinterpretation berücksichtigt wurde.
Warum wurden Ausreißer vor der Clusterbildung entfernt?
Die Eliminierung von Ausreißern durch das Single-Linkage-Verfahren war notwendig, um die Homogenität der Cluster zu erhöhen und eine unerwünschte Verzerrung der Zentroiden zu vermeiden.
Was ist das Ergebnis der Interpretation der vier Cluster?
Die Analyse zeigt deutliche Unterschiede in der Versorgungsdichte auf, wobei im Westen Deutschlands tendenziell eine bessere Versorgung festgestellt wurde als in den neuen Bundesländern.
Welche Limitationen nennt der Autor in Bezug auf die Datenlage?
Ein limitierender Faktor ist, dass die ärztliche Versorgung mangels Daten nicht in die Analyse einbezogen werden konnte und keine zeitlichen Entwicklungsverläufe darstellbar waren.
- Quote paper
- Jens Schröder (Author), 2012, Das deutsche Gesundheitswesen: Eine Cluster- und Faktorenanalyse der medizinischen Versorgung in Landkreisen und kreisfreien Städten, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/194857
