Lehrformate Constance Richter
 
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Identifikation der Typen

Korrelationen nach Pearson
Korrelationen nach Pearson
** Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) signifikant.
* Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,05 (2-seitig) signifikant.
   
Komponentenmatrix
Komponentenmatrix
Die Rotation ist in 3 Iterationen konvergiert.
Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse
Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung
   
Gruppenstärke bei 3 bis 6 Clustern
Gruppenstärke bei 3 bis 6 Clustern
   
Ergebnis der Clusteranalyse: 4 Cluster
Ergebnis der Clusteranalyse: 4 Cluster
   

 

 

Mit Hilfe rechnergestützter Gruppierungsverfahren können die einzelnen Lehrveranstaltungen der Stichprobe in homogene Teilmengen gruppiert werden. Für die Typenbildung dieser Studie wird die Hierarchische Clusteranalyse angewandt. Dieses Verfahren geht von der feinsten Partition, die der Anzahl der Untersuchungsobjekte entspricht, aus und bildet die gröbste Partition. Dabei befinden sich dann alle Untersuchungsobjekte in einer Gruppe. Einer Clusteranalyse liegen folgende zwei Schritte zu Grunde:

  • (1) Proximitätsmaß bestimmen (quadrierte euklidische Distanz)
  • (2) Fusionsalgorithmen bestimmen (Ward-Verfahren)

Zunächst wird jede der einzelnen Lehrveranstaltung als eigenständiges Cluster angesehen. Bei dem Ward-Verfahren werden die Lehrveranstaltungen zu einem Cluster zusammengefasst, die das Heterogenitätsmaß (der Fehlerquadratsumme) am wenigsten vergrößern. Die Schwierigkeit bei einer hierarchischen Clusteranalyse liegt in der Festlegung der Clusteranzahl. Die Abbildungen oben zeigen die Verteilung der Gruppenstärke bei 3, 4, 5 und 6 Cluster.

Bei allen verschiedenen Clusteranzahlen kristallisiert sich eine Gruppe von 23,7 Prozent heraus. Bei einer Clusteranzahl von 4 bilden sich zwei weitere stabile Gruppen: die 44,9 Prozent- Gruppe der 3-Clusterbildung wird in zwei Gruppen aufgeteilt:

  • 6,2 Prozent, eine relativ kleine Gruppe, die sich aber als sehr stabil erweist und
  • 38,7 Prozent, die auch in den 5 Clustern zu finden ist. Erst in 6 Clustern wird diese Gruppe noch einmal untergliedert.

Der Cluster mit 31 Prozent kommt in der Gruppierung in 3 Clustern und 4 Clustern vor. In den 5 Clustern wird diese Gruppe in eine relativ kleine mit 9,5 Prozent und in eine größere mit 21,5 Prozent unterteilt. Nach Untersuchung der Merkmalausprägungen stellt sich heraus, dass die Unterschiede jedoch in Anbetracht der Umformatierung gering ist. Der Strukturierungsgrad ist in beiden Lehrformaten sehr hoch. Der einzige Unterschied liegt noch darin, dass Cluster 3 flüchtiger ist und Cluster 4 dauerhafter. Beide Lehrformate finden sich in anderen Clustern wieder und können somit bei der Umformatierung berücksichtigt werden.

Letzte Änderung 11.06.2009