Beispiele für Abschlussarbeiten
Diese Seite soll einen Eindruck davon geben, mit welchen Themen sich Studenten der Statistik an unserem Institut im Rahmen ihrer Abschlussarbeiten beschäftigen. Weitere ausgewählte, aktuelle Abschlussarbeiten finden Sie hier.
Segmentierung von Nutzern der autoscout24.de-Plattform
Das Internet bietet zahlreiche Möglichkeiten verhaltensbezogene „Fußabdrücke“ aufzuzeichnen und zu analysieren.
In meiner Bachelorarbeit habe ich mich damit beschäftigt, Besucher der Plattform „www.autoscout24.de“ ausgehend von ihren aufgerufenen URL’s in verschiedene Nutzersegmente einzuteilen. Basierend auf den Informationen, die die URL’s enthalten, war es mir möglich, verschiedene Clusteranalysen durchzuführen, um die Personen in verschiedene Gruppen einzuordnen. Es kamen insgesamt jeweils drei Segmente heraus, welche die Entscheidungsphase, die viele Personen vor dem Autokauf durchlaufen, repräsentieren. Die vierte größere Gruppe beinhaltet Fahrzeugliebhaber, die nur bedingt das Ziel haben, ein Auto zu kaufen. Mit diesen Ergebnissen konnte ich anschließend ein Modell erstellen, das neue Nutzer klassifizieren und bereits vorhandenen Segmenten zuweisen kann. Insgesamt hat mir die Arbeit viel Spaß gemacht, da ich Statistik in der Praxis angewandt und viel dabei gelernt habe.
Author: Yvonne Barth
Reichtumsforschung in Deutschland
Der Versuch, die abstrakte Größe Reichtum zu messen, stellt hohe Anforderungen an Methoden der Datenerhebung und -auswertung. Reichtum kann beispielsweise über das jährliche Einkommen, den Besitz materieller Güter, die Teilhabechancen innerhalb der Gesellschaft sowie einer Vielzahl weiterer Kenngrößen definiert und operationalisiert werden.
Diese Arbeit konzentriert sich auf die Frage, inwiefern das Einkommen deutscher Haushalte gemessen werden kann. Hierfür erfolgen zunächst eine allgemeine Einführung in die wichtigsten Grundlagen der Messtheorie sowie ein Vergleich dreier messtheoretischer Ansätze. Diese werden anschließend im Zusammenhang mit zwei der größten deutschen Haushaltbefragungen, dem Sozio-oekonomischen Panel und der Einkommens- und Verbrauchsstichprobe diskutiert. Hierbei stellt sich heraus, dass Messfehler mit der Höhe des Einkommens korrelieren können. Weiterhin muss beachtet werden, dass Hocheinkommenshaushalte in Stichproben unterrepräsentiert sind, da ihre Auswahlwahrscheinlichkeit aufgrund ihrer geringen Anzahl klein ist und sie seltener auf einkommensbezogene Fragen antworten.
Um die Antwortwahrscheinlichkeit zu erhöhen, werden hohe Einkommen häufig in Form einer Untergrenze erhoben (z. B. Einkommen > 10.000 EUR). Daten, die auf diese Art „zensiert“ wurden, stellen zusätzliche Anforderungen an die statistische Analyse. Im zweiten Teil der Arbeit wird argumentiert, dass Methoden aus der Lebensdauer- und Ereignisanalyse geeignete Ansätze liefern, um mit diesen Daten umzugehen.
Author: Denise Gawron
Analyse von Wählerwanderung
Die Neuorientierung der Wähler nach einer Legislaturperiode ist von großem Interesse für Politiker, Soziologen, Politologen, und die Öffentlichkeit. Bleibt ein Wähler, der beispielsweise die Partei P bei der Bundestagswahl gewählt hat, treu oder wählt er nach vier Jahren eine andere Partei? Zu welcher Partei wandert seine Stimme und wie hoch sind die Wahrscheinlichkeiten, dass der Wähler zu anderen Parteien wechselt?
Um diese Fragestellungen beantworten zu können, wurden verschiedene statistische Methoden entwickelt. Einige Methoden basieren auf Individualdaten. Diese Daten können mithilfe einer Nachwahlbefragung (Eng. Exit-Poll) erhoben werden, sind jedoch oft kostenaufwendig, unzuverlässig oder nicht verfügbar. Alternativ stehen offizielle amtliche Wahlergebnisse kostenlos jedem zur Verfügung. Diese Daten sind vollständig, jedoch nach dem Wahlgebiet oder Wahlbezirk gruppiert, sprich aggregiert. Die Wählerwanderungsanalyse anhand solcher Aggregatdaten lässt sich mithilfe von spezifischen statistischen Methoden, sogenannten Methoden der ökologischen Inferenz, durchführen. Um die Vorteile und die Stärken der Aggregat- und Individualdaten nutzen zu können, wurden neue Hybridmodelle entwickelt, die beide Datenquellen kombinieren. In der Arbeit kamen zwei Modelle zur Anwendung. Die Analyse wurde jeweils zum einen anhand von Aggregatdaten und zum anderen anhand einer Kombination von Individual- und Aggregatdaten durchgeführt. Das Multinomial-Dirichlet-Hybridmodell führte zu präziseren und zuverlässigeren Ergebnissen, wobei die Individualdaten zur Stabilität der Schätzungen bei beiden Modellen beitrugen.
In der vorliegenden Grafik sind die Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen der Bundestagswahl 2013 (links) und der Oberbürgermeisterwahl 2015 (rechts) in Mannheim anhand des Multinomial-Dirichlet-Hybridmodells dargestellt. Die Breite jedes Pfeilendes drückt dabei den Anteil an Stimmen aus, den der jeweilige Kandidat von verschiedenen Parteien gewonnen hat.
Author: Petra Kopecki