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No abstract available.
Memory development
(1994)
Es wird eine relativ einfach gehaltene Kurzcharakteristik derjenigen Clusteranalyse-Algorithmen gegeben, die aufgrund eines Literaturüberblicks (SCHNEIDER & SCHEIBLER 1983a) als die in der Fonchung hauptsächlich benutzten Verfahren einzustufen sind. Die Kurzbeschreibung verzichtet im wesentlichen auf statistische Details und verfolgt speziell das Ziel, dem Leser eine Vorstellung von Gemeinsamkeiten und Untenchieden in der Funktionsweise von hierarchischen Clusteranalysen, Optimierungs- bzw. Partitionierungstechniken, Dichteverfahren, "Clumping Techniques" und anderen Prozeduren zu geben.
14 rechtschreibschwache Schüier des 4. und 5. Schuljahrs nahmen an einem fünfmonatigen Rechtschreib-Förderprogramm auf verhaltenstherapeutischer und instruktionspsychologischer Grundlage teil. Das Training bestand aus einem individualisierenden Verfahren unter Anwendung eines Münzverstärkungsprogramms. Gegenüber einer unbehandelten Kontrollgruppe zeigte sich für die Experimentalgruppe eine insgesamt deutliche Abnahme in der Fehlerhäufigkeit, die sich statistisch absichern ließ. Zusätzlich wird ein statistisches Verfahren vorgestellt, mit dem sich die Veränderung auf der Individualebene auf ihre Signifikanz hin überprüfen läßt.
Der Beitrag diskutiert die Probleme der Veränderungsmessung im Rahmen der klassischen Testtheorie. Ausgehend von den Axiomen der klassischen Testtheorie (vgl. LoRD und NovrcK 1968) werden exemplarisch für den klinischen Bereich verschiedene Veränderungsindices abgeleitet. Diese werden zunächst vergleichend theoretisch diskutiert. In die Darstellung fließen dann herkömmliche Auswertungsstrategien der Veränderungsmessung ein (non parametrische Tests, Pfadanalyse, Cross-Lagged-Analysis, multivariate Varianzanalyse, Faktorenanalyse etc.). Eine Extension der klassischen Testtheorie stellt der Ansatz von BEREITER (1963), die Einführung änderungssensitiver Items, dar. - Alle methodischen Erwägungen sollen möglichst an Forschungsbeispielen der Klinischen Psychologie erörtert werden. Abschließend sollen für die Forschungspraxis Handlungskonzepte erkennbar sein.
Es wird untersucht, wie Kinder unterschiedlicher Rechtschreibfähigkeit verbale Information verarbeiten. Die Hypothesen basieren auf neueren Ergebnissen der Gedächtnisforschung, in denen die akustische Kodierung im Kurzzeitgedächtnis und die semantische Verschlüsselung im Langzeitgedäthtnis lokalisiert wird. Je 35 normale und schwache Rechtschreiber des 3. und 4. Schuljahres nahmen an einem Behaltensexperiment teil. 10 Wortlisten wurden als Wiedererkennungstest vorgegeben. Die Ergebnisse zeigen, daß normale Rechtschreiber und Legastheniker voraussichtlich unterschiedliche Strategien bei der Speicherung verbaler Information anwenden.
No abstract available.
Ziel der vorliegenden Untersuchung war es, Aufschluß über die unterschiedliche Qualität hierarchischer und nicht-hierarchischer (partionierender) Clusteranalyseverfahren zu gewinnen. Die Reproduktionsgüte beider Clusteranalyse-Varianten wurde anhand von 200 Monte-Carlo-Datensätzen (multivariat normalverteilte Mixturen) zu überprüfen versucht, wobei jeweils unterschiedliche Proportionen der Daten-Elemente klassifiZiert werden mußten. Es zeigte sich, daß insgesamt gesehen die hierarchischen Algorithmen nach WARD und LANCE-WILUAMS am besten dazu in der Lage waren, die vorgegebenen Datenstrukturen zu reproduzieren, andererseits aber die herangezogenen partitionierenden KMEANS-Verfahren nicht schlechter abschnitten, wenn die Lösung der WARD-Technik als Start-Partition vorgegeben wurde.
Es wird ein Oberblick über Evaluationsstudien gegeben, die sich mit der Validität von Clusteranalyse-Algorithmen befassen. Im Anschluß an die Diskussion möglicher Bewertungskriterien werden Vergleichsuntersuchungen näher analysiert und danach geordnet, ob sie empirische Datensätze, Plasmaden oder Monte-Carlo-Datensätze als Evaluationsgrundlage benutzen. Die Obersicht über komplexer angelegte Monte-Carlo-Studien zeigt die unterschiedliche Qualität der verfügbaren Clusteranalyse-Algorithmen auf, macht andererseits aber auch deutlich, daß bestimmte hierarchisch-agglomerative Verfahren wie etwa die Methoden nachWARD oder LANCE-WILLIAMS bzw. iterativpartitionierende Prozeduren wie etwa die KMEANS-Algorithmen als relativ robuste Klassifikationsverfahren gelten können.