Visuelle Analysen des Datensatzes. Wie versteckte Zusammenhänge sichtbar werden.

Autor/inn/en	Ruppert, Tobias; May, Thorsten; Kohlhammer, Jörn; Schreck, Tobias
Titel	Visuelle Analysen des Datensatzes. Wie versteckte Zusammenhänge sichtbar werden.
Quelle	Aus: Trepte, Sabine (Hrsg.); Verbeet, Markus (Hrsg.): Allgemeinbildung in Deutschland. Erkenntnisse aus dem SPIEGEL-Studentenpisa-Test. Wiesbaden: VS Verl. (2010) S. 87-104 PDF als Volltext Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Beigaben	Illustrationen
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Sammelwerksbeitrag
ISBN	978-3-531-17218-7; 978-3-531-92543-1
DOI	10.1007/978-3-531-92543-1_6
Schlagwörter	Allgemeinbildung; Wissen; Leistungsbeurteilung; Beispiel; Methodik; Datenanalyse; Visualisieren; Computerunterstütztes Verfahren; Grafische Darstellung; Leistungsmessung; Student
Abstract	Wenn Wissenschaftler Daten (z.B. des Studentenpisa-Tests des SPIEGEL) analysieren, stellen sie gemeinhin Hypothesen auf und überprüfen diese dann. In diesem Beitrag wird ein anderes Verfahren vorgestellt. Es handelt sich um ein exploratives Vorgehen, das es erlaubt, versteckte Zusammenhänge in großen und komplexen Datensammlungen zu finden. Dazu werden die Daten ohne die Formulierung einer bestimmten Fragestellung mittels interaktiver graphischer Darstellungen untersucht. Der Beitrag erläutert diese Herangehensweise und stellt drei Techniken vor, die für diesen Zweck am Fraunhofer-lnstitut für Graphische Datenverarbeitung in Darmstadt und an der TU Darmstadt entwickelt worden sind. Die Vielzahl von möglichen Aussagen über einen unbekannten Datensatz wird mit diesen und vergleichbaren Techniken auf jene reduziert, die es wert sind, genauer untersucht zu werden. (DIPF/Orig.).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2011/4