Eine neue Methode zur Analyse von Forschungsdaten

In der Forschungswelt sammeln Wissenschaftler oft alle möglichen Informationen. Sie sammeln verschiedene Arten von Antworten, wie Zahlen, die sagen, wie viel von etwas da ist (wie Grösse oder Gewicht) und Bewertungen, die Dinge kategorisieren (wie Noten für Leistungen oder Produkte). Manchmal haben sie sogar fehlende Informationen, wie wenn man Teile seines Lieblingspuzzles verliert. Das kann die Sache kompliziert machen. Aber was wäre, wenn wir all diese verschiedenen Antworten zusammen analysieren könnten, anstatt sie separat zu betrachten?

Das ist, was ein neues gemeinsames Modell macht. Dieses Modell ermöglicht es Forschern, kontinuierliche Antworten (wie Grösse oder Einkommen) und Ordinale Antworten (wie Bewertungen von schlecht bis ausgezeichnet) gleichzeitig zu betrachten. Es ist wie der Versuch, einen chaotischen Kleiderschrank zu ordnen; anstatt alles einzeln herauszunehmen, findest du einen Weg, es zu organisieren, während alles noch drin ist.

#Warum Daten kombinieren?

Wenn Forscher unterschiedliche Antworten separat analysieren, könnten sie wichtige Verbindungen zwischen ihnen übersehen. Zum Beispiel, wenn wir sehen wollen, wie die Noten eines Schülers (ordinale Antwort) mit seinen Lernstunden (kontinuierliche Antwort) zusammenhängen, könnte die gemeinsame Betrachtung mehr offenbaren, als wenn man sie getrennt betrachtet. Dieses gemeinsame Modell macht genau das und hilft Forschern, Antworten in einem Rutsch zu bekommen. Es ist wie beim Kuchenbacken, wo man alle Zutaten auf einmal mischt, anstatt jede einzeln hinzuzufügen.

#Verschiedene Wege, Gemeinsame Modelle zu erstellen

Es gibt verschiedene Methoden, um diese gemeinsamen Modelle einzurichten. Eine Möglichkeit ist die Verwendung von sogenannten Zufallseffekten. Das bedeutet, dass wir stattdessen annehmen, dass es einige versteckte Verbindungen zwischen den Ergebnissen geben könnte. Angenommen, wir betrachten die Bewertungen von zwei Freunden, die sich oft gegenseitig bewerten. Ihre Bewertungen könnten ihre Freundschaft widerspiegeln, anstatt nur die Leistung selbst, und diese Beziehung kann im Modell berücksichtigt werden.

Eine andere Möglichkeit ist die Annahme einer multivariaten Verteilung, was ein schickes Wort dafür ist, dass bestimmte Verbindungen und Muster unter verschiedenen Ergebnissen existieren. Es ist wie die Erkenntnis, dass, wenn du in einem Fach eine hohe Punktzahl erzielst, du auch in einem anderen gut abschneiden könntest, weil sie irgendwie verbunden sind.

#Wie das Modell funktioniert

Das gemeinsame Modell, das wir uns ansehen, kann verschiedene Arten von Antworten verarbeiten, einschliesslich binärer (ja oder nein), ordinaler (wie Bewertungen) und kontinuierlicher (wie Messungen). Es verwendet eine besondere Art von Mathematik namens multivariate Normalverteilung. Einfach gesagt bedeutet das, dass es annimmt, dass die Fehler in diesen Antworten einem Muster folgen, das es Forschern ermöglicht, bessere Schätzungen vorzunehmen.

Um zu schätzen, wie gut unser Modell funktioniert, verwenden wir etwas, das Paarweise-Wahrscheinlichkeit-Methoden heisst. Stell dir vor, du spielst ein Spiel, bei dem es dir nur darum geht, mit deinen engsten Freunden die beste Punktzahl zu erzielen. Du betrachtest nicht nur deine Punktzahl, sondern auch, wie alle anderen im Vergleich zu dir abschneiden. Diese Methode hilft uns zu sehen, wie verschiedene Antworten miteinander in Beziehung stehen.

#Ein praktisches Werkzeug für Forscher

Um dieses gemeinsame Modell einfacher zu verwenden, haben Forscher ein spezielles Werkzeug namens R-Paket mvordnorm erstellt. Dieses Paket ist wie ein Schweizer Taschenmesser zum Umgang mit allen Arten von Daten und ermöglicht es Forschern, ihre Modelle anzupassen, ohne Mathe-Experten sein zu müssen.

Mit diesem Tool können Forscher ihre Daten eingeben, den Typ der Antworten angeben (ob sie Kontinuierlich oder ordinal sind) und ein Modell anpassen. Das Paket erledigt die schwere Mathematik im Hintergrund.

#Echte Beispiele

Um zu zeigen, wie das gemeinsame Modell funktioniert, sehen wir uns zwei reale Situationen an: Kreditratings und Umweltbewertungen.

#Kreditratings und Ausfallindikatoren

In einem Beispiel sammelten Forscher Daten über Unternehmen aus einer bestimmten Zeit, in der sie Kreditratings, Ausfallstatus und Spreads von Credit Default Swaps (CDS) betrachteten. Kreditratings sagen uns, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Unternehmen seine Schulden zurückzahlt, während ein Ausfallstatus zeigt, ob sie das tatsächlich getan haben oder nicht. Durch die Kombination dieser Antworten konnten die Forscher ein klareres Bild der finanziellen Gesundheit erhalten.

Sie verwendeten finanzielle Kennzahlen wie das Verhältnis zwischen dem, was ein Unternehmen verdient, und dem, was es schuldet (das Schulden-Einkommen-Verhältnis). Mit dem gemeinsamen Modell konnten sie sehen, wie all diese verschiedenen Aspekte der finanziellen Leistung miteinander interagierten, anstatt sie nur einzeln zu betrachten.

#Umwelt-, Sozial- und Governance (ESG)-Ratings

Ein weiteres Beispiel betrachtete ESG-Ratings. Es gibt viele Unternehmen, die bewerten, wie gut ein Unternehmen in Bezug auf Umwelt-, Sozial- und Governance-Faktoren abschneidet. Diese Ratings können jedoch von einer Agentur zur anderen stark variieren, ähnlich wie bei der Auswahl deines Lieblingseis aus vielen Optionen.

Durch die Nutzung des gemeinsamen Modells kombinierten Forscher Bewertungen von drei verschiedenen Anbietern und analysierten, wie sie korrelierten. Sie fanden heraus, dass die Bewertungen oft inkonsistent waren; ein Anbieter könnte denken, ein Unternehmen sei grossartig, während ein anderer es nur als durchschnittlich betrachtete. Dieses Modell half, diese Unterschiede klarer darzustellen und zu quantifizieren.

#Das Gute, das Schlechte und die fehlenden Daten

Ein Vorteil dieses Modells ist, dass es auch mit Daten arbeiten kann, die fehlende Werte haben. Das ist entscheidend, denn nicht alle Daten sind perfekt. Manchmal berichten Unternehmen vielleicht nicht alle ihre Bewertungen oder finanziellen Zahlen. Anstatt diese unvollständigen Datensätze verwerfen zu müssen, kann das gemeinsame Modell trotzdem die verfügbaren Informationen berücksichtigen.

Zum Beispiel, wenn ein Unternehmen Bewertungen von zwei von drei Agenturen hat, kann das Modell diese beiden Bewertungen weiterhin nutzen, anstatt alles wegzuwerfen, weil die eine fehlt. Es ist ein bisschen wie ein Spiel, bei dem du auch Punkte erzielen kannst, wenn nicht alle Spieler in deinem Team sind.

#Werkzeuge für Forscher

Während die Forscher tiefer in das Studium dieser Beziehungen eintauchen, entwickelt sich das mvordnorm-Paket weiter. Jede neue Version zielt darauf ab, den Prozess noch reibungsloser zu gestalten. Das ultimative Ziel ist es, Forschern zu ermöglichen, komplexe Modelle einfach zu erstellen, ohne sich in die Tiefen der statistischen Mathematik zu vertiefen.

Dieses Paket bietet Zusammenfassungen nach der Anpassung des Modells, ähnlich wie ein Zeugnis am Ende eines Semesters. Die Ausgabe zeigt, wie gut jede Antwort durch die Kovariaten (die Faktoren, von denen du denkst, dass sie die Bewertungen beeinflussen könnten) erklärt wurde und gibt den Forschern wertvolle Einblicke in ihre Daten.

#Ausblick: Mehr Anwendungen

Während die Forscher weiterhin diesen Ansatz des gemeinsamen Modells verwenden und verfeinern, gibt es viele spannende Möglichkeiten am Horizont. Beispielsweise könnten sie untersuchen, wie man finanzielle Risikoindikatoren mit ESG-Ratings kombiniert. Da immer mehr Menschen auf Nachhaltigkeit und verantwortungsvolles Investieren achten, könnte es sehr aufschlussreich sein zu verstehen, wie diese beiden Bereiche sich gegenseitig beeinflussen.

Zudem können Forscher, indem sie unterschiedliche Fehlerverteilungen im Modell zulassen, weiter erforschen, wie verschiedene Datenarten sich unter verschiedenen Bedingungen anders verhalten könnten. Das könnte viel mehr darüber offenbaren, wie Ergebnisse in der realen Welt miteinander zusammenhängen.

#Fazit: Daten sinnvoll machen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Kombination von kontinuierlichen und ordinalen Antworten in einem gemeinsamen Modell ein leistungsstarkes Werkzeug für Forscher darstellt. Durch die Kombination dieser unterschiedlichen Datentypen können Wissenschaftler tiefere Einblicke in ihre Studien gewinnen, versteckte Beziehungen aufdecken und ihre Ergebnisse verbessern.

Es geht darum, die Verbindungen zu finden und Ordnung aus dem Chaos zu schaffen, ähnlich wie beim Organisieren eines unordentlichen Kleiderschranks. Mit Tools wie dem mvordnorm-Paket können Forscher ihre Datenanalyse auf die nächste Stufe heben. Wer hätte gedacht, dass es so viel Spass machen könnte, Zahlen und Bewertungen zu betrachten? Jetzt haben Forscher einen praktischen Ansatz, um komplexe Fragen anzugehen und ein klareres Bild davon zu gewinnen, was in verschiedenen Bereichen passiert. Die Zukunft der Forschung sieht vielversprechend aus!