Hochschulbibliographie

In diesem Beitrag wird die Herangehensweise der Forschergruppe SERROGA an die Durchführung von Ganztagsnutzertests in Seniorenwohnungen zu robotergestützter Gesundheitsassistenz mit alltagstauglich realisierten Demonstratoren vorgestellt. Diese Nutzertests erfolgten durchgehend ohne die Anwesenheit von Robotikexperten vor Ort. Dazu wurde zunächst die Möglichkeit der Nutzung von Laborumgebungen für realistische Funktionstests untersucht und Wohnumgebungen vergleichende Kennzahlen festgelegt. Anschließend erfolgten Funktions- und Nutzertests direkt in unterschiedlichen Wohnungen, wobei die dabei erhaltenen Ergebnisse in diesem Beitrag vorgestellt werden.

Imputationsverfahren stellen eine von mehreren Möglichkeiten dar, dem Problem fehlender Daten bei empirischen Untersuchungen zu begegnen. Im Gegensatz zu den Eliminierungsverfahren, die Objekte und/oder Merkmale mit fehlenden Werten aus der weiteren Analyse ausschließen, und den Parameterschätzverfahren, die auf der Basis von Verteilungsannahmen die gewünschten Parameter aus einer unvollständigen Datenmatrix direkt schätzen, werden bei den Imputationsverfahren die fehlenden durch geeignete Werte ersetzt. Dadurch resultiert letztendlich eine vollständige Datenmatrix, bei der herkömmliche statistische Verfahren zur Datenauswertung herangezogen werden können. Hot-Deck-Verfahren sind spezielle Imputationsverfahren, die auf der Duplizierung vorhandener Werte basieren. Das Objekt, das dabei die vorhandenen Daten zur Imputation liefert, wird als Spender bezeichnet, und das Objekt, bei dem die Werte fehlen, wird als Empfänger bezeichnet. Da beim grundlegenden Algorithmus die Möglichkeit besteht, dass ein Spender mehreren Empfängern zugeordnet wird, beschränken einige Hot-Deck-Varianten, wie häufig ein Spender zur Imputation ausgewählt werden kann. Dieses sogenannte Donor-Limit führt theoretisch zu einer Reihe an wünschenswerten Algorithmuseigenschaften. Unter anderem wird das Risiko, dass ein Spender zu häufig verwendet oder gar allen Empfängern zugeordnet wird, beschränkt. Die vorliegende Dissertation untersucht, ob die theoretischen Vorteile des Donor-Limits empirisch haltbar sind, und im Spannungsfeld mit den möglichen Nachteilen überwiegen. Hierzu werden zunächst Grundlagen der Missing-Data-Theorie dargestellt und erarbeitet. Danach erfolgt eine Darstellung der historischen Entwicklung der Hot-Deck-Verfahren, auf deren Basis eine allgemeingültige Definition aufgestellt wird. Im Anschluss werden existente Hot-Deck-Varianten anhand der vier identifizierten Eigenschaften systematisiert und dargestellt. Abgeschlossen wird die Dissertation mit empirischen Untersuchungen zu der Vorteilhaftigkeit des Donor-Limits. Diese umfassenden Simulationsstudien weisen darauf hin, dass ein Donor-Limit zur Verbesserung der Impuationsqualität in vielen Situationen zwingend erforderlich ist. Ferner können Grenzfälle und Tendenzen identifiziert werden, unter denen ein Donor-Limit zu schlechteren Imputationsergebnissen führt.