Gemeindefläche

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Einfluss der Einwohnerdichte auf die finanzielle Performance Abbildung 83: Boxplot: Vergleich der ordentlichen Ausgaben nach Einwohnerdichte Wie jedoch den Abbildungen 83 und 84 entnommen werden kann, ist der Abstand zu den kleinflächigen Gemeinden um ein Vielfaches höher. Dabei ist ebenfalls auffällig, dass es in allen drei Größenklassen Ausreißer nach oben gibt, sowie der kleinste Wert in allen drei Klassen auf dem gleichen Niveau liegt. Abbildung 84: Mittelwertvergleich: Ordentliche Ausgaben nach Einwohnerdichte 86
Clusteranalyse 6 Clusteranalyse 6.1 Validierung der Größenklassen durch Clusteranalyse Nachdem in den vorigen Kapiteln der Einfluss der <strong>Gemeindefläche</strong> auf die finanzielle Performance detailliert und differenziert nach verschiedenen Kennzahlen untersucht wurde, beschäftigt sich dieses Kapitel mit der Validierung der getroffenen Annahmen zu den Größenklassen. Dabei werden nur die vielversprechendsten Ergebnisse der <strong>Gemeindefläche</strong> und des Anteils des DSR an der Gesamtfläche untersucht. Die vorgesehene Validierungsmethode ist die Clusteranalyse. Ihre Stärke liegt in dem Entdecken von Mustern und dem Finden von Zusammenhängen. Allerdings ist es mit ihrer Hilfe nicht möglich direkt, eine Größenklasseneinteilung zu validieren. Wird jedoch eine Klasseneinteilung gefunden, welche große Ähnlichkeit mit den selbstdefinierten Klassen der Kapitel 2 und 4 hat, so ist dieses Ergebnis zufriedenstellend. Eine weitere Problematik ist, dass die Clusteranalyse keine Rücksicht auf die in der Analyse festgelegte unabhängige Variable nimmt und anhand dieser die Clusterbildung vornimmt. Vielmehr wird nur aufgrund der geringsten Varianz zwischen den Variablen (Ward-Methode) eine Gruppeneinteilung vorgenommen. In den folgenden Unterkapiteln sind zwei Ergebnismuster bezogen auf die Klasseneinteilung durch die Clusteranalyse vorherrschend. Eine ist eine Einteilung bezüglich der Fläche, welche im Diagramm als horizontale Clusterung zu erkennen ist. Dabei werden die Gemeinden, wie es in der vorangegangenen Untersuchung der Fall ist, in Klassen bezüglich der Flächenkennzahl eingeordnet. Im Gegensatz dazu wird bei einer vertikalen Clusterung ein größerer Zusammenhang zwischen Gemeinden festgestellt, die eine ähnlich große Performancekennzahl aufweisen, jedoch in ihrer Flächenkennzahl stark abweichen. Es werden für die Clusterung die zwei beschriebenen Verfahren k-Means-Verfahren und das Ward-Verfahren angewendet. Die Clusterung mithilfe des k-Means-Verfahrens liefert bei der überwiegenden Mehrheit der Tests die signifikanteren Resultate. Somit werden nur diese Ergebnisse in den nächsten Kapiteln diskutiert und grafisch dargestellt. Aufgrund der Clusteranalyse ergeben sich oftmals neue Klasseneinteilungen. Somit werden die Mittelwerte und Mediane der Gruppen von den Ergebnissen der Kapitel 2 bis 4 abweichen. Auch die Signifikanz des Unterschieds zwischen den jeweiligen Klassen wird sich möglicherweise verbessern oder verschlechtern. Lediglich der Clusteranalyse 87
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EINFLUSS DER GEMEINDEFLÄCHE AUF DI
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Institut für Public Management
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Inhaltsverzeichnis 1 Problemstellun
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6.10 Einfluss des Dauersiedlungsrau
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