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Die Vorhersage von Rückfall bei Jugendstrafgefangenen: Vergleich dreier statistischer Verfahren

  • In der vorliegenden Zusammenfassung der Masterarbeit der Erstautorin werden drei mögliche statistische Verfahren zur Vorhersage von Rückfall anhand verschiedener Prädiktoren bei jugendlichen Strafgefangenen analysiert: (1) Logistische Regression (LR), (2) "Random Forest" (RF) und (3) "Boosted Classification Trees" (BCT). Grundlage der Analyse sind die Daten männlicher Jugendstrafgefangener, die mehr als ein halbes Jahr in der Jugendstrafvollzugsanstalt Regis-Breitingen eine Haftstrafe verbüßten und zwischen den Jahren 2013 und 2016 entlassen wurden. Die drei genannten statistischen Methoden wurden an einem Datenpool mit Daten über 643 Jugendstrafgefangene und 138 Variablen angewandt. Die Ergebnisse werden diskutiert. Festgestellt wird, dass Vor- und Nachteile der Methoden zur Bestimmung des Rückfallrisikos abhängig von der Zieldefinition der Rückfalluntersuchung sind. Zur Bestimmung der Vorhersagekraft einzelner Variablen wird auf LR verwiesen. Für die Vorhersagegenauigkeit werden Vorteile bei RF und besonders BCT gesehen.

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Metadaten
Author: Waldeck, Leonie, Sven Hartenstein, Sylvette Hinz, Maja Meischner-Al-MousawiGND
URN:urn:nbn:de:hebis:2378-opus-1821
Series (Serial Number):Daten & Dialog - Kurzberichte zur Evaluation des Jugendstrafvollzugs in der JSA Regis-Breitingen (11)
Publisher:Kriminologischer Dienst des Freistaates Sachsen
Place of publication:Leipzig
Document Type:Report
Language:German
Year of first Publication:2020
Release Date:2020/10/20
GND Keyword:Jugendlicher Strafgefangener; Rückfall; Datenanalyse
Page Number:6 S.
Institutions:Sachsen / Kriminologischer Dienst
DDC classes:300 Sozialwissenschaften / 360 Soziale Probleme, Sozialdienste, Versicherungen / 365 Justizvollzugsanstalten und verwandte Einrichtungen
KrimZ Classification:Strafvollzug. Sicherungsverwahrung. Maßregelvollzug
Licence (German):License LogoUrhG - Es gilt das Urheberrecht (Deposit Lizenz)