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Die Vorhersage von Rückfall bei Jugendstrafgefangenen: Vergleich dreier statistischer Verfahren
(2020)
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.
In der vorliegenden Zusammenfassung der Bachelorarbeit der Erstautorin Franziska Oette wird am Beispiel der Anti-Gewalt- bzw. Anti-Aggressivitätsmaßnahmen (AGAA-Maßnahmen) der Frage nachgegangen, ob durch die Einführung der Modularen Behandlung in der sächsischen Jugendstrafvollzugsanstalt (JSA) Regis-Breitingen im Jahr 2015 eine höhere Quote der Teilnahme an den Behandlungsmaßnahmen erreicht werden konnte. Gefragt wurde, ob ein Jugendstrafgefangener (JSG), bei dem ein Bedarf festgestellt wird, die entsprechende Behandlung bekommt. Weiterhin wurde untersucht, ob die Behandlung dem eingeschätzten Rückfallrisiko angepasst wird und ob die Umstellung auf die Modulare Behandlung geeignet ist, die Behandlungsmotivation der JSG zu erhöhen. Die Untersuchung beruht auf Falldaten von JSG, die im Rahmen eines bundesländerübergreifenden Evaluationsprojekts seit 2011 in der JSA Regis-Breitingen erhoben wurden, sowie auf Daten aus dem Dokumentationssystem für die 2015 eingeführte Modulare Behandlung. Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass der Bedarf der JSG tendenziell passend zum Rückfallrisiko erhoben wird und dass diese Passung seit Einführung der Modularen Behandlung verbessert wurde. Ein Einfluss der Umstellung auf die Abbrecherquote oder die Behandlungsmotivation der JSG konnte anhand der vorliegenden Daten (geringe Fallzahlen) nicht nachgewiesen werden.