132 <strong>GOE</strong> 1. ältere Männer 2. nicht gesunde Klient<strong>in</strong>nen und Klienten 3. wohnungslose Klient<strong>in</strong>nen und Klienten ohne Migrationsh<strong>in</strong>tergrund mit ger<strong>in</strong>gen Schulden, mit E<strong>in</strong>kommen 4. nicht wohnungslose weibliche Klient<strong>in</strong>nen mit E<strong>in</strong>kommen und mit Migrationsh<strong>in</strong>tergrund 5. nicht wohnungslos Klient<strong>in</strong>nen und Klienten ohne E<strong>in</strong>kommen mit Migrationsh<strong>in</strong>tergrund 6. wohnungslose Klient<strong>in</strong>nen und Klienten ohne E<strong>in</strong>kommen und ohne Migrationsh<strong>in</strong>tergrund 7. Klient<strong>in</strong>nen und Klient<strong>in</strong>nen mit E<strong>in</strong>kommen und mit Schulden Die Ergebnisse <strong>der</strong> Clusteranalyse weisen auf die Notwendigkeit h<strong>in</strong>, bei <strong>der</strong> Gruppenbildung neben dem Geschlecht auch den Migrationsh<strong>in</strong>tergrund zu berücksichtigen. E<strong>in</strong>ige <strong>der</strong> Cluster ersche<strong>in</strong>en sehr plausibel, etwa die Ähnlichkeiten <strong>in</strong> den <strong>Problemlagen</strong> älterer männlicher Klienten (Cluster 1) o<strong>der</strong> nicht wohnungsloser weiblicher Klient<strong>in</strong>nen mit Migrationsh<strong>in</strong>tergrund (Cluster 2). Die Anteile <strong>der</strong> 7 Cluster an <strong>der</strong> Gesamtstichprobe s<strong>in</strong>d <strong>in</strong> Abbildung 18.2 wie<strong>der</strong>gegeben. Auffällig ist, dass mit diesem Verfahren nur 301 KlientInnen zugeordnet werden konnten (17,6% <strong>der</strong> Gesamtstichprobe), da bei den an<strong>der</strong>en KlientInnen wegen fehlenden Angaben die Berechnung <strong>der</strong> notwendigen statistischen Parameter nicht möglich war. Aus diesem Grund sollen die Ergebnisse <strong>der</strong> Clusteranalyse nur als Zwischenschritt für die Entwicklung e<strong>in</strong>es Gruppierungsschemas dienen. E<strong>in</strong> Codierungsschema, dass nur e<strong>in</strong>en so kle<strong>in</strong>en Teil <strong>der</strong> KlientInnen berücksichtigen kann, wird mit hohem Risiko unvollständig se<strong>in</strong>. Zudem liefert e<strong>in</strong>e Clusteranalyse zwar Gruppen von statistisch ähnlichen <strong>Problemlagen</strong>, aber die Benennungen <strong>der</strong> Gruppen können immer nur e<strong>in</strong>en wichtigen Aspekt dieser Ähnlichkeiten bezeichnen. Dies bedeutet auch, dass bisweilen KlientInnen e<strong>in</strong>zelnen Abbildung 18.2: Ergebnisse <strong>der</strong> Clusteranalyse Gültig Fehlend Gesamt Ward Method ältere Männer kranke KlientInnen k. Schulden, E<strong>in</strong>kommen, wohnungslos, k. Migr. nicht wohnungslos, weibl., E<strong>in</strong>kommen, Migration nicht wohnungslos, o. E<strong>in</strong>kommen, Migration wohnungslos, o. E<strong>in</strong>kommen, o. Migration E<strong>in</strong>kommen, Schulden Gesamt <strong>Problemlagen</strong> <strong>der</strong> <strong>Hilfesuchenden</strong> <strong>in</strong> <strong>der</strong> Wohnungslosenhilfe, Juli 2004 Clustern zugeordnet s<strong>in</strong>d, die aufgrund <strong>der</strong> Benennung nicht <strong>in</strong> diesen Cluster gehören. So gehören zum ersten Cluster „ältere Männer“ auch 2 Frauen (3,6%) und zu den „nicht gesunden KlientInnen“ des zweiten Clusters auch e<strong>in</strong>e gesunde Person (2,4%). E<strong>in</strong> weiterer Grund, die gefundene Cluster-Lösung nicht als endgültige Gruppenaufteilung zu verwenden, besteht <strong>in</strong> <strong>der</strong> fehlenden übergreifenden Struktur <strong>der</strong> Cluster. Die Cluster werden jeweils nach ganz unterschiedlichen Kriterien gebildet. Es fehlt e<strong>in</strong> übergreifendes Modell. Die Gruppen s<strong>in</strong>d nicht e<strong>in</strong>deutig, so dass bei <strong>der</strong> späteren Zuordnung weiterer KlientInnen häufig nicht e<strong>in</strong>deutig entschieden werden kann, welcher Gruppe die jeweilige Person zugehörig ist. Aus diesem Grund wurde e<strong>in</strong> datennahes, iterativen Vorgehen gewählt: Auf <strong>der</strong> Grundlage <strong>der</strong> Auswertungen <strong>in</strong> den letzten Kapiteln und den Ergebnissen <strong>der</strong> Clusteranalyse wurde das Baumdiagramm entwickelt, das <strong>in</strong> Abbildung 18.3 dargestellt ist. Diese Struktur erlaubt es, 71,6% <strong>der</strong> KlientInnen unserer Stichprobe e<strong>in</strong>deutig zuzuordnen. Die erste zu bildende Gruppe umfasst 8,4% <strong>der</strong> Stichprobe und enthält alle Drogenabhängigen (Männer und Frauen, mit weiteren Abhängigkeiten o<strong>der</strong> ohne). E<strong>in</strong>e weitere Aufteilung dieser Gruppe würde zu e<strong>in</strong>er zu starken Fraktionierung und zu zu ger<strong>in</strong>g besetzten Gruppen führen. Zudem kann man davon ausgehen, dass die Drogenabhängigkeit die bestimmende Haupt- Problemlage für viele dieser KlientInnen darstellt. Als zweite Gruppe fassen wir alle nassen AlkoholikerInnen zusammen. Auch hier s<strong>in</strong>d Männer und Frauen <strong>in</strong> e<strong>in</strong>er geme<strong>in</strong>samen Gruppe zusammengefasst, da Frauen nur 11,3% dieser Teilgruppe ausmachen und als eigene Gruppe nur 1,9% <strong>der</strong> Gesamtstichprobe umfassen würden. In allen weiteren Gruppen werden Männer und Frauen getrennt betrachtet. Bei den Frauen müssen diejenigen mit Migrationsh<strong>in</strong>tergrund (1. o<strong>der</strong> 2. Generation,) von denen ohne Migrationsh<strong>in</strong>tergrund unterschieden werden. Bei den Männern gibt es ebenfalls e<strong>in</strong>e Teil- Häufigkeit Prozent Gültige Prozente 55 3,2 18,3 42 2,5 14,0 43 2,5 14,3 25 1,5 8,3 22 1,3 7,3 79 4,6 26,2 35 2,0 11,6 301 17,6 100,0 1408 82,4 1709 100,0 gruppe von Klienten mit Migrationsh<strong>in</strong>tergrund, aber diejenigen ohne Migrationsh<strong>in</strong>tergrund lassen sich <strong>in</strong> weitere Gruppen unterteilen. Zunächst stellen die jüngeren männlichen Wohnungslosen (bis 27 Jahre) e<strong>in</strong>e relevante Teilgruppe dar. Bei den Älteren lassen sich die Langzeitwohnungslosen und
<strong>Problemlagen</strong> <strong>der</strong> <strong>Hilfesuchenden</strong> <strong>in</strong> <strong>der</strong> Wohnungslosenhilfe, Juli 2004 Abbildung 18.3: Versuch e<strong>in</strong>er Gruppenstruktur <strong>der</strong> Stichprobe Drogenabhängige 8,4% nasse AlkoholikerInnen 16,6% 27 Jahre o<strong>der</strong> jünger 7,9% <strong>in</strong> Wohnung 5,7% Hilfesuchende Stichprobe 1709 KlientInnen ke<strong>in</strong> Migrationsh<strong>in</strong>tergrund Männer 28 Jahre o<strong>der</strong> älter Langzeitwohnungslose 9,5% ke<strong>in</strong>e nassen AlkholikerInnen ke<strong>in</strong>e Drogenabhängigkeit Migrationsh<strong>in</strong>tergrund 4,8% Wohnungslos, nicht Langzeit 7,2% Abbildung 18.4: Gruppenstruktur und Anteile fehlen<strong>der</strong> Angaben Drogenabhängige 8,4% nicht zuzuordnen 0,7% nicht zuzuordnen 5,7% nicht zuzuordnen 13,5% Nasse AlkoholikerInnen 16,6% 27 Jahre o<strong>der</strong> jünger 6,4% <strong>in</strong> Wohnung 5,7% Hilfesuchende Stichprobe 1709 KlientInnen ke<strong>in</strong> Migrationsh<strong>in</strong>tergrund Männer 28 Jahre o<strong>der</strong> älter Langzeitwohnungslose 11,0% ke<strong>in</strong> Migrationsh<strong>in</strong>tergrund 8,3% Gültig Fehlend Gesamt ke<strong>in</strong>e nassen AlkholikerInnen ke<strong>in</strong>e Drogenabhängigkeit Migrationsh<strong>in</strong>tergrund 4,8% nicht zuzuordnen 0,4% Wohnungslos, nicht Langzeit 7,2% Frauen Migrationsh<strong>in</strong>tergrund 3,3% AlkoholikerInnen drogenabhängig Frauen aus Migrationsfamilien Frauen ohne Migrationsh<strong>in</strong>tergrund Männer aus Migrationsfamilien Heranwachsende, deutsch, männlich Langszeitwohnungslose ohne Migr. Männer <strong>in</strong> Wohnung ohne Migr. wohnungslose Männer, nicht langzeit Gesamt nicht zuzuordnen ke<strong>in</strong> Migrationsh<strong>in</strong>tergrund 8,3% Frauen nicht zuzuordnen 8,2% Migrationsh<strong>in</strong>tergrund 3,3% <strong>GOE</strong> Häufigkeit Prozent Gültige Prozente 283 16,6 23,1 144 8,4 11,8 56 3,3 4,6 141 8,3 11,5 82 4,8 6,7 135 7,9 11,0 162 9,5 13,2 97 5,7 7,9 123 7,2 10,1 1223 71,6 100,0 486 28,4 1709 100,0 133
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