Dieses Buch führt ein in die grundlegenden Ansätze des Clusterns Segmentierens und der
Faktorextraktion. Kapitel 1 führt ein in die Clusteranalyse. Nach einem intuitiven Beispiel
anhand des Clusterns von Muscheln am Strand und dem zugrundeliegenden oft unausgesprochenen
Cluster-Prinzipien werden u.a. die hierarchische partitionierende und das TwoStep-Verfahren
vorgestellt. Bei der hierarchischen Clusteranalyse (CLUSTER) werden die diversen Maße (z.B.
quadrierte euklidische Distanz Pearson-Korrelation Chi²-Maß etc.) und die jeweiligen
Algorithmen (Density Linkage Ward etc.) einschl. ihrer Bias (z.B. Ausreißer Chaining)
erläutert. Anhand zahlreicher Beispiele wird erläutert wie Intervalldaten Häufigkeiten
Kategorialdaten sowie gemischte Daten geclustert werden. Bei der partitionierenden
Clusterzentrenanalyse (k-means QUICK CLUSTER) lernen Sie Teststatistiken zur Bestimmung der
optimalen Clusterzahl kennen (z.B. Eta² F-max nicht im original SPSS Leistungsumfang
enthalten) sowie die ausgewählte Clusterlösung auf Interpretierbarkeit Stabilität und
Validität zu prüfen. Bei der Two-Step Clusteranalyse (TWOSTEP CLUSTER) lernen Sie die
Clusterung von gemischten Daten anhand eines Scoring-Algorithmus kennen Darüber hinaus lernen
Sie Kriterien für die Beurteilung einer guten Clusterlösung kennen wie auch alternative
grafische und logische Ansätze zur Clusterung von auch Daten im String-Format. Kapitel 2 führt
ein in die Gruppe der Faktorenanalyse mit SPSS. Die Faktorenanalyse (factor analysis FA) ist
ein Sammelbegriff für verschiedene Verfahren die es ermöglichen aus einer großen Zahl von
Variablen eine möglichst geringe Anzahl von (nicht beobachteten) 'Faktoren' zu erhalten
('extrahieren'). Die Faktorenanalyse geht nicht von unabhängigen oder abhängigen Variablen aus
sondern behandelt alle Analysevariablen unabhängig von einem Kausalitätsstatus. Dieser Kurs
führt in das Grundprinzip und Varianten der Faktorenanalyse (z.B. Alpha Hauptfaktoren
Hauptkomponenten) die wichtigsten Extraktions- wie auch Rotationsmethoden (z.B. orthogonal
vs. oblique) und ihre Funktion. Vorgestellt werden Kriterien zur Bestimmung Interpretation und
Benennung der Faktoren. Dieser Kurs stellt ausschließlich die Variante der explorativen
Faktorenanalyse (EFA) vor (R-Typ). Abschliessend werden eine Faktorenanalyse für Fälle (Q-Typ
Faktorenanalyse vorgestellt sowie eine Matrix-Variante die dann zum Einsatz kommen kann wenn
die korrelationsanalytischen Voraussetzungen der Faktorenanalyse nicht erfüllt sind. Die
Überprüfung der Voraussetzungen und die Interpretation der Statistiken werden an zahlreichen
Beispielen geübt. Kapitel 3 stellt die Diskriminanzanalyse (DA syn.: DFA
Diskriminanzfunktionsanalyse) vor. Das zentrale Ziel dieses Ansatzes ist die beste Trennung
(Diskriminanz) zwischen den Zugehörigkeiten einer abhängigen Gruppenvariable für mehrere
unabhängige Einflussvariablen zu finden. In anderen Worten die Diskriminanzanalyse liefert die
Antwort auf die Frage: Welche Kombination von Einflussvariablen erlaubt eine maximal trennende
Aufteilung der Fälle in die bekannten Ausprägungen einer Gruppe? Weitere damit in Zusammenhang
stehende Fragen können sein: Auf welche Weise werden die Fälle klassiert wie genau werden die
Fälle klassiert (erkennbar an der Anzahl der Fehlklassifikationen) und wie sind die
schlussendlich entstehenden Klassifizierungen zu interpretieren? Es werden u.a. diverse
Methoden der Variablenselektion (direkt schrittweise) sowie auch die Berechnung und
Interpretation multipler schrittweiser Diskriminanzanalysen mit mehreren ermittelten Funktionen
vorgestellt (einschliesslich Lambda Box-Test Kreuzvalidierung (Interpretation von
Kovarianz-Matrizen) das Identifizieren von Multikollinearität sowie Gebietskarten
(Territorien). Weitere Kapitel stellen Möglichkeiten des Clusterns und Segmentierens (u.a. mit
CLEMENTINE Entscheidungsbäume und ausgewählte Cluste
