Clusteranalyse mit SPSS

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,