Clusteranalyse: anwendungsorientierte Einführung
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München [u.a.]
Oldenbourg
2002
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| Ausgabe: | 2., erg. Aufl., [Nachdr.] |
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| adam_text | CLUSTERANALYSE ANWENDUNGSORIENTIERTE EINFUEHRUNG VON
UNIVERSITAETSPROFESSOR DR. JOHANN BACHER ZWEITE, ERGAENZTE AUFLAGE
R.01DENBOURG VERLAG MUENCHEN WIEN INHALTSVERZEICHNIS VORWORT XI 1
EINLEITUNG 1 1.1 PRIMAERE ZIELSETZUNG CLUSTERANALYTISCHER VERFAHREN 1 1.2
HOMOGENITAET ALS GRUNDPRINZIP DER BILDUNG VON CLUSTERN 2 1.3
ZUORDNUNGSPRINZIPIEN: UNVOLLSTAENDIGE, DETERMINISTISCHE UND
PROBABILISTISCHECLUSTERANALYSEVERFAHREN 4 1.4 OBJEKTORIENTIERTE UND
VARIABLENORIENTIERTE DATENANALYSE 6 1.5 ZIEL UND RICHTUNG DER
DATENANALYSE 9 1.6 CLUSTERANALYSEVERFAHREN ALS DATENMODELLE 16
1.7MODELLPRUEFIING 17 1.8 FEHLERANALYSE 19 1.9 DATENANALYSE ALS
ITERATIVER PROZESS 22 1.10 AUFBAU UND ZIELSETZUNGEN DER ARBEIT 24 1.11
COMPUTERPROGRAMME 25 2 UNVOLLSTAENDIGE CLUSTERANALYSEVERFAHREN 27 2.1
UEBERSICHT 27 2.2 DIE MULTIPLE KORRESPONDENZANALYSE 33 2.2.1 EIN
ANWENDUNGSBEISPIEL 33 2.2.1.1 FAKTORENANALYTISCHE INTERPRETATION 36
2.2.1.2 CLUSTERANALYTISCHE INTERPRETATION 44 2.2.1.3
ILLUSTRATIONSBEISPIEL FUER DIE DARSTELLUNG DES KALKUELS 48 2.2.2 DAS
MODELL DER MULTIPLEN KORRESPONDENZANALYSE 49 2.2.2.1 BERECHNUNG DER
EMPIRISCHEN ZUSAMMENHANGSMATRIX G 50 2.2.2.2 BERECHNUNG DER EIGENWERTE,
FAKTORLADUNGEN UND KOORDINATENWERTE 51 2.2.2.3 BERECHNUNG DER
SKALENWERTE UND INTERPRETATION DER KOORDINATEN 55 2.2.2.4 UNERWUENSCHTER
EFFEKT DER RESKALIERUNG DER FAKTORLADUNGEN 60 2.2.2.5 ROTATION DER
FAKTOREN? 62 2.2.2.6 BERECHNEN VON DISTANZEN ZWISCHEN DEN AUSPRAEGUNGEN
62 VI INHALTSVERZEICHNIS 2.2.3 MODELLPRUEFGROESSEN 63 2.2.3.1 SIGNIFIKANZ
DER ZUSAMMENHANGSSTRUKTUR 63 2.2.3.2 DIE ZAHL MAXIMAL MOEGLICHER UND
BEDEUTSAMER DIMENSIONEN 64 2.2.3.3 UEBERPRUEFUNG DER FAKTORENANALYTISCHEN
INTERPRETATION 65 2.2.3.4 MODELLPRUEFGROESSEN FUER DIE CLUSTERANALYTISCHE
INTERPRETATION 68 2.2.3.5 SCHWELLENWERTE ZUR INTERPRETATION 72 2.3
NICHTMETRISCHE MEHRDIMENSIONALE SKALIERUNG 73 2.3.1 AUFGABENSTELLUNG 73
2.3.2 SCHAETZALGORITHMUS 76 2.3.3 MAXIMALE DIMENSIONSZAHL 83 2.3.4
SCREE-TEST ZUR BESTIMMUNG DER DIMENSIONSZAHL 87 2.3.5 UNBEKANNTER
METRIKPARAMETERP 88 2.3.6 WEITERE MODELLANPASSUNGSGROESSEN 88 2.3.7
SOZIALSTRUKTUR UND FREIZEITVERHALTEN VON KINDERN 90 2.3.7.1
CLUSTERANALYTISCHE INTERPRETATION 92 2.3.7.2 FAKTORENANALYTISCHE
INTERPRETATION 93 2.3.7.3 FREIZEITAKTIVITAETEN UND SOZIALSTRUKTUR 96 2.4
WEITERE RAEUMLICHE DARSTELLUNGSVERFAHREN 104 2.4.1 DIE BIVARIATE
KORRESPONDENZANALYSE 104 2.4.1.1 MODELLANSATZ 104 2.4.1.2
FREIZEITVERHALTEN UND SOZIALSTRUKTUR 112 2.4.2 NOMINALE FAKTORENANALYSE
NACH MC DONALD 116 2.4.2.1 DER MODELLANSATZ 116 2.4.2.2 DIMENSIONALE
ANALYSE DER FREIZEITAKTIVITAETEN VON KINDERN 120 2.4.3 DIE
FAKTORENANALYSE 122 2.4.3.1 DER MODELLANSATZ 122 2.4.3.2 DIE
R-FAKTORENANALYSE 122 2.4.3.3 DIE Q-FAKTORENANALYSE 132 3
DETERMINISTISCHE CLUSTERANALYSEVERFAHREN 141 3.1 EINLEITENDE UEBERSICHT
141 3.1.1 UEBERLAPPENDE UND UEBERLAPPUNGSFREIE CLUSTERLOESUNGEN 141 3.1.2
GRUNDVORSTELLUNGEN UEBER DIE ZU BILDENDEN CLUSTER 142 3.1.3 GEMEINSAME
ALGORITHMEN 144 3.1.4 COMPLETE- UND SINGLE-LINKAGE ALS BASISMODELLE 144
3.1.5 AUSWAHL EINES GEEIGNETEN VERFAHRENS 148 3.1.6 LOESUNGSSCHRITTE
EINER KLASSIFIKATIONSAUFGABE 150 INHALTSVERZEICHNIS VN 3.1.7 EIN
ANWENDUNGSBEISPIEL 154 3.1.8 FEHLERQUELLEN 163 3.1.9 AUFBAU DES KAPITELS
173 3.2 GEWICHTUNG UND TRANSFORMATION VON VARIABLEN 173 3.2.1
VERGLEICHBARKEIT VON KLASSIFIKATIONSMERKMALEN 173 3.2.2
LOESUNGSSTRATEGIEN 175 3.2.3 THEORETISCHE UND EMPIRISCHE STANDARDISIERUNG
175 3.2.4 HIERARCHISCHE VARIABLEN 185 3.2.5 GEMISCHTE VARIABLEN 186
3.2.6 STANDARDISIERUNG VON OBJEKTEN 191 3.2.7 EXKURS: DIE PROBLEMATIK
EINER AUTOMATISCHEN ORTHOGONALISIERUNG 194 3.3 AUSWAHL EINES
UNAEHNLICHKEITS- ODER AEHNLICHKEITSMASSES 198 3.3.1 DICHOTOME VARIABLEN 200
3.3.2 NOMINALE VARIABLEN 210 3.3.3 ORDINALE VARIABLEN 213 3.3.4
QUANTITATIVE VARIABLEN 221 3.3.5 A PRIORI-PRUEFUNG AUF VORHANDENSEIN
EINER CLUSTERSTRUKTUR 226 3.3.6 GEWICHTUNG VON VARIABLEN UND DISTANZEN,
STANDARDISIERUNG VON OBJEKTEN 228 3.3.7 FEHLENDE WERTE 230 3.3.8 EXKURS:
QUANTIFIZIERUNG UND KONSEQUENZEN DER KATEGORISIERUNG 232 3.4
NAECHSTE-NACHBARN-VERFAHREN UND MITTELWERTVERFAHREN 23 8 3.4.1 DER
COMPLETE-LINKAGE ALS BASISMODELL 239 3.4.1.1 DER HIERARCHISCH
AGGLOMERATIVE ALGORITHMUS 239 3.4.1.2 HIERARCHISCHE DARSTELLUNG VON
AEHNLICHKEITSBEZIEHUNGEN 243 3.4.1.3 MASSZAHLEN ZUR BESTIMMUNG DER
CLUSTERZAHL 247 3.4.1.4 ZUFALLSTESTUNG DES VERSCHMELZUNGSSCHEMAS 250
3.4.1.5 MASSZAHLEN ZUR BEURTEILUNG EINER BESTIMMTEN CLUSTERLOESUNG 253
3.4.2 DER SINGLE-LINKAGE 257 3.4.3 COMPLETE-LINKAGE FUER UEBERLAPPENDE
CLUSTER 261 3.4.4 VERALLGEMEINERTE NAECHSTE-NACHBARN-VERFAHREN 264 3.4.5
MITTELWERTVERFAHREN 270 3.5 REPRAESENTANTEN-VERFAHREN 279 3.5.1
MODELLANSATZ 279 3.5.2 DER ALGORITHMUS ZUR CLUSTERBILDUNG 281 3.5.3
MASSZAHLEN DER MODELLANPASSUNG 286 3.5.4 DIE WAHL DER SCHWELLENWERTE
...291 VIII INHALTSVERZEICHNIS 3.5.5 EIN WEITERES ANWENDUNGSBEISPIEL 291
3.5.6 STRATEGIEN ZUR VERWENDUNG DER CLUSTERZUGEHOERIGKEIT FUER WEITERE
ANALYSEN 295 3.5.7 WEITERE REPRAESENTANTEN-VERFAHREN 296 3.6
HIERARCHISCHE VERFAHREN ZUR KONSTRUKTION VON CLUSTERZENTREN 297 3.6.1
MODELLANSAETZE UND ALGORITHMEN 297 3.6.2 MODELLPRUEFGROESSEN 301 3.6.3
ANALYSE GROSSER DATENSAETZE 302 3.7 K-MEANS-VERFAHREN 308 3.7.1
MODELLANSATZ UND ALGORITHMUS 308 3.7.2 MODELLPRUEFGROESSEN 316 3.7.2.1
BESTIMMUNG DER CLUSTERZAHL 316 3.7.2.2 MASSZAHLEN ZUR BEURTEILUNG EINER
BESTIMMTEN CLUSTERLOESUNG 323 3.7.2.3 ZUFALLSTESTUNG EINER BESTIMMTEN
CLUSTERLOESUNG 323 3.7.3 BESCHREIBUNG UND INTERPRETATION DER CLUSTER 324
3.7.4 STABILITAETS-UND VALIDITAETSPRUEFLING 336 3.7.5 MODIFIKATIONEN DES
K-MEANS-VERFAHRENS 338 3.7.5.1 STARTWERTVERFAHREN 339 3.7.5.1.1
QUICK-CLUSTERING-VERFAHREN 340 3.7.5.1.2 STABILITAETSPRUEFUNG DURCH
AENDERUNG DES STARTWERTVERFAHRENS 341 3.7.5.2 MODIFIKATION DES
ALGORITHMUS 344 3.7.5.3 MODIFIKATION DER ZUORDNUNGSFUNKTION 345 3.7.6
KONFIRMATORISCHES K-MEANS-VERFAHREN 348 4 PROBABILISTISCHE
CLUSTERANALYSEVERFAHREN 353 4.1 EINLEITENDE UEBERSICHT 353 4.2 LATENTE
PROFILANALYSE 357 4.2.1 MODELLANSATZ UND ALGORITHMUS 357 4.2.2
MODELLPRUEFGROESSEN 365 4.2.2.1 BESTIMMUNG DER KLASSENZAHL 365 4.2.2.2
MODELLPRUEFGROESSEN FUER EINE BESTIMMTE KLASSENLOESUNG 368 4.2.2.3
ZUFALLSTESTUNG EINER KLASSENLOESUNG 368 4.2.3 BESCHREIBUNG UND
INTERPRETATION EINER KLASSENLOESUNG 369 4.2.4 KONFIRMATORISCHE LATENTE
PROFILANALYSE 375 4.3 ANALYSE LATENTER KLASSEN FUER NOMINALSKALIERTE
VARIABLEN 379 4.3.1 MODELLANSATZ UND ALGORITHMUS 379 INHALTSVERZEICHNIS
IX 4.3.2 MODELLPRUEFUNG UND INTERPRETATION 385 4.3.3 KONFIRMATORISCHE
ANALYSE 389 4.4 ANALYSE LATENTER KLASSEN FUER ORDINALSKALIERTE VARIABLEN
392 4.4.1 MODELLANSATZ UND SCHAETZALGORITHMUS 392 4.4.2 MODELLPRUEFGROESSEN
398 4.4.3 KONFIRMATORISCHE ANALYSE 402 4.5 ANALYSE LATENTER KLASSEN FUER
GEMISCHTE VARIABLEN 402 4.5.1 MODELLANSATZ UND SCHAETZALGORITHMUS 402
4.5.2 MODELLPRUEFUNG UND INTERPRETATION 404 4.5.3 KONFIRMATORISCHE
ANALYSE 407 5. EXKURS: VERWENDUNG ALLER VARIABLEN FUER EINE
KLASSIFIKATION? 409 LITERATURVERZEICHNIS 413 SACHREGISTER 421
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