Clusteranalyse: anwendungsorientierte Einführung in Klassifikationsverfahren
Gespeichert in:
Hauptverfasser: | , , |
---|---|
Format: | Buch |
Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
München
Oldenbourg Verlag
[2010]
|
Ausgabe: | 3., ergänzte, vollständig überarbeitete und neu gestaltete Auflage |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
Beschreibung: | Literaturverzeichnis Seite [503]-522 |
Beschreibung: | 538 Seiten Illustrationen, Diagramme |
ISBN: | 9783486584578 |
Internformat
MARC
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Datensatz im Suchindex
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adam_text | IMAGE 1
INHALT
I EINLEITUNG 15
1.1 ZIELSETZUNG CLUSTERANALYTISCHER VERFAHREN 15
1.2 HOMOGENITAET ALS GRUNDPRINZIP DER BILDUNG VON CLUSTERN 16
1.3 CLUSTERANALYSEVERFAHREN 18
1.4 GRUNDLAGE DER CLUSTERBILDUNG 20
1.5 KONFIRMATORISCHE UND EXPLORATIVE CLUSTERANALYSE 22
1.6 ANWENDUNGSBEISPIELE 23
1.7 MODELLPRUEFUNG UND VALIDIERUNG 27
1.8 FEHLERANALYSE 28
1.9 DATENANALYSE ALS ITERATIVER PROZESS 30
1.10 COMPUTERPROGRAMME 32
1 UNVOLLSTAENDIGE CLUSTERANALYSEVERFAHREN 35
2 EINLEITENDE UEBERSICHT 37
3 MULTIPLE KORRESPONDENZANALYSE 43
3.1 EIN ANWENDUNGSBEISPIEL 43
3.1.1 FAKTORENANALYTISCHE INTERPRETATION 46
3.1.2 CLUSTERANALYTISCHE INTERPRETATION 52
3.2 DAS MODELL DER MULTIPLEN KORRESPONDENZANALYSE 57
3.2.1 BERECHNUNG DER EMPIRISCHEN ZUSAMMENHANGSMATRIX G 58
3.2.2 BERECHNUNG DER EIGENWERTE, FAKTORLADUNGEN UND KOORDINATENWERTE . .
.. 61 3.2.3 BERECHNUNG DER SKALENWERTE UND INTERPRETATION DER
KOORDINATEN 63 3.2.4 UNERWUENSCHTER EFFEKT DER RESKALIERUNG DER
FAKTORLADUNGEN UND ROTATION DER FAKTOREN 65
3.3 MODELLPRUEFGROESSEN 67
3.3.1 SIGNIFIKANZ DER ZUSAMMENHANGSSTRUKTUR 67
3.3.2 DIE ZAHL MAXIMAL MOEGLICHER UND BEDEUTSAMER DIMENSIONEN 68
3.3.3 UEBERPRUEFUNG DER FAKTORENANALYTISCHEN INTERPRETATION 69
3.3.4 MODELLPRUEFGROESSEN FUER DIE CLUSTERANALYTISCHE INTERPRETATION 7 2
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/987314548
DIGITALISIERT DURCH
IMAGE 2
INHALT
3-4 ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN /T
4 NICHTMETRISCHE MEHRDIMENSIONALE SKALIERUNG 77
4.1 AUFGABENSTELLUNG UND AEHNLICHKEITSMESSUNG 77
4.2 SCHAETZALGORITHMUS 80
4.3 MAXIMALE UND ANGEMESSENE DIMENSIONSZAHL 87
4.4 UNBEKANNTER METRIKPARAMETER P 90
4.5 WEITERE MODELLANPASSUNGSGROESSEN 92
4.6 FREIZEITVERHALTEN VON KINDERN 94
4.6.1 CLUSTERANALYTISCHE INTERPRETATION 96
4.6.2 FAKTORENANALYTISCHE INTERPRETATION 97
4.6.3 FREIZEITAKTIVITAETEN UND SOZIALSTRUKTUR 100
4.7 ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN 107
5 WEITERE RAEUMLICHE DARSTELLUNGSVERFAHREN 109
5.1 DIE BIVARIATE KORRESPONDENZANALYSE 109
5.2 NOMINALE FAKTORENANALYSE NACH MCDONALD 117
5.3 DIE HAUPTKOMPONENTEN-UND FAKTORENANALYSE 122
5.3.1 HAUPTKOMPONENTEN- UND R-FAKTORENANALYSE 122
5.3.2 DIE Q-FAKTORENANALYSE 136
5.4 ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN 143
11 DETERMINISTISCHE CLUSTERANALYSEVERFAHREN 145
6 EINLEITENDE UEBERSICHT 147
6.1 UEBERLAPPENDE UND UEBERLAPPUNGSFREIE CLUSTERLOESUNGEN 147
6.2 GRUNDVORSTELLUNGEN UEBER DIE ZU BILDENDEN CLUSTER 148
6.3 COMPLETE-UND SINGLE-LINKAGE ALS BASISMODELLE 150
6.4 AUSWAHL EINES GEEIGNETEN VERFAHRENS 153
6.5 LOESUNGSSCHRITTE EINER KLASSIFIKATIONSAUFGABE 156
6.6 EIN ANWENDUNGSBEISPIEL 156
6.7 FEHLERQUELLEN 165
7 GEWICHTUNG UND TRANSFORMATION VON VARIABLEN 175
7.1 VERGLEICHBARKEIT VON KLASSIFIKATIONSMERKMALEN 175
7.2 LOESUNGSSTRATEGIEN 176
7.3 THEORETISCHE UND EMPIRISCHE STANDARDISIERUNG 177
7.4 HIERARCHISCHE VARIABLEN 183
7.5 GEMISCHTE VARIABLEN 184
IMAGE 3
INHALT II
7.6 STANDARDISIERUNG VON OBJEKTEN 188
7.7 EXKURS: DIE PROBLEMATIK EINER AUTOMATISCHEN ORTHOGONALISIERUNG 193
8 UNAEHNLICHKEITS- UND AEHNLICHKEITSMASSE 195
8.1 AUSWAHL EINES (UN-)AEHNLICHKEITSMASSES 196
8.2 DICHOTOME VARIABLEN 197
8.3 NOMINALE VARIABLEN 207
8.4 ORDINALE VARIABLEN 211
8.5 QUANTITATIVE VARIABLEN 219
8.6 A-PRIORI-PRUEFUNG AUF VORHANDENSEIN EINER CLUSTERSTRUKTUR 224 8.7
GEWICHTUNG VON VARIABLEN UND DISTANZEN, STANDARDISIERUNG VON OBJEKTEN
226 8.8 FEHLENDE WERTE 228
8.9 EXKURS: QUANTIFIZIERUNG UND KONSEQUENZEN DER KATEGORISIERUNG 230
9 NAECHSTE-NACHBARN- UND MITTELWERTVERFAHREN 233
9.1 DER COMPLETE-LINKAGE ALS BASISMODELL 233
9.1.1 DER HIERARCHISCH-AGGLOMERATIVE ALGORITHMUS 233
9.1.2 HIERARCHISCHE DARSTELLUNG VON AEHNLICHKEITSBEZIEHUNGEN 237 9.1.3
MASSZAHLEN ZUR BESTIMMUNG DER CLUSTERZAHL 241
9.1.4 ZUFALLSTESTUNG DES VERSCHMELZUNGSSCHEMAS 245
9.1.5 MASSZAHLEN ZUR BEURTEILUNG EINER BESTIMMTEN CLUSTERLOESUNG 247 9.2
DER SINGLE-LINKAGE 251
9.3 COMPLETE-LINKAGE FUER UEBERLAPPENDE CLUSTER 255
9.4 VERALLGEMEINERTE NAECHSTE-NACHBARN-VERFAHREN 259
9.5 MITTELWERTVERFAHREN 264
9.6 ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN 274
10 REPRAESENTANTEN-VERFAHREN 277
10.1 MODELLANSATZ 277
10.2 ANWENDUNGSBEISPIEL 279
10.3 DIE WAHL DER SCHWELLENWERTE 280
10.4 WEITERE REPRAESENTANTEN-VERFAHREN 282
10.5 ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN 283
11 HIERARCHISCHE VERFAHREN ZUR KONSTRUKTION VON CLUSTERZENTREN 285 11.1
MODELLANSAETZE, ALGORITHMEN UND WARD-VERFAHREN 285
11.2 BESTIMMUNG DER CLUSTERZAHL UND MODELLPRUEFGROESSEN 290
11.3 ANALYSE DURCHSCHNITTLICHER BEFRAGTER 290
11.4 ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN 295
IMAGE 4
12
INHALT
12 K-MEANS-VERFAHREN 299
12.1 MODELLANSATZ UND ALGORITHMUS 299
12.2 BESTIMMUNG DER CLUSTERZAHL 305
12.3 ZUFALLSTESTUNG EINER BESTIMMTEN CLUSTERLOESUNG 313
12.4 BESCHREIBUNG UND INTERPRETATION DER CLUSTER 314
12.5 FORMALE BESCHREIBUNG DER CLUSTER 321
12.6 ANALYSE VON AUSREISSERN 325
12.7 STABILITAETSPRUEFUNG 328
12.8 INHALTLICHE VALIDITAETSPRUEFUNG 332
12.9 ALTERNATIVE STARTWERTVERFAHREN 335
12.10 GEMISCHTES MESSNIVEAU 336
12.11 MODIFIKATION DES ALGORITHMUS 338
12.12 VERWENDUNG DER MAHALANOBIS-DISTANZ 339
12.13 KONFIRMATORISCHES K-MEANS-VERFAHREN 341
12.14 K-MEDIAN-UND K-MODUS-VERFAHREN 345
12.15 ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN 347
IN PROBABILISTISCHE CLUSTERANALYSEVERFAHREN 349
13 EINLEITENDE UEBERSICHT 351
14 LATENTE PROFILANALYSE 355
14.1 MODELLANSATZ UND ALGORITHMUS 355
14.2 MODELLPRUEFGROESSEN 362
14.2.1 BESTIMMUNG DER KLASSENZAHL 362
14.2.2 ZUFALLSTESTUNG EINER KLASSENLOESUNG 366
14.3 BESCHREIBUNG UND INTERPRETATION EINER KLASSENLOESUNG 367
14.4 UEBERLAPPUNGSINDIZES 368
14.5 UEBERPRUEFUNG DER ANNAHME DER LOKALEN UNABHAENGIGKEIT 372 14.6
KONFIRMATORISCHE LATENTE PROFILANALYSE 373
15 ANALYSE LATENTER KLASSEN FUER NOMINALE, ORDINALE UND GEMISCHTSKALIERTE
VARIABLEN 377
15.1 MODELLANSATZ UND ALGORITHMUS FUER NOMINALE VARIABLEN 377 15.2
MODELLPRUEFUNG UND INTERPRETATION 382
15.3 KONFIRMATORISCHE ANALYSE 387
15.4 MODELLANSATZ UND ALGORITHMUS FUER ORDINALE UND GEMISCHTSKALIERTE
VARIABLEN39O
IMAGE 5
INHALT 13
16 LATENT-GOLD-ANSATZ 395
16.1 ALLGEMEINER ANSATZ UND UEBERBLICK 395
16.2 MODELLANSATZ DER LATENT-CLASS-CLUSTERANALYSE 398
16.2.1 DER KLASSISCHE ANSATZ 399
16.2.2 ERWEITERUNG MIT KOVARIATEN 404
16.2.3 ORDINALE INDIKATORVARIABLEN 407
16.2.4 KONTINUIERLICHE INDIKATORVARIABLEN 409
16.2.5 ZAEHLVARIABLEN 409
16.3 PARAMETERSCHAETZUNG 411
16.4 STATISTIKEN ZUR MODELLANPASSUNG 416
16.4.1 ^-STATISTIKEN 417
16.4.2 LOG-LIKELIHOOD-STATISTIKEN 420
16.4.3 KLASSIFIKATIONS-STATISTIKEN 420
16.4.4 SIGNIFIKANZTESTS MIT PARAMETRISCHEM BOOTSTRAP 422
16.4.5 BIVARIATE RESIDUEN 424
16.4.6 BEURTEILUNG UND AUSWAHL VON MODELLEN 425
16.5 EIN ANWENDUNGSBEISPIEL 426
16.5.1 KONTINUIERLICHE DATEN (LATENTE PROFILANALYSE) 426
16.5.2 HINZUNAHME VON KOVARIATEN 431
17 WEITERENTWICKLUNGEN UND MODIFIKATIONEN 439
17.1 AUTOCLASS (GEMEINSAM MIT ARNE BETHMANN) 439
17.1.1 MODELL 441
17.1.2 SCHAETZVERFAHREN UND BESTIMMUNG DER CLUSTERZAHL 443
17.1.3 VERGLEICHSRECHNUNG MIT DEN DENZ-DATEN 444
17.2 TWOSTEP-CLUSTER 446
17.2.1 ALLGEMEINER ANSATZ 446
17.2.2 ERGEBNIS FUER DIE METRISCHEN DENZ-DATEN UND FUER GEMISCHTE
SKALENNIVEAUS 450 17.3 VERGLEICH AUSGEWAEHLTER SOFTWARE (GEMEINSAM MIT
ARNE BETHMANN) 451 17.3.1 SIMULATIONSMODELLE 451
17.3.2 ERGEBNISSE 452
IV SPEZIELLE ANWENDUNGSFRAGEN 457
18 HAEUFIG GESTELLTE ANWENDUNGSFRAGEN 459
18.1 WELCHES VERFAHREN? 459
18.1.1 BILDUNG ABGELEITETER VARIABLEN 459
18.1.2 RAEUMLICHE DARSTELLUNG VON OBJEKTEN ODER VARIABLEN 460 18.1.3
AUFFINDEN EINER HIERARCHISCHEN AEHNLICHKEITSSTRUKTUR 461
IMAGE 6
14 INHALT
18.1.4 RAEUMLICHE ODER HIERARCHISCHE DARSTELLUNG? 462
18.1.5 KLASSIFIKATION VON VARIABLEN 463
18.1.6 KLASSIFIKATION VON OBJEKTEN 464
18.2 VERWENDUNG ALLER VARIABLEN? 466
18.3 WELCHES UN- BZW. AEHNLICHKEITSMASS? 469
18.4 WIE VIELE CLUSTER? 470
18.5 MODALE KLASSENZUGEHOERIGKEIT ODER ZUORDNUNGSWAHRSCHEINLICHKEITEN? .
. . 472
19 KLASSIFIKATION VON VERLAEUFEN MITTELS OPTIMAL MATCHING HEINZ LEITGOEB
475
19.1 EINFUEHRUNG 475
19.2 METHODISCHE GRUNDLAGEN 476
19.3 DIE HAMMING-DISTANZ 479
19.4 DIE LEVENSHTEIN-DISTANZ 481
19.5 EIN THEORETISCHES BEISPIEL 482
19.6 DIE FESTSETZUNG DER TRANSFORMATIONSKOSTEN 485
19.7 DER ANALYSEABLAUF 488
19.8 FAZIT UND ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN 491
20 FORMALE GUELTIGKEITSPRUEFUNG UND KONSENSUSLOESUNGEN 493 20.1 FORMALE
GUELTIGKEITSPRUEFUNG 493
20.2 KONSENSUSLOESUNGEN 497
20.2.1 KONSENSUS FUER CLUSTERMITTELWERTE 498
20.2.2 KONSENSUS AUF DER BASIS DER CLUSTERZUORDNUNGEN 499
LITERATUR 503
REGISTER 523
|
adam_txt |
IMAGE 1
INHALT
I EINLEITUNG 15
1.1 ZIELSETZUNG CLUSTERANALYTISCHER VERFAHREN 15
1.2 HOMOGENITAET ALS GRUNDPRINZIP DER BILDUNG VON CLUSTERN 16
1.3 CLUSTERANALYSEVERFAHREN 18
1.4 GRUNDLAGE DER CLUSTERBILDUNG 20
1.5 KONFIRMATORISCHE UND EXPLORATIVE CLUSTERANALYSE 22
1.6 ANWENDUNGSBEISPIELE 23
1.7 MODELLPRUEFUNG UND VALIDIERUNG 27
1.8 FEHLERANALYSE 28
1.9 DATENANALYSE ALS ITERATIVER PROZESS 30
1.10 COMPUTERPROGRAMME 32
1 UNVOLLSTAENDIGE CLUSTERANALYSEVERFAHREN 35
2 EINLEITENDE UEBERSICHT 37
3 MULTIPLE KORRESPONDENZANALYSE 43
3.1 EIN ANWENDUNGSBEISPIEL 43
3.1.1 FAKTORENANALYTISCHE INTERPRETATION 46
3.1.2 CLUSTERANALYTISCHE INTERPRETATION 52
3.2 DAS MODELL DER MULTIPLEN KORRESPONDENZANALYSE 57
3.2.1 BERECHNUNG DER EMPIRISCHEN ZUSAMMENHANGSMATRIX G 58
3.2.2 BERECHNUNG DER EIGENWERTE, FAKTORLADUNGEN UND KOORDINATENWERTE . .
. 61 3.2.3 BERECHNUNG DER SKALENWERTE UND INTERPRETATION DER
KOORDINATEN 63 3.2.4 UNERWUENSCHTER EFFEKT DER RESKALIERUNG DER
FAKTORLADUNGEN UND ROTATION DER FAKTOREN 65
3.3 MODELLPRUEFGROESSEN 67
3.3.1 SIGNIFIKANZ DER ZUSAMMENHANGSSTRUKTUR 67
3.3.2 DIE ZAHL MAXIMAL MOEGLICHER UND BEDEUTSAMER DIMENSIONEN 68
3.3.3 UEBERPRUEFUNG DER FAKTORENANALYTISCHEN INTERPRETATION 69
3.3.4 MODELLPRUEFGROESSEN FUER DIE CLUSTERANALYTISCHE INTERPRETATION 7 2
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/987314548
DIGITALISIERT DURCH
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INHALT
3-4 ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN /T
4 NICHTMETRISCHE MEHRDIMENSIONALE SKALIERUNG 77
4.1 AUFGABENSTELLUNG UND AEHNLICHKEITSMESSUNG 77
4.2 SCHAETZALGORITHMUS 80
4.3 MAXIMALE UND ANGEMESSENE DIMENSIONSZAHL 87
4.4 UNBEKANNTER METRIKPARAMETER P 90
4.5 WEITERE MODELLANPASSUNGSGROESSEN 92
4.6 FREIZEITVERHALTEN VON KINDERN 94
4.6.1 CLUSTERANALYTISCHE INTERPRETATION 96
4.6.2 FAKTORENANALYTISCHE INTERPRETATION 97
4.6.3 FREIZEITAKTIVITAETEN UND SOZIALSTRUKTUR 100
4.7 ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN 107
5 WEITERE RAEUMLICHE DARSTELLUNGSVERFAHREN 109
5.1 DIE BIVARIATE KORRESPONDENZANALYSE 109
5.2 NOMINALE FAKTORENANALYSE NACH MCDONALD 117
5.3 DIE HAUPTKOMPONENTEN-UND FAKTORENANALYSE 122
5.3.1 HAUPTKOMPONENTEN- UND R-FAKTORENANALYSE 122
5.3.2 DIE Q-FAKTORENANALYSE 136
5.4 ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN 143
11 DETERMINISTISCHE CLUSTERANALYSEVERFAHREN 145
6 EINLEITENDE UEBERSICHT 147
6.1 UEBERLAPPENDE UND UEBERLAPPUNGSFREIE CLUSTERLOESUNGEN 147
6.2 GRUNDVORSTELLUNGEN UEBER DIE ZU BILDENDEN CLUSTER 148
6.3 COMPLETE-UND SINGLE-LINKAGE ALS BASISMODELLE 150
6.4 AUSWAHL EINES GEEIGNETEN VERFAHRENS 153
6.5 LOESUNGSSCHRITTE EINER KLASSIFIKATIONSAUFGABE 156
6.6 EIN ANWENDUNGSBEISPIEL 156
6.7 FEHLERQUELLEN 165
7 GEWICHTUNG UND TRANSFORMATION VON VARIABLEN 175
7.1 VERGLEICHBARKEIT VON KLASSIFIKATIONSMERKMALEN 175
7.2 LOESUNGSSTRATEGIEN 176
7.3 THEORETISCHE UND EMPIRISCHE STANDARDISIERUNG 177
7.4 HIERARCHISCHE VARIABLEN 183
7.5 GEMISCHTE VARIABLEN 184
IMAGE 3
INHALT II
7.6 STANDARDISIERUNG VON OBJEKTEN 188
7.7 EXKURS: DIE PROBLEMATIK EINER AUTOMATISCHEN ORTHOGONALISIERUNG 193
8 UNAEHNLICHKEITS- UND AEHNLICHKEITSMASSE 195
8.1 AUSWAHL EINES (UN-)AEHNLICHKEITSMASSES 196
8.2 DICHOTOME VARIABLEN 197
8.3 NOMINALE VARIABLEN 207
8.4 ORDINALE VARIABLEN 211
8.5 QUANTITATIVE VARIABLEN 219
8.6 A-PRIORI-PRUEFUNG AUF VORHANDENSEIN EINER CLUSTERSTRUKTUR 224 8.7
GEWICHTUNG VON VARIABLEN UND DISTANZEN, STANDARDISIERUNG VON OBJEKTEN
226 8.8 FEHLENDE WERTE 228
8.9 EXKURS: QUANTIFIZIERUNG UND KONSEQUENZEN DER KATEGORISIERUNG 230
9 NAECHSTE-NACHBARN- UND MITTELWERTVERFAHREN 233
9.1 DER COMPLETE-LINKAGE ALS BASISMODELL 233
9.1.1 DER HIERARCHISCH-AGGLOMERATIVE ALGORITHMUS 233
9.1.2 HIERARCHISCHE DARSTELLUNG VON AEHNLICHKEITSBEZIEHUNGEN 237 9.1.3
MASSZAHLEN ZUR BESTIMMUNG DER CLUSTERZAHL 241
9.1.4 ZUFALLSTESTUNG DES VERSCHMELZUNGSSCHEMAS 245
9.1.5 MASSZAHLEN ZUR BEURTEILUNG EINER BESTIMMTEN CLUSTERLOESUNG 247 9.2
DER SINGLE-LINKAGE 251
9.3 COMPLETE-LINKAGE FUER UEBERLAPPENDE CLUSTER 255
9.4 VERALLGEMEINERTE NAECHSTE-NACHBARN-VERFAHREN 259
9.5 MITTELWERTVERFAHREN 264
9.6 ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN 274
10 REPRAESENTANTEN-VERFAHREN 277
10.1 MODELLANSATZ 277
10.2 ANWENDUNGSBEISPIEL 279
10.3 DIE WAHL DER SCHWELLENWERTE 280
10.4 WEITERE REPRAESENTANTEN-VERFAHREN 282
10.5 ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN 283
11 HIERARCHISCHE VERFAHREN ZUR KONSTRUKTION VON CLUSTERZENTREN 285 11.1
MODELLANSAETZE, ALGORITHMEN UND WARD-VERFAHREN 285
11.2 BESTIMMUNG DER CLUSTERZAHL UND MODELLPRUEFGROESSEN 290
11.3 ANALYSE DURCHSCHNITTLICHER BEFRAGTER 290
11.4 ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN 295
IMAGE 4
12
INHALT
12 K-MEANS-VERFAHREN 299
12.1 MODELLANSATZ UND ALGORITHMUS 299
12.2 BESTIMMUNG DER CLUSTERZAHL 305
12.3 ZUFALLSTESTUNG EINER BESTIMMTEN CLUSTERLOESUNG 313
12.4 BESCHREIBUNG UND INTERPRETATION DER CLUSTER 314
12.5 FORMALE BESCHREIBUNG DER CLUSTER 321
12.6 ANALYSE VON AUSREISSERN 325
12.7 STABILITAETSPRUEFUNG 328
12.8 INHALTLICHE VALIDITAETSPRUEFUNG 332
12.9 ALTERNATIVE STARTWERTVERFAHREN 335
12.10 GEMISCHTES MESSNIVEAU 336
12.11 MODIFIKATION DES ALGORITHMUS 338
12.12 VERWENDUNG DER MAHALANOBIS-DISTANZ 339
12.13 KONFIRMATORISCHES K-MEANS-VERFAHREN 341
12.14 K-MEDIAN-UND K-MODUS-VERFAHREN 345
12.15 ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN 347
IN PROBABILISTISCHE CLUSTERANALYSEVERFAHREN 349
13 EINLEITENDE UEBERSICHT 351
14 LATENTE PROFILANALYSE 355
14.1 MODELLANSATZ UND ALGORITHMUS 355
14.2 MODELLPRUEFGROESSEN 362
14.2.1 BESTIMMUNG DER KLASSENZAHL 362
14.2.2 ZUFALLSTESTUNG EINER KLASSENLOESUNG 366
14.3 BESCHREIBUNG UND INTERPRETATION EINER KLASSENLOESUNG 367
14.4 UEBERLAPPUNGSINDIZES 368
14.5 UEBERPRUEFUNG DER ANNAHME DER LOKALEN UNABHAENGIGKEIT 372 14.6
KONFIRMATORISCHE LATENTE PROFILANALYSE 373
15 ANALYSE LATENTER KLASSEN FUER NOMINALE, ORDINALE UND GEMISCHTSKALIERTE
VARIABLEN 377
15.1 MODELLANSATZ UND ALGORITHMUS FUER NOMINALE VARIABLEN 377 15.2
MODELLPRUEFUNG UND INTERPRETATION 382
15.3 KONFIRMATORISCHE ANALYSE 387
15.4 MODELLANSATZ UND ALGORITHMUS FUER ORDINALE UND GEMISCHTSKALIERTE
VARIABLEN39O
IMAGE 5
INHALT 13
16 LATENT-GOLD-ANSATZ 395
16.1 ALLGEMEINER ANSATZ UND UEBERBLICK 395
16.2 MODELLANSATZ DER LATENT-CLASS-CLUSTERANALYSE 398
16.2.1 DER KLASSISCHE ANSATZ 399
16.2.2 ERWEITERUNG MIT KOVARIATEN 404
16.2.3 ORDINALE INDIKATORVARIABLEN 407
16.2.4 KONTINUIERLICHE INDIKATORVARIABLEN 409
16.2.5 ZAEHLVARIABLEN 409
16.3 PARAMETERSCHAETZUNG 411
16.4 STATISTIKEN ZUR MODELLANPASSUNG 416
16.4.1 ^-STATISTIKEN 417
16.4.2 LOG-LIKELIHOOD-STATISTIKEN 420
16.4.3 KLASSIFIKATIONS-STATISTIKEN 420
16.4.4 SIGNIFIKANZTESTS MIT PARAMETRISCHEM BOOTSTRAP 422
16.4.5 BIVARIATE RESIDUEN 424
16.4.6 BEURTEILUNG UND AUSWAHL VON MODELLEN 425
16.5 EIN ANWENDUNGSBEISPIEL 426
16.5.1 KONTINUIERLICHE DATEN (LATENTE PROFILANALYSE) 426
16.5.2 HINZUNAHME VON KOVARIATEN 431
17 WEITERENTWICKLUNGEN UND MODIFIKATIONEN 439
17.1 AUTOCLASS (GEMEINSAM MIT ARNE BETHMANN) 439
17.1.1 MODELL 441
17.1.2 SCHAETZVERFAHREN UND BESTIMMUNG DER CLUSTERZAHL 443
17.1.3 VERGLEICHSRECHNUNG MIT DEN DENZ-DATEN 444
17.2 TWOSTEP-CLUSTER 446
17.2.1 ALLGEMEINER ANSATZ 446
17.2.2 ERGEBNIS FUER DIE METRISCHEN DENZ-DATEN UND FUER GEMISCHTE
SKALENNIVEAUS 450 17.3 VERGLEICH AUSGEWAEHLTER SOFTWARE (GEMEINSAM MIT
ARNE BETHMANN) 451 17.3.1 SIMULATIONSMODELLE 451
17.3.2 ERGEBNISSE 452
IV SPEZIELLE ANWENDUNGSFRAGEN 457
18 HAEUFIG GESTELLTE ANWENDUNGSFRAGEN 459
18.1 WELCHES VERFAHREN? 459
18.1.1 BILDUNG ABGELEITETER VARIABLEN 459
18.1.2 RAEUMLICHE DARSTELLUNG VON OBJEKTEN ODER VARIABLEN 460 18.1.3
AUFFINDEN EINER HIERARCHISCHEN AEHNLICHKEITSSTRUKTUR 461
IMAGE 6
14 INHALT
18.1.4 RAEUMLICHE ODER HIERARCHISCHE DARSTELLUNG? 462
18.1.5 KLASSIFIKATION VON VARIABLEN 463
18.1.6 KLASSIFIKATION VON OBJEKTEN 464
18.2 VERWENDUNG ALLER VARIABLEN? 466
18.3 WELCHES UN- BZW. AEHNLICHKEITSMASS? 469
18.4 WIE VIELE CLUSTER? 470
18.5 MODALE KLASSENZUGEHOERIGKEIT ODER ZUORDNUNGSWAHRSCHEINLICHKEITEN? .
. . 472
19 KLASSIFIKATION VON VERLAEUFEN MITTELS OPTIMAL MATCHING HEINZ LEITGOEB
475
19.1 EINFUEHRUNG 475
19.2 METHODISCHE GRUNDLAGEN 476
19.3 DIE HAMMING-DISTANZ 479
19.4 DIE LEVENSHTEIN-DISTANZ 481
19.5 EIN THEORETISCHES BEISPIEL 482
19.6 DIE FESTSETZUNG DER TRANSFORMATIONSKOSTEN 485
19.7 DER ANALYSEABLAUF 488
19.8 FAZIT UND ANWENDUNGSEMPFEHLUNGEN 491
20 FORMALE GUELTIGKEITSPRUEFUNG UND KONSENSUSLOESUNGEN 493 20.1 FORMALE
GUELTIGKEITSPRUEFUNG 493
20.2 KONSENSUSLOESUNGEN 497
20.2.1 KONSENSUS FUER CLUSTERMITTELWERTE 498
20.2.2 KONSENSUS AUF DER BASIS DER CLUSTERZUORDNUNGEN 499
LITERATUR 503
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