Clusteranalyse mit SPSS: mit Faktorenanalyse
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München
Oldenbourg
2010
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|---|---|
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Inhalt
Vorwort
1
Clusteranalyse
1
1.1 Einführung in „die"
Clusteranalyse
.1
1.1.1 Eine
Clusteranalyse
am Strand.2
1.1.2 Grundansätze.8
1.1.3 Erste Auswahlkriterien.10
1.2 Hierarchische
Clusteranalysen
.23
1.2.1 Einleitung: Das Grundverfahren.23
1.2.2 Eingrenzung des Verfahrens.24
1.2.3 Demonstration:
Bias
beim eindimensionalen Clustern.36
1.2.4 Syntax von
PROXIMITIES
und
CLUSTER
.44
1.2.5 Analyse von Intervalldaten - Mögliche Fehlerquellen erkennen und eingrenzen.48
1.2.6 Analyse von binären Daten (Einheitliche Daten).69
1.2.7 Analyse von binären Daten (Analyse gemischter Daten
I)
.75
1.2.8 Analyse von Häufigkeiten: Clusterung von Variablen.79
1.2.9 Analyse von gemischten Daten
II
(Analyse von Fällen).84
1.2.10 Exkurs: Kophenetischer Korrelationskoeffizient.91
1.2.11 Annahmen der hierarchischen Verfahren.94
1.3 Two-Step
Clusteranalyse.
95
1.3.1 Einleitung: Das Two-Step Verfahren.96
1.3.2 Anwendungsbeispiel (Maus, Syntax).98
1.3.3 Interpretation der SPSS Ausgabe.106
1.3.4 Annahmen der Two-Step
Clusteranalyse
.115
1.4 Partitionierendes Verfahren: Clusterzentrenanalyse (k-means).117
1.4.1 Einleitung: Das Verfahren.117
1.4.2 Beispiel (inkl. Teststatistiken zur Beurteilung der Clusterzahl).118
1.4.3 Ausgabe (inkl. Prüfung der Stabilität und Validität).129
1.4.4 Anwendung der Clusterzentrenanalyse als Prototypenanalyse.136
1.4.5 Annahmen der Clusterzentrenanalyse.144
1.5 Alternativen: Grafische bzw. logische
Clustermethoden
.145
1.5.1 Grafische Clusterung: Portfolio-Diagramm bzw. Wettbewerbsvorteilsmatrix.146
1.5.2 Logische
Clusteranalyse:
Klassifikation über Index-Bildung.148
XVI
_Inhalt
1.5.3 Zufallsbasierte
Cluster
.151
1.5.4 Clusterung auf der Basis gemeinsamer Merkmale (Kombinatorik).152
1.5.5 Analyse Nächstgelegener Nachbar (KNN): Prototypenanalyse
II
.154
1.5.6 Klassifikationsanalyse: Entscheidungsbäume
(TREE)
.165
1.5.7 Ungewöhnliche Fälle identifizieren
(DETECT
ANOMAL
Y)
.170
1.5.8 Visuelles Klassieren und Optimales Klassieren.172
2 Faktorenanalyse 179
2.1 Einführung: „Die" Faktorenanalyse.180
2.2 Grundprinzip „der" Faktorenanalyse.182
2.3 Varianten der Faktorenanalyse.186
2.3.1 Die wichtigsten Extraktionsmethoden.190
2.3.2 Rotationsmethoden und ihre Funktion.202
2.4 Kriterien zur Bestimmung der Faktoren: Anzahl und Interpretation.209
2.4.1 Bestimmung der Anzahl der Faktoren.209
2.4.2 Interpretation und Benennung der Faktoren.212
2.5 Durchführung einer Faktorenanalyse.215
2.5.1 Beispiel 1: Hauptkomponentenanalyse (PCA): Datenreduktion.217
2.5.2 Beispiel 2: Maximum Likelihood-Faktorenanalyse (ML): Hypothesentest (KFA)231
2.5.3 Beispiel 3: Hauptachsen-Faktorenanalyse
(PAF):
Fokus: Rotation (Maus).242
2.5.4 Beispiel 4: Hauptachsen-Faktorenanalyse
(PAF):
Fokus: Statistik (Syntax).257
2.5.5 Beispiel 5: Hauptachsen-Faktorenanalyse
(PAF):
Fokus: Optimierung.275
2.5.6 Faktorenanalyse von Fällen- Q-Typ Faktorenanalyse (Syntax).280
2.5.7 Faktorenanalyse eingelesener Matrizen (Syntax).290
2.6 Voraussetzungen für eine Faktorenanalyse.291
3 Diskriminanzanalyse 299
3.1 Das Ziel der Diskriminanzanalyse.299
3.2 Logik, Phasen und Vergleich mit anderen Verfahren.301
3.2.1 Logik und Phasen der Diskriminanzanalyse.301
3.2.2 Vergleich mit anderen Verfahren.306
3.3 Beispiel
I:
Multiple schrittweise Diskriminanzanalyse mit zwei Gruppen.308
3.4 Beispiel
II:
Multiple schrittweise Diskriminanzanalyse mit drei Gruppen.336
3.5 Voraussetzungen der Diskriminanzanalyse.354
4 Anhang: Formeln 361
5 Literatur 385
Inhalt_
XVII
6 Ihre Meinung zu diesem Buch 397
7 Autor 399
Syntaxverzeichnis 401
Sachverzeichnis 409
Verzeichnis der SPSS Dateien 435 |
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Inhalt
Vorwort
1
Clusteranalyse
1
1.1 Einführung in „die"
Clusteranalyse
.1
1.1.1 Eine
Clusteranalyse
am Strand.2
1.1.2 Grundansätze.8
1.1.3 Erste Auswahlkriterien.10
1.2 Hierarchische
Clusteranalysen
.23
1.2.1 Einleitung: Das Grundverfahren.23
1.2.2 Eingrenzung des Verfahrens.24
1.2.3 Demonstration:
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beim eindimensionalen Clustern.36
1.2.4 Syntax von
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1.2.5 Analyse von Intervalldaten - Mögliche Fehlerquellen erkennen und eingrenzen.48
1.2.6 Analyse von binären Daten (Einheitliche Daten).69
1.2.7 Analyse von binären Daten (Analyse gemischter Daten
I)
.75
1.2.8 Analyse von Häufigkeiten: Clusterung von Variablen.79
1.2.9 Analyse von gemischten Daten
II
(Analyse von Fällen).84
1.2.10 Exkurs: Kophenetischer Korrelationskoeffizient.91
1.2.11 Annahmen der hierarchischen Verfahren.94
1.3 Two-Step
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95
1.3.1 Einleitung: Das Two-Step Verfahren.96
1.3.2 Anwendungsbeispiel (Maus, Syntax).98
1.3.3 Interpretation der SPSS Ausgabe.106
1.3.4 Annahmen der Two-Step
Clusteranalyse
.115
1.4 Partitionierendes Verfahren: Clusterzentrenanalyse (k-means).117
1.4.1 Einleitung: Das Verfahren.117
1.4.2 Beispiel (inkl. Teststatistiken zur Beurteilung der Clusterzahl).118
1.4.3 Ausgabe (inkl. Prüfung der Stabilität und Validität).129
1.4.4 Anwendung der Clusterzentrenanalyse als Prototypenanalyse.136
1.4.5 Annahmen der Clusterzentrenanalyse.144
1.5 Alternativen: Grafische bzw. logische
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.145
1.5.1 Grafische Clusterung: Portfolio-Diagramm bzw. Wettbewerbsvorteilsmatrix.146
1.5.2 Logische
Clusteranalyse:
Klassifikation über Index-Bildung.148
XVI
_Inhalt
1.5.3 Zufallsbasierte
Cluster
.151
1.5.4 Clusterung auf der Basis gemeinsamer Merkmale (Kombinatorik).152
1.5.5 Analyse Nächstgelegener Nachbar (KNN): Prototypenanalyse
II
.154
1.5.6 Klassifikationsanalyse: Entscheidungsbäume
(TREE)
.165
1.5.7 Ungewöhnliche Fälle identifizieren
(DETECT
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Y)
.170
1.5.8 Visuelles Klassieren und Optimales Klassieren.172
2 Faktorenanalyse 179
2.1 Einführung: „Die" Faktorenanalyse.180
2.2 Grundprinzip „der" Faktorenanalyse.182
2.3 Varianten der Faktorenanalyse.186
2.3.1 Die wichtigsten Extraktionsmethoden.190
2.3.2 Rotationsmethoden und ihre Funktion.202
2.4 Kriterien zur Bestimmung der Faktoren: Anzahl und Interpretation.209
2.4.1 Bestimmung der Anzahl der Faktoren.209
2.4.2 Interpretation und Benennung der Faktoren.212
2.5 Durchführung einer Faktorenanalyse.215
2.5.1 Beispiel 1: Hauptkomponentenanalyse (PCA): Datenreduktion.217
2.5.2 Beispiel 2: Maximum Likelihood-Faktorenanalyse (ML): Hypothesentest (KFA)231
2.5.3 Beispiel 3: Hauptachsen-Faktorenanalyse
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3 Diskriminanzanalyse 299
3.1 Das Ziel der Diskriminanzanalyse.299
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3.2.1 Logik und Phasen der Diskriminanzanalyse.301
3.2.2 Vergleich mit anderen Verfahren.306
3.3 Beispiel
I:
Multiple schrittweise Diskriminanzanalyse mit zwei Gruppen.308
3.4 Beispiel
II:
Multiple schrittweise Diskriminanzanalyse mit drei Gruppen.336
3.5 Voraussetzungen der Diskriminanzanalyse.354
4 Anhang: Formeln 361
5 Literatur 385
Inhalt_
XVII
6 Ihre Meinung zu diesem Buch 397
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