Читать книгу Multivariate Analysemethoden - J. Winke - Страница 2
ОглавлениеInhaltsverzeichnis
Die Analyse fehlender Werte
Was sind fehlende Werte?
Wodurch entstehen fehlende Werte?
Warum sind fehlende Werte ein Problem?
Folgen und Konsequenzen fehlender Werte
Klassifikation der fehlenden Werte
Vorgehen bei der Analyse fehlender Werte
Kann man fehlende Werte ignorieren?
Das Ausmaß der fehlenden Werte analysieren
Die Löschung von unvollständigen Daten
Tests zur Analyse der Zufälligkeit
1. Klassische Verfahren
2. Imputationsbasierte Verfahren
Allgemeine Handlungsempfehlung
Die Clusteranalyse
Voraussetzung für Clusteranalyse
Das Vorgehen bei der Clusteranalyse
1) Erstellung der Proximitätsmatrix
Binäre/ nominale Variablenstruktur
Gemischt skalierte Variablenstruktur
2) Auswahl des Clusterverfahrens
Agglomerative Algorithmen (hierarchisch)
Partitionierende Verfahren (K-Means)
Explorative Faktorenanalyse
Voraussetzungen der Faktorenanalyse
Kommunalität & Faktorenextraktion
Kommunalität
Die Zahl der Faktoren bestimmen
Die Entscheidungsbaumanalyse
Modellannahmen/ Voraussetzungen
Aufbaumethoden des Baums & Ablauf
Multiple Regression
1. Modellformulierung
2. Schätzung der Regressionsfunktion
3. Prüfung der Regressionsfunktion
4. Prüfung der Regressionskoeffizienten
5. Prüfung der Modellprämissen
Analyse einflussreicher Beobachtungen
Ausreißer
Dummy Variablen
Methoden der Multiplen Regression
Korrespondenzanalyse
Grundlagen der Korrespondenzanalyse
Einordnung
Fragestellung und Anspruch an die Daten
Erstellung der Zeilen- und Spaltenprofile
Festlegung der geometrischen Schwerpunkte der
Das geometrische Modell – Marken im Raum der Merkmale
Ermittlung der Streuungen (Distanzen)
Symmetrische Normalisierung
Varianzanalyse
Streuungszerlegung (sum of squares)
Interpretation der SPSS-Ergebnisse
Einfaktorielle ANOVA mit Messwiederholung
