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SPSS Trainings

Analyse II: Inferenzstatistik

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Clusteranalysen Dieser Kurs führt ein in die Gruppe der Clusterverfahren. Vorgestellt werden hierarchische, partitionierende und TwoStep-Verfahren. Bei der hierarchischen Clusteranalyse (CLUSTER) lernen Sie die diversen Maße (z.B. quadrierte euklidische Distanz, Pearson-Korrelation, Chi²-Maß etc.) und Methoden (Density, Linkage, Ward etc.) einschl. ihrer Bias (z.B. Ausreißer, Chaining) kennen und lernen, Intervalldaten, Häufigkeiten und binäre Daten zu clustern bzw. Kategorialdaten und gemischte Daten zu kodieren, clustern und jeweils zu interpretieren. Die Clusterzentrenanalyse (k-means, QUICK CLUSTER) lernen Sie als partitionierendes Verfahren kennen. Sie lernen Teststatistiken zur Bestimmung der optimalen Clusterzahl kennen (z.B. Eta², F-max; nicht im original SPSS Leistungsumfang enthalten), wie auch die ausgewählte Clusterlösung auf Interpretierbarkeit, Stabilität und Validität zu prüfen. Die Besonderheiten der seit V11.5 von SPSS angebotenen Two-Step Clusteranalyse (TWOSTEP CLUSTER) werden anhand einer aktuellen Evaluation mit der gebotenen kritischen Distanz vorgestellt. Darüber hinaus lernen Sie Kriterien für die Beurteilung einer guten Clusterlösung kennen, wie auch alternative grafische und logische Ansätze zur Clusterung von Daten. Für alle Verfahren wird die Überprüfung von Voraussetzungen, Anforderung, Rechenschritte, wie auch die Interpretation von Ergebnissen an Beispielen geübt. Die Unterlagen alleine für diesen Kurs umfassen ca. 180 DIN A4 Seiten.
Steuerung:
Dauer:
Maus + Syntax
1½-2 Einheiten

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