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Kurzbeschreibung

Clusteranalyse mit SPSS: Mit Faktorenanalyse


Clustern bedeutet immer auch Segmentieren: Mit einem Gruppieren von Fällen in heterogene Cluster geht immer auch ein Trennen von Fällen in Gruppen einher. Dieses Buch führt ein in die grundlegenden Ansätze des Clusterns, der Faktor- bzw. Komponentenextraktion, der Diskriminanzanalyse, sowie weiterer Ansätze.

Kapitel 1 behandelt die Familie der Clusteranalysen. Darin vorgestellt werden u.a. hierarchische, partitionierende, sowie das Two-Step Clusterverfahren.

Kapitel 2 behandelt die Faktorenanalyse mit SPSS. Zuerst wird in das Grundprinzip und anschließend in die wichtigsten Extraktionsmethoden (u.a. Hauptkomponentenanalyse, Hauptachsen-Faktorenanalyse, Maximum Likelihood-Ansatz), wie auch Rotationsmethoden (z.B. orthogonal vs. oblique) eingeführt.

Kapitel 3 stellt die Diskriminanzanalyse vor. Die Diskriminanzanalyse wird oft in Kombination mit den beiden anderen Verfahrensgruppen eingesetzt. Ein separates Kapitel stellt weitere Möglichkeiten des Clusterns und Segmentieren vor, darin u.a. Entscheidungsbäume. Einige in diesem Buch behandelten Methoden und Techniken gibt es auch als Knoten in SPSS CLEMENTINE und können dort entsprechend angewandt werden, z.B. die Cluster- Knoten (k-means und TwoStep), sowie der Baum-Knoten CHAID. Das Verfahren der Diskriminanzanalyse liegt z.B. dem QUEST-Knoten zugrunde. Das Ziel der Einführung vor allem in die Clusteranalyse mit SPSS ist daher auch, eine erste Übersicht und eine tragfähige Grundlage zu schaffen, auf deren Grundlage der routinierte Anwender auch mittels CLEMENTINE alleine voranschreiten kann.

Die wichtigsten SPSS Dateien und Syntax-Beispiele zum Buch stehen auf der Webseite des Autors zum kostenlosen Download bereit.

 
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