Hallo zusammen,
Ich habe ein Problem mit der Clusteranalyse. In meiner Studie habe ich mithilfe einer dichotomen Skala untersucht, wie sich Menschen mit anderen auf einer online Plattform vergleichen. Beispiel: Wenn ich mich mit anderen vergleiche fühle ich mich: unterlegen - überlegen. Unter den Adjektiven konnten die Probanden auf einer Skala von 1-10 die gewünschte Zahl zwischen den zwei Polen ankreuzen. Von den Adjektivpaaren gab es 10 Stück. Nun würde ich gerne Gruppen daraus bilden, mit denen ich anschließend weiter rechnen kann. Es sollte also bestenfalls dabei rauskommen, dass es eine Gruppe unter den Probanden gibt die sich hauptsächlich attraktiver, sicherer und talentierter als andere fühlen und eine zweite Gruppe, die sich eher als outsider, untalentierter und unterlegen fühlt usw...
Wenn ich eine Clusteranalyse durchführe erhalte ich lediglich zwei Gruppen, eine aus Probanden, die stets niedrigere Werte angekreuzt haben und eine zweite, die stets höhere Werte angekreuzt haben... Wie schaffe ich es die internen Gruppen zu finden??
Liebe Grüße
Clusteranalyse dichotome Skala
-
dutchie
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- Registriert: 01.02.2018, 10:45
Re: Clusteranalyse dichotome Skala
hallo nessi24
zum verständnis:
Du hast 10 Variablen und jede variable ist polar aufgebaut, also links z.B. "unterlegen" und rechts der Pol "überlegen",
als endpunkte der skala quasi,
dazwischen 10 abstufungen (gerade zahl, es gibt somit keine Mitte und eine Tendenz ist immer gegeben).
Die bezeichnung dichotom ist dann falsch, das sind Variablen mit nur 2 Antwortmöglichkeiten, z.B. ja vs. nein oder
männlich vs. weiblich.
wenn du zwei gruppen rausbekommst, ist das nicht genau was du willst?
die gruppe mit niedrigen werten: outsider, untalentierter und unterlegen
die mit hohen werten: attraktiver, sicherer und talentierter
musst du da vielleicht intern umkodieren, die richtung des items ändern, große werte zu kleinen machen und umgekehrt?
es kann ja sein, dass es diese gewünschten Gruppen nicht gibt und du mit den ursprünglichen variablen weiter
rechnen musst.
Problem auch: vermutlich sind die 10 Variablen hoch korreliert? mach da mal eine Faktorenanalyse vorher.
möglich ist aber:
Du vergisst den knopf clusteranalyse und machst das mit der Hand (also mit dem PC natürlich aber in Excel z.B)
du definierst einen Gruppendummy dieser hat folgende werte (oder sagen wir du definierst die gewünschten Clusterzentren)
attraktiver 8
sicherer 8
talentierter 8
nicht zuviele variablen und auch nur solche die nicht korrelieren (nach möglichkeit)
dann bestimmst du die ähnlichkeit jeder Vp mit diese dummy über Korrelation oder Abstandsmaß (an dieser stelle gut überlegen)
am besten wohl abstand euklid, bester wert abstand null, dann hat eine Vp die gruppe genau getroffen.
das kannst du ja für beliebig viel gruppen machen, und siehst dann an den abständen wie gerne eine vp in die gruppe will
oder auch nicht...dabei musst du aber immer das Ideal der clusteranalyse beachten:
maximale heterogentät zwischen und maximale homogentät innerhalb der Cluster
Ich glaub bei einer clusteranalyse in SPSS kann man vorher auch die clusterzentren definieren, da bin ich mir aber nicht sicher.
Du hast jetzt auch eine Variable, die bestimmt wie nahe eine VP dem ideal irgend eines clusters kommt, damit kannst du eventuell
weiterkorrelieren.
lieben gruß
dutchie
zum verständnis:
Du hast 10 Variablen und jede variable ist polar aufgebaut, also links z.B. "unterlegen" und rechts der Pol "überlegen",
als endpunkte der skala quasi,
dazwischen 10 abstufungen (gerade zahl, es gibt somit keine Mitte und eine Tendenz ist immer gegeben).
Die bezeichnung dichotom ist dann falsch, das sind Variablen mit nur 2 Antwortmöglichkeiten, z.B. ja vs. nein oder
männlich vs. weiblich.
wenn du zwei gruppen rausbekommst, ist das nicht genau was du willst?
die gruppe mit niedrigen werten: outsider, untalentierter und unterlegen
die mit hohen werten: attraktiver, sicherer und talentierter
musst du da vielleicht intern umkodieren, die richtung des items ändern, große werte zu kleinen machen und umgekehrt?
es kann ja sein, dass es diese gewünschten Gruppen nicht gibt und du mit den ursprünglichen variablen weiter
rechnen musst.
Problem auch: vermutlich sind die 10 Variablen hoch korreliert? mach da mal eine Faktorenanalyse vorher.
möglich ist aber:
Du vergisst den knopf clusteranalyse und machst das mit der Hand (also mit dem PC natürlich aber in Excel z.B)
du definierst einen Gruppendummy dieser hat folgende werte (oder sagen wir du definierst die gewünschten Clusterzentren)
attraktiver 8
sicherer 8
talentierter 8
nicht zuviele variablen und auch nur solche die nicht korrelieren (nach möglichkeit)
dann bestimmst du die ähnlichkeit jeder Vp mit diese dummy über Korrelation oder Abstandsmaß (an dieser stelle gut überlegen)
am besten wohl abstand euklid, bester wert abstand null, dann hat eine Vp die gruppe genau getroffen.
das kannst du ja für beliebig viel gruppen machen, und siehst dann an den abständen wie gerne eine vp in die gruppe will
oder auch nicht...dabei musst du aber immer das Ideal der clusteranalyse beachten:
maximale heterogentät zwischen und maximale homogentät innerhalb der Cluster
Ich glaub bei einer clusteranalyse in SPSS kann man vorher auch die clusterzentren definieren, da bin ich mir aber nicht sicher.
Du hast jetzt auch eine Variable, die bestimmt wie nahe eine VP dem ideal irgend eines clusters kommt, damit kannst du eventuell
weiterkorrelieren.
lieben gruß
dutchie
-
nessi24
- Beiträge: 2
- Registriert: 22.02.2018, 18:37
Re: Clusteranalyse dichotome Skala
Hallo dutchie,
zunächst vielen Dank für deine Vorschläge!
Du hast die Skala richtig erklärt. Sie setzt sich aus den folgenden Adjektivpaaren zusammen:
1. unterlegen – überlegen
2. inkompetent – kompetenter
3. unsympathisch – sympathischer
4. ausgeschlossen – akzeptiert
5. anders – gleich
6. untalentiert – talentierter
7. schwächer – stärker
8. unsicher – sicherer
9. unerwünscht – erwünschter
10. unattraktiv – attraktiver
11. als Außenseiter – als Insider
Bei der Clusteranalyse kommen dann aber eben nur die zwei gegensätzlichen Gruppen raus (eine Gruppe mit überall hohen Werten und eine mit überall niedrigen Werten). Ich würde aber gerne herausfinden, ob es innerhalb der Skala Gruppen gibt, also ob es vllt Leute gibt, die dazu tendieren hauptsächlich bei drei Adjektiven (z.B. stärker, attraktiver, talentierter) hohe Werte anzukreuzen und bei den anderen nicht... mache ich das über die ganz normale Clusteranalyse bei SPSS oder muss ich da irgendwas anderes beachten?
Und ja, die Variablen korrelieren ziemlich stark miteinander, was muss ich da beachten? Bei einer Faktorenanalyse würde SPSS die ersten 7 und die letzten 4 zu einem Faktor zusammenfassen, was sagt mir das?
Vielen Dank und liebe Grüße!
zunächst vielen Dank für deine Vorschläge!
Du hast die Skala richtig erklärt. Sie setzt sich aus den folgenden Adjektivpaaren zusammen:
1. unterlegen – überlegen
2. inkompetent – kompetenter
3. unsympathisch – sympathischer
4. ausgeschlossen – akzeptiert
5. anders – gleich
6. untalentiert – talentierter
7. schwächer – stärker
8. unsicher – sicherer
9. unerwünscht – erwünschter
10. unattraktiv – attraktiver
11. als Außenseiter – als Insider
Bei der Clusteranalyse kommen dann aber eben nur die zwei gegensätzlichen Gruppen raus (eine Gruppe mit überall hohen Werten und eine mit überall niedrigen Werten). Ich würde aber gerne herausfinden, ob es innerhalb der Skala Gruppen gibt, also ob es vllt Leute gibt, die dazu tendieren hauptsächlich bei drei Adjektiven (z.B. stärker, attraktiver, talentierter) hohe Werte anzukreuzen und bei den anderen nicht... mache ich das über die ganz normale Clusteranalyse bei SPSS oder muss ich da irgendwas anderes beachten?
Und ja, die Variablen korrelieren ziemlich stark miteinander, was muss ich da beachten? Bei einer Faktorenanalyse würde SPSS die ersten 7 und die letzten 4 zu einem Faktor zusammenfassen, was sagt mir das?
Vielen Dank und liebe Grüße!
-
dutchie
- Beiträge: 2734
- Registriert: 01.02.2018, 10:45
Re: Clusteranalyse dichotome Skala
hallo nessi
ich weiß nicht ob ich dich verstehe.
Die Clusteranalyse baut dir gruppen die es vorher nicht gab.
Du willst aber feststellen, ob es eine von dir definierte Gruppe tatsächlich gibt, und wenn ja wie stark die ist, oder?
du sagst du willst wissen, ob es gruppen gibt und nennst dann exemplarisch eine oder ist das egal wie die Gruppe orientiert ist.
lass dir bei der Faktorenanalyse mal die Faktorwerte ausgeben (sind ja nur 2, ist auch gut so, ich hoffe mal das über 70% der Varianz damit
aufgeklärt wird, beim button [werte] dann speichern..) und mach mit denen ein Streudiagramm, dann hast du ja die wesentliche Varianz der Daten erfasst.
ich glaub nicht das da Gruppen sichtbar werden, links oben ein paar und rechts ein haufen, die klar separierbar sind,
stell dir eine Normalverteilung vor, wie willst du die clustern, wenn du in der mitte einen strich ziehst, dann hast du ziemlich viel leute
in zwei gruppen aufgeteilt, die ziemlich ähnliche werte haben.
wie hast du überhaupt gerechnet ?? SPSS hierarchische cluster, schätz ich? da kannst du doch selbst bestimmen wieviel cluster du willst
lass die mal 10 machem und schau dir die Mittelwerte davon an.
wie ist den jede einzelne Variable verteilt, normalverteilt oder?
reduzieren wir das mal auf vier Items
1. unterlegen – überlegen 1---------------------10
6. untalentiert – talentierter 1-------------------10
7. schwächer – stärker 1---------------10
10. unattraktiv – attraktiver 1---------------10
du hast jetzt eine gruppe die auf den vier items niedrige werte habe,
2 . d.h. unterlegen, 2 untalentiert 2 d.h. schwäch usw .... durchgehend 2
und eine gruppe mit hohen werten sagen wir
8 d.h. überlegen 8- talentiert und 8 und 8 ..... durchgehend 8
Es sollte also bestenfalls dabei rauskommen, dass es eine Gruppe unter den Probanden gibt die sich hauptsächlich attraktiver, sicherer und talentierter als andere fühlen und eine zweite Gruppe, die sich eher als outsider, untalentierter und unterlegen fühlt usw...
das was du willst ist doch das, oder ?
oder willst du:
2 2 8 8 ---werte obiger items--- einen unterlegenen untalentierten aber starken und attraktiven typen,
im gegensatz zu dem "waagrechten" überall nur im niveau verschoben gruppen oben, was mit zacken...?
den gibts nicht, oder eher selten, weil das alles korreliert.
des wird schon...
gruß
dutchie
ich weiß nicht ob ich dich verstehe.
Die Clusteranalyse baut dir gruppen die es vorher nicht gab.
Du willst aber feststellen, ob es eine von dir definierte Gruppe tatsächlich gibt, und wenn ja wie stark die ist, oder?
du sagst du willst wissen, ob es gruppen gibt und nennst dann exemplarisch eine oder ist das egal wie die Gruppe orientiert ist.
lass dir bei der Faktorenanalyse mal die Faktorwerte ausgeben (sind ja nur 2, ist auch gut so, ich hoffe mal das über 70% der Varianz damit
aufgeklärt wird, beim button [werte] dann speichern..) und mach mit denen ein Streudiagramm, dann hast du ja die wesentliche Varianz der Daten erfasst.
ich glaub nicht das da Gruppen sichtbar werden, links oben ein paar und rechts ein haufen, die klar separierbar sind,
stell dir eine Normalverteilung vor, wie willst du die clustern, wenn du in der mitte einen strich ziehst, dann hast du ziemlich viel leute
in zwei gruppen aufgeteilt, die ziemlich ähnliche werte haben.
wie hast du überhaupt gerechnet ?? SPSS hierarchische cluster, schätz ich? da kannst du doch selbst bestimmen wieviel cluster du willst
lass die mal 10 machem und schau dir die Mittelwerte davon an.
wie ist den jede einzelne Variable verteilt, normalverteilt oder?
reduzieren wir das mal auf vier Items
1. unterlegen – überlegen 1---------------------10
6. untalentiert – talentierter 1-------------------10
7. schwächer – stärker 1---------------10
10. unattraktiv – attraktiver 1---------------10
du hast jetzt eine gruppe die auf den vier items niedrige werte habe,
2 . d.h. unterlegen, 2 untalentiert 2 d.h. schwäch usw .... durchgehend 2
und eine gruppe mit hohen werten sagen wir
8 d.h. überlegen 8- talentiert und 8 und 8 ..... durchgehend 8
Es sollte also bestenfalls dabei rauskommen, dass es eine Gruppe unter den Probanden gibt die sich hauptsächlich attraktiver, sicherer und talentierter als andere fühlen und eine zweite Gruppe, die sich eher als outsider, untalentierter und unterlegen fühlt usw...
das was du willst ist doch das, oder ?
oder willst du:
2 2 8 8 ---werte obiger items--- einen unterlegenen untalentierten aber starken und attraktiven typen,
im gegensatz zu dem "waagrechten" überall nur im niveau verschoben gruppen oben, was mit zacken...?
den gibts nicht, oder eher selten, weil das alles korreliert.
des wird schon...
gruß
dutchie
