Neuer Versuch: Clusteranalyse

[Konkordanz]

Hallo,
folgendes Problem habe ich vor einiger Zeit schon einmal gepostet, hänge aber nach wie vor daran. Deshalb möchte ich es erneut angehen und habe folgende Frage(n):

Kontext:
14 Parteien haben 38 Politische Aussagen jeweils mit Zustimmung, Ablehnung oder Neutral bewertet.
Im Datensatz habe ich diese 38 Statements Dummy-Codiert: Eine Reihe mit 38 Dummies, ob eine Partei Zugestimmt hat (Zustimmung Ja/Nein), eine Reihe mit 38 Dummies, ob eine Partei sich neutral verhielt (Neutral Ja/Nein), eine Reihe mit 38 Dummies, ob sich eine Partei ablehnend verhielt (Ablehnung Ja/Nein). Insgesamt habe ich also 14 Parteien und 38x3 Zellen mit 0 bzw. 1.

Meine Frage ist nun: Um eine Clusteranalyse durchzuführen, nehme ich alle 38x3 Variablen auf, richtig?

Die k-1-Regel habe ich ausprobiert und jeweils unterschiedliche Ergebnisse bekommen: Wenn ich für eine Berechnung beispielsweise nur die Variablen der ersten Reihe (38xZustimmung Ja/Nein) UND die Variablen der zweiten Reihe (38xneutral Ja/nein) ausnehme, erhalte ich ein anderes ERgebnis, als wenn ich die erste Reihe und die dritte Reihe aufnehme. Theoretisch aber müssten doch die selben Ergebnisse herauskommen, oder nicht?

[dutchie]

hallo

du machst bei clustern keine k-1 regel!
du machst in deiner situation keine dummies!
jede Variable geht mit 1 2 3 ein!
du bestimmst einen Abstand von personen, und korrelierst keine Variablen!

Theoretisch aber müssten doch die selben Ergebnisse herauskommen, oder nicht?

rechne doch mal mit der hand!!

drei VP und 3 Variablen dann mit 9 dummies bzw mit 6

gruß
dutchie

[Konkordanz]

Okay super, danke für die Hilfe.
Und noch eine Frage: Ist deiner Meinung nach die Ward-Methode für mein Vorhaben die sinnvollste?

[dutchie]

hallo meine Lieber

ja!
aber jede Methode hat andere eigenschaften
und führt zu anderen ergebnissen, bitte nicht wundern , dass die alle was anderes anzeigen.
an deiner stelle würde ich noch Hypothesen aufstellen was bei dem ganzen rauskommen soll.
also nicht einfach explorativ clustern!
aber bei dem t1 t2 ding bin ich mir nicht sicher ob clustern an sich die beste wahl!

gruß
dutchie