Clusteranalyse - Unterschied der Methoden?

[Konkordanz]

Guten Morgen,

ich habe ein Anliegen bzgl. der geeignetsten Methode der Hierarchischen Clusteranalyse. Mein Datensatz enthält 17 Parteien, welche insgesamt 38 Fragen beantwortet haben mit: Zustimmung, Ablehnung, Neutral. Nun möchte ich eine Clusteranalyse verwenden, um zu prüfen, welche Parteien sich ähnlicher sind als andere. Doch welche Methode ist hierfür am besten geeignet?

Meine Skala beinhaltet also 1 (Zustimmung), 2 (neutral) und 3 (Ablehnung). Insofern handelt es sich also um eine Ordinalskala. Die Zustimmungs- und Ablehnungswerte habe ich dichotomisiert. Diese sollen nun ins Modell aufgenommen werden. Nummer 2 (Neutral) füge ich aufgrund k-1 nicht ins Modell ein. Nun die Frage zur geeigneten Methode:

Ich habe gelesen, dass z.B. die Ward-Methode metrische Skalen voraussetzt, wohingegen bspw. die "Verlinkung zwischen den Gruppen" und die "Verlinkung innerhalb der Gruppen" kein Skalenniveau bedingen. Wenn ich nun aber diese beiden Methoden vergleichsweise anwende, so erhalte ich einen geringfügigen Unterschied. Dieser bezieht sich allerdings genau auf meine Kernfrage, also auf genau eine Partei.

Frage: Inhaltlich bedingt präferiere ich die Verlinkung zwischen den Gruppen, weil die Partei mit dieser Methode dort landet, wo ich sie vermutet habe. Aber ich würde gerne methodenbasiert entscheiden und nicht auf Basis meiner Erwartungshaltung. Der stelle ich mir (und euch) die Frage, was denn genau der Unterschied beider Methoden ist und welche der beiden Methoden (innerhalb/zwischen) besser geeignet ist (und wieso?)? Das, was ich bisher über die Methoden gelesen habe, ist für mich einfach nicht wirklich verständlich.

Habt vielen Dank!

[dutchie]

?

[dutchie]

?