hey leute,
ich hab mal ne frage. ich will grad ne clusteranalyse durchführen. ich hab jede menge metrischer und ordinalskalierter daten will aber auch nominalskalierte daten in meine analyse mit einbeziehen. ist das überhaupt möglich? was für ein verfahren muss ich dazu genau anwenden? wie funktioniert das mit spss und wie überprüf ich die trennschärfe der gruppen? sprich, wie wend ich im spss eine dikriminanzanalyse auf die ergebnisse der clusteranalyse an?
wär cool wenn mir jemand weiterhelfen kann. hab zwar schon den backhaus gewälzt, aber der hilft mir nicht wirklich weiter.
in diesem sinne: danke und bis demnächst.
kreuzt die schwerter!
matkes
Clusteranalyse und Diskriminazanalyse
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Snug
- Beiträge: 10
- Registriert: 07.07.2007, 13:13
Also, ich habe das gleich grade gemacht und mir hat der Backhaus sehr dabei geholfen.
Im Abschnitt 8.2.1.4 "Ähnlichkeitsermittlung bei gemischt skalierter Variablenstruktur" geht er ja genau auf diesen Punkt ein.
Also: entweder du führst eine Clusteranalyse getrennt für die metrischen und nicht-metrischen Daten durch... oder du transformierst deine Daten auf ein niedrigeres Skalenniveau.
Ausserdem musst du dir die Fragen stellen: Wie genau soll geclustert werden, von kleinen Clustern zu großen Clustern oder umgekehrt.
Dann stellt sich die Frage: willst du Variablen clustern oder Personen? Wie genau geclustert wird hängt auch vom gewählten Distanzmaß ab.
In meinem Fall habe ich eine hierachische Clusteranalyse über alle Personen mit dem Ward-Verfahren (Distanzmaß quadrierte Euklidische Distanz) durchgeführt. Dabei habe ich angegeben dass ich maximal 6 Cluster haben möchte (Nach meinen Hypothesen erwarte ich 2-3 große Cluster).
Mittels des Ellbow Test (der ist leider bei Backhaus nicht ausführlich beschrieben) habe ich mich dann für die 3 Clusteranalyse entschieden. Du kannst über die Option "Speichern" (Button gleich im ersten Fenster) angeben, welche Clusterlösung gespeichert werden soll. Ich habe da 3 Angegebn, also hat mit SPSS eine neue Variable erstellt, die jeder Person ihre Clusterzugehörigkeit 1/2/3 zuschreibt. --> damit hatte ich dann 3 Gruppen die ich mittels Diskriminanzanalyse genauer untersucht habe...
Hoffe ich konnte dir behilflich sein, ist das erstmal dass ich hier was poste, bisher war ich immer diejenige die von nichts eine Ahnung hatte : )
Gruß, Snug
Im Abschnitt 8.2.1.4 "Ähnlichkeitsermittlung bei gemischt skalierter Variablenstruktur" geht er ja genau auf diesen Punkt ein.
Also: entweder du führst eine Clusteranalyse getrennt für die metrischen und nicht-metrischen Daten durch... oder du transformierst deine Daten auf ein niedrigeres Skalenniveau.
Ausserdem musst du dir die Fragen stellen: Wie genau soll geclustert werden, von kleinen Clustern zu großen Clustern oder umgekehrt.
Dann stellt sich die Frage: willst du Variablen clustern oder Personen? Wie genau geclustert wird hängt auch vom gewählten Distanzmaß ab.
In meinem Fall habe ich eine hierachische Clusteranalyse über alle Personen mit dem Ward-Verfahren (Distanzmaß quadrierte Euklidische Distanz) durchgeführt. Dabei habe ich angegeben dass ich maximal 6 Cluster haben möchte (Nach meinen Hypothesen erwarte ich 2-3 große Cluster).
Mittels des Ellbow Test (der ist leider bei Backhaus nicht ausführlich beschrieben) habe ich mich dann für die 3 Clusteranalyse entschieden. Du kannst über die Option "Speichern" (Button gleich im ersten Fenster) angeben, welche Clusterlösung gespeichert werden soll. Ich habe da 3 Angegebn, also hat mit SPSS eine neue Variable erstellt, die jeder Person ihre Clusterzugehörigkeit 1/2/3 zuschreibt. --> damit hatte ich dann 3 Gruppen die ich mittels Diskriminanzanalyse genauer untersucht habe...
Hoffe ich konnte dir behilflich sein, ist das erstmal dass ich hier was poste, bisher war ich immer diejenige die von nichts eine Ahnung hatte : )
Gruß, Snug
