250175 Einführung in die (a) Hauptkomponentenanalyse und (b) die Clusteranalyse als computergestützte Methoden zur Klassifizierung von (a) Variablen und (b) Merkmalsträgern (z.B. Personen) mit Hilfe von SPSS (BS+Ü) (SoSe 2019)

Zu (a)
Ausgangspunkt für die Anwendung der Hauptkomponentenanalyse ist eine Matrix von Korrelationskoeffizienten zwischen Variablen. Mit Hilfe der Hauptkomponentenanalysen können diese Variablen in voneinander unabhängige Gruppen klassifiziert werden. Damit kann zugleich die inhaltliche Binnenstruktur des untersuchten Merkmalsbereichs aufgedeckt werden.

Zu (b)
Ausgangspunkt für die Anwendung der Clusteranalyse ist eine Matrix von Ähnlichkeits- bzw. Unähnlichkeitsmaßen zwischen Objekten (z.B. Personen) bzgl. bestimmter Merkmale (Variablen). Mit Hilfe der Clusteranalyse werden die untersuchten Personen so gruppiert (klassifiziert), dass die Unterschiede zwischen den Personen innerhalb einer Gruppe bzw. eines Clusters möglichst gering und die Unterschiede zwischen den Clustern möglichst groß werden (empirisch fundierte Typenbildung).
Anhand von Auswertungsbeispielen wollen wir uns die Grundlagen der Hauptkomponenten- und Clusteranalyse anschaulich erarbeiten und mit Hilfe des Computerprogramms SPSS konkrete Datensätze aus der emp.-päd. Forschung am PC analysieren und die Ergebnisse gemeinsam interpretieren.

In dieser Veranstaltung findet ein Platzvergabeverfahren statt. Bitte informieren Sie sich hier über den Ablauf: http://www.uni-bielefeld.de/erziehungswissenschaft/bie/faq.html

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Master of Arts: Voraussetzung ist die Einschreibung im Master of Arts Erziehungswissenschaft im SoSe 2019

Literaturangaben

Backhaus, Klaus u.a. (2011): Multivariate Analysemethoden. 13. Aufl. Berlin u.a.: Springer: (a) Kap. 7: Faktoren-/Hauptkomponentenanalyse, S. 329-393 und (b) Kap. 8: Clusteranalyse, S. 395-455.
Bortz, Jürgen (2005): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 6. Aufl. Heidelberg u.a.: Springer: (a) Kap. 15: Faktoren-/Hauptkomponentenanalyse, S. 511-563 und (b) Kap. 16: Clusteranalyse, S. 565-584.
Rudolf, Matthias/Müller, Johannes (2012): Multivariate Verfahren. Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen in SPSS. 2. Aufl. Göttingen u.a.: Hogrefe: Darin: Kap. 9: Faktoren-/Hauptkomponentenanalyse, S. 307-335 und Kap. 8: Clusteranalyse, S. 279-305.