250185 Einführung in die (a) Hauptkomponentenanalyse und (b) die Clusteranalyse als computergestützte Methoden zur Klassifizierung von (a) Variablen und (b) Personen (S+Ü) (WiSe 2009/2010)

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.

Bibliography

Backhaus, Klaus u.a. (2006): Multivariate Analysemethoden. 11. Aufl. Berlin u.a.: Springer: (a) Kap. 5: Faktoren-/Hauptkomponentenanalyse, S. 259-336 und (b) Kap. 8: Clusteranalyse, S. 489-555.
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.