Bei der Clusteranalyse (Klassifikationsanalyse) werden Objekte (z.B. Personen) aufgrund ihrer Ähnlichkeit, in mehreren gemeinsam erfassten Merkmalen in verschiedenen Gruppen zusammengefasst. Dabei werden die untersuchten Personen so gruppiert, dass die Unterschiede zwischen den Personen einer Gruppe bzw. eines Clusters möglichst gering und die Unterschiede zwischen den Clustern möglichst groß sind (empirisch fundierte Typenbildung). Anhand von Auswertungsbeispielen wollen wir uns die Grundlagen der Clusteranalyse anschaulich erarbeiten und mit Hilfe des Computerprogramms SPSS konkrete Daten der emp.-päd. Forschung (z.B. zur Medienkompetenz Erwachsener und zu extremistischen Einst. u. Verhaltensw. Jugendlicher) am PC analysieren und die Ergebnisse gemeinsam interpretieren.
Bortz, J.: Statistik für Sozialwissenschaftler: 5. Aufl., Kap. 16: Clusteranalyse. Berlin u.a.: Springer 1999, S. 547-566.
Bacher, J.: Clusteranalyse. München u.a. Oldenbourg 1994.
| Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period | |
|---|---|---|---|---|---|
| one-time | Di | 12-14 | T6-103 | 24.10.2006 | Vorbesprechung |
| weekly | Fr | 10-16 | T6-103 | 19.-26.01.2007 |
| Degree programme/academic programme | Validity | Variant | Subdivision | Status | Semester | LP | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Erziehungswissenschaftliches Studium für Lehramt | H.A.1 | scheinfähig | |||||
| Frauenstudien | (Enrollment until SoSe 2015) | ||||||
| Informatik für Geistes- und Sozialwissenschaftler/innen | Nebenfach | B | scheinfähig | ||||
| Pädagogik / Erziehungswissenschaft / Diplom | (Enrollment until SoSe 2008) | H.3.4; H.3.6 | scheinfähig | ||||
| Unterrichtsfach Pädagogik / Lehramt Sekundarstufe II | H.A.1 | scheinfähig |