Angewandte metrische Skalierung: am Beispiel des statistischen Programmpakets SPSS
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| Format: | Buch |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
Braunschweig u.a.
Vieweg
1994
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| Umfang: | VIII, 157 S. graph. Darst. |
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Inhaltsverzeichnis
1 Einführung 1
1.1 Skalierung und SPSS 1
1.1.1 Die Prozeduren ALSCALund PROXIMITIES 1
1.1.2 Die Prozedur FACTOR und das Modul CATEGORIES 6
1.1.2.1 Die Prozedur FACTOR 6
1.1.2.2 Das Modul CATEGORIES 9
1.1.3 Die Prozeduren CLUSTER und REGRESSION 12
1.2 Datensatz und Datengewinnung 16
1.2.1 Input Output Tabellen für die Bundesrepublik
Deutschland 16
1.2.2 Datengewinnung 20
1.3 Datentheorie und Datenanalyse 22
1.3.1 Skalenniveau, Beobachtungsebene und Matrizentyp 22
1.3.2 Reduktion, Repräsentation und Klassifikation 27
2 Skalierung, ausgehend von Eigenschafts oder Präferenzdaten 29
2.1 Kardinales Skalenniveau 29
2.1.1 Datenmatrix 29
2.1.2 Hauptkomponentenanalysen 32
2.1.3 Interpretation von Punkt Vektor Konfigurationen 48
2.1.3.1 Approximation von Elementen, Distanzen,
Varianzen und Korrelationen 48
2.1.3.2 Einbeziehung externer Eigenschafts oder
Präferenzdaten 58
2.1.4 Hauptkomponentenanalyse versus Biplot und Haupt¬
faktorenanalyse 59
2.2 Nominales Skalenniveau 61
2.2.1 Datenmatrix 61
2.2.2 Einfache Korrespondenzanalysen 62
2.2.3 Interpretation von Profilpunktkonfigurationen 77
2.2.3.1 Trägheitsbeiträge 77
2.2.3.2 Clusteranalyse 85
2.2.4 Einfache versus multiple Korrespondenzanalysen und
Hauptkomponentenanalysen 87
W// 2.3 Ordinales Skalenniveau 88
2.3.1 Datenmatrizen 88
2.3.2 Korrespondenz und Hauptkomponentenanalyse 89
2.3.2.1 Einfache Korrespondenzanalyse 89
2.3.2.2 Hauptkomponentenanalyse 95
3 Skalierung, ausgehend von (Un )Ähnlichkeitsdaten 97
3.1 Aggregierte Distanzen 97
3.1.1 Distanzmatrix 97
3.1.2 Klassische metrische Skalierung und metrische
alternierende Kleinst Quadrate Skalierung 99
3.1.2.1 Klassische metrische Skalierung 99
3.1.2.2 Metrische alternierende Kleinst Quadrate
Skalierung gemäß ALSCAL 106
3.1.3 Interpretation von Punktkonfigurationen 114
3.1.3.1 Approximation von Distanzen 114
3.1.3.2 Clusteranalyse 119
3.1.3.3 Einbeziehung externer Eigenschafts oder
Präferenzdaten 121
3.1.4 Metrische versus nichtmetrische Skalierung 126
3.2 Disaggregierte Distanzen 127
3.2.1 Distanzmatrizen 127
3.2.2 Gewichtete und ungewichtete metrische Skalierung 129
3.2.2.1 Gewichtete metrische Skalierung gemäß
INDSCAL 129
3.2.2.2 Ungewichtete metrische Skalierung gemäß
ALSCAL 137
3.2.3 Interpretation von Punktkonfigurationen 139
Exkurs: Metrische versus nichtmetrische Entfaltung 142
Anhang: A: Singulärwertzerlegung von Matrizen 147
B: Alternierende Kleinst Quadrate Skalierung gemäß ALSCAL 148
C: Klassifikation von Skalierungsverfahren 150
Literaturverzeichnis 152
Sachwortverzeichnis 155
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