Quantitative Datenanalyse
Quantitative Datenanalyse
Quantitative Datenanalyse
Fichier Détails
| Cartes-fiches | 113 |
|---|---|
| Langue | Deutsch |
| Catégorie | Mathématiques |
| Niveau | Université |
| Crée / Actualisé | 17.02.2020 / 17.02.2020 |
| Lien de web |
https://card2brain.ch/box/20200217_quantitative_datenanalyse
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| Intégrer |
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Was ist der erste Schritt in d er Faktorenanalyse ?
Wie stark korrelieren die einzelnen Variablen untereinander
Wie kann man Überprüfen ob die Korrelationsmatrix geeignet ist ?
Bartlett-test und KMO Kriterium
Wie wählt man kmo und bartlett test aus ? (2 häckchen )
Was sind die Kennwerte für das KMO Kriterium ?
Muss grösser gleich 0.5 sein um geeignet zu sein für eine Faktorenanalyse
Was sagt die 0 Hypothese beim Bartlett test aus ?
Alle Variablen sind unkorreliert
Wie werden Faktoren extrahiert ?
Die Faktorladung representiert beide Variablen. Je besser die Variablen zusammenhängen desto grösser wäre die Faktorladung
Was beschreibt die Kommunalität ?
Den Anteil der Varianz einer Variable welche durch alle Faktoren erklärt wird
Die erklärte Varianz sollte über 0.5 sein
Was drückt der Eigenwert aus ?
Wieviel Varianz erklärt ein Faktor im Hinblick auf alle Variablen
Was beschreiben die Eigenwerte in der folgenden Matrix. was ist zu wäheln ?
Wie viele Varianz der Variablen die Faktoren jeweil erklären können. Mehr als 1s ist anzustreben
Wie wählen soviele Faktoren wie wir Eigenwerte grösser als 1 haben
Was ist die alternative zur bestimmung der anzahl Faktore zur Eigenwert Methode ?
Der Scree Test; Man schaut an wo ein Knick entsteht. (die stärkste Änderung)
Man wählt die Anzahl Faktoren links vom knick
Was macht die rotierte Faktorlösung ?
Die rotierte Faktorlösung optimiert die Faktoren solange bis sie möglichst nahe an den einzelnen Variablen dranstehen. Möglichst hohe Faktorladungen werden so ausgewiesen
Was zeigt folgende Tabelle ?
Zeigt an wie stark die Variablen mit den Faktoren zusammenhängen. Als nächster Schritt muss überlegt werden wie man die Faktoren bennennen soll
Wie kann man die Faktoren als Variable abspeichern ?
Was sagt die Faktorstufe aus ?
Sie zeigt die Korrelation einerVariable zu einer gebildeten Faktorstufe
Was ist der Ablauf in der Clusteranalyse ?
1. Ähnlichkeiten bestimmen zwischen den unterschiedlichen Fällen. Bsp Antworten zusammenfassen von ähnlichen Probanden
2, Entscheiden wie man diese Fälle zusammenfassen will (Welcher Fusionierungsalgorithmus
3, Bestimmung der Clusterzahl
Was für Variablen arten nimmt man in der Clusteranalyse ?
Metrisch oder nicht metrisch--> Beider funktioniert nicht zusammen
Ordne die Clusteranalyse ein
«Die Clusteranalyse strebt eine Bündelung von Objekten an. Das Ziel ist dabei, die Objekte so zu Gruppen (Clustern) zusammenzufassen, dass die Objekte in einer Gruppe möglichst ähnlich und die Gruppen untereinander möglichst unähnlich sind. Beispiele sind die Bildung von Persönlichkeitstypen auf Basis der psychografischen Merkmale von Personen oder die Bildung von Marktsegmenten auf Basis nachfragerelevanter Merkmale von Käufern.
In was für einer Matrix können Proximitätsmasse eingeteilt werden ?
Skalenniveau (metrisch,Binär)
Distanzmasse, Ähnlichkeitsmasse
Was zeigt das Ähnlichkeitsmass bei der binären Clusteranalyse ?
Wie oft gibt es eine gemeinsame 1-->Ja oder gemeinsame 0--> nein
Was gibt es für Strategien die überinstimmungen zu zählen bei binären Variablen
Wie führt man im SPSS hierarchische Cluster durch ?
was macht man um die Ähnlichkeitsmatrix zu sehen ?
Wo schaltet man um auf Binärskalierte Variablen ?
Bei Methoden
Wo kann man die Ähnlichkeitmasse auswählen ?
Wie sieht eine metrische Matrix aus bei einer Clusteranalyse
Wie berrechnet man bei metrischen Variablen die euklidische metrische Distanz ?
Wie macht man für metrische distanzanalysien eine euklidische metrische Distanz ?
1. Auswählen ähnlichkeit
2. Bei Methoden auswählen
Was macht das Wardverfaheren im agglomerativen Hierarchischen Clustern ?
«Das Ward-Verfahren unterscheidet sich […] insbesondere dadurch, dass nicht diejenigen Gruppen zusammengefasst werden, die die geringste Distanz aufweisen, sondern es werden die Objekte (Gruppen) vereinigt, die ein vorgegebenes Heterogenitätsmass am wenigsten vergrössern. Das Ziel des Ward-Verfahrens besteht folglich darin, jeweils diejenigen Objekte (Gruppen) zu vereinigen, die die Streuung (Varianz) in einer Gruppe möglichst wenig erhöhen. Dadurch werden möglichst homogene Cluster gebildet. Als Heterogenitätsmass wird das Varianzkriterium verwendet, das auch als Fehlerquadratsumme bezeichnet wird.»
Wo liest man in folgender Tabelle die Fehlerquadratsumme ab ?
Bei den Koeffizienten
Wie bestimmt man die perfekte Clusteranzahl ?
Dendogramm (Wird erzeugt unter "Diagramme") Die X-Achse zeigt die Heterogenität bzw wie ist die Varianz in den Clustern
Elbow Kriterium
Für was für Cluster würde man sich hier entscheiden und wieso ?
Für 5,4,3 und 4,5 da beide in sich homogene cluster sind
Was zeigt das Elbowkriterium ?
Was ist die Fehlerquadratsumme ?
Die Fehlerquadratsumme zeigt den Abstand der Beobachtungspunkte von Mittelwert. Jedes Cluster hat einen Mittelwert, dann wird berrechnet wie stark die einzelnen Werte davon abweichen
Dort wo der knick ist , dort ist die Anzahl der Cluster
Was macht man nachdem man die Anzahl der Cluster herausgefunden hat ?
Man geht auf speichern, einzelne Lösung und gibt die anzahl Cluster ein
