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Clusteranalyse mit SPSS. Vorüberlegungen, Ziele, Durchführung

Título: Clusteranalyse mit SPSS. Vorüberlegungen, Ziele, Durchführung

Trabajo Escrito , 2002 , 23 Páginas , Calificación: 1,7

Autor:in: Diplom-Betriebswirt Andre Hiller (Autor)

Matemáticas - Estadística
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Ziel dieser Hausarbeit ist es, die Durchführung der Clusteranalyse mit Hilfe von SPSS zu erläutern. Dazu wird als erstes einiges über die Entwicklung und die Funktionsweise von SPSS gesagt werden.
Anschließend wird die Clusteranalyse näher erläutert, dabei wird auf die Ziele der Clusteranalyse eingegangen und darauf welche Vorüberlegungen vor deren Durchführung getroffen werden sollten.
Außerdem werden Ähnlichkeitsmaße und einige Fusionierungsmethoden, die für die Durchführung der Clusteranalyse nötig sind im Hinblick auf die Verwendung in SPSS erläutert.

Abschließend wird die Durchführung der Clusteranalyse mit Hilfe von SPSS anhand eines konkreten Beispiels dargestellt. Dabei wird auf die verwendeten Daten, das Ziel dieser Analyse und die Ergebnisse und deren Interpretation eingegangen.

Extracto


Inhaltsverzeichnis

0. Zielstellung

1. Das Programm SPSS

1.1 Die Entwicklung von SPSS

1.2 Die Oberfläche von SPSS für Windows

2. Die Clusteranalyse im Allgemeinen

2.1 Ziel der Clusteranalyse

2.2 Vorüberlegungen

2.3 Abstandsmaße

2.4 Verfahren der Clusteranalyse

3. Die Clusteranalyse im speziellen Fall

3.1 Die Daten

3.2 Ziel der Analyse

3.3 Durchführung der Analyse

3.4 Ergebnisse und Interpretation

Zielsetzung und Themen

Diese Hausarbeit hat das Ziel, die praktische Anwendung der Clusteranalyse mit der Statistik-Software SPSS anhand eines konkreten Datensatzes aus einem Assessment-Center zu demonstrieren und methodisch zu erläutern.

  • Grundlagen und historische Entwicklung der Software SPSS
  • Theoretische Konzeption der Clusteranalyse und relevante Abstandsmaße
  • Verfahren zur Gruppenbildung (agglomerativ vs. partitionierend)
  • Praktische Durchführung einer hierarchischen Clusteranalyse in SPSS
  • Interpretation von Dendrogrammen und Clusterergebnissen

Auszug aus dem Buch

3.3 Durchführung der Analyse

Die Hierarchische Clusteranalyse ist in SPSS im Menü Analysieren, Klassifizieren, Hierarchische Cluster zu finden.

Im nun erscheinenden Fenster werden die gewünschten Variablen, die in die Analyse einfließen sollen, ausgewählt. Da die Bewerbernummer keine sinnvolle Aussage für die Clusteranalyse beinhaltet und der Name ebenfalls nicht (mit Namen kann nicht gerechnet werden und aus der Bewerbernummer kann kein sinnvoller Abstand zu einer der anderen Variablen berechnet werden), werden diese nicht in die Analyse einbezogen.

Als erstes sollen die Variablen geclustert werden. Dabei werden die Abstände zwischen den Variablen berechnet. Für die Auswertung müssen die Statistiken und Diagramme angezeigt werden.

Zusammenfassung der Kapitel

0. Zielstellung: Einleitung in die Thematik der Hausarbeit und Definition der methodischen Vorgehensweise zur Durchführung einer Clusteranalyse mit SPSS.

1. Das Programm SPSS: Überblick über die historische Entwicklung der Software sowie Erläuterung der Benutzeroberfläche und der grundlegenden Funktionen für die Datenverarbeitung.

2. Die Clusteranalyse im Allgemeinen: Theoretische Einführung in Verfahren zur Gruppenbildung, notwendige Vorüberlegungen, verschiedene Distanzmaße und die Unterscheidung zwischen hierarchischen und partitionierenden Verfahren.

3. Die Clusteranalyse im speziellen Fall: Praktische Anwendung der erlernten Methoden an einem Assessment-Center-Datensatz, inklusive Durchführung der Analyse in SPSS sowie Interpretation der gewonnenen Cluster-Ergebnisse.

Schlüsselwörter

Clusteranalyse, SPSS, Hierarchische Clusteranalyse, Assessment-Center, Statistik, Gruppenbildung, Distanzmaße, Dendrogramm, Fusionierungsalgorithmus, Eiszapfendiagramm, Variablen, Fallanalyse, Multivariate Analysemethoden.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit erläutert die Durchführung einer Clusteranalyse unter Verwendung der Statistik-Software SPSS.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die Schwerpunkte liegen auf der Softwarebedienung, der theoretischen Fundierung der Clusteranalyse (wie Abstandsmaße) und der praktischen Anwendung an einem Datensatz.

Was ist das primäre Ziel der Arbeit?

Das Ziel ist es, den gesamten Prozess der Clusteranalyse – von der Datenauswahl bis zur Interpretation – nachvollziehbar darzustellen.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Es wird die hierarchische Clusteranalyse eingesetzt, um homogene Gruppen innerhalb eines Assessment-Center-Datensatzes zu identifizieren.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die Vorstellung von SPSS, die theoretischen Grundlagen der Clusterbildung und die praktische Schritt-für-Schritt-Analyse der Beispieldaten.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Zu den wichtigsten Begriffen gehören Clusteranalyse, SPSS, Dendrogramm, Distanzmaße und Gruppenbildung.

Warum werden die Variablen "Name" und "Bewerbernummer" von der Analyse ausgeschlossen?

Diese Variablen enthalten keine für die Clusterbildung verwertbaren, quantifizierbaren Informationen und sind daher für die Abstandsrechnung ungeeignet.

Wie wurde die optimale Anzahl an Clustern bestimmt?

Die Anzahl der Cluster wurde durch die Analyse der Dendrogramme und die Betrachtung der Abstände bei der Gruppeneinteilung bestimmt, wobei die Entscheidung für drei bzw. vier Cluster als sinnvoll erachtet wurde.

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Detalles

Título
Clusteranalyse mit SPSS. Vorüberlegungen, Ziele, Durchführung
Universidad
Anhalt University of Applied Sciences Köthen
Curso
Computergestützte empirische Analyse
Calificación
1,7
Autor
Diplom-Betriebswirt Andre Hiller (Autor)
Año de publicación
2002
Páginas
23
No. de catálogo
V15710
ISBN (Ebook)
9783638207492
ISBN (Libro)
9783638644136
Idioma
Alemán
Etiqueta
Clusteranalyse SPSS Computergestützte Analyse
Seguridad del producto
GRIN Publishing Ltd.
Citar trabajo
Diplom-Betriebswirt Andre Hiller (Autor), 2002, Clusteranalyse mit SPSS. Vorüberlegungen, Ziele, Durchführung, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/15710
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