Faktorenanalyse mit binaren variablen, Wiss. Koordination

Würde PCA für boolesche (binäre) Datentypen funktionieren?

Dabei sollen sowohl Beispiele aus der Wirtschafts- und Sozialwissenschaft wie auch aus der Technik, insbesondere in medizinischen Anwendungen in den Blick genommen werden.

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Wir wollen nicht nur statistische Verfahren kennen lernen sondern auch verstehen, a unter welchen Umständen sie anwendbar sind, b welche Aussagen mit den Ergebnissen gemacht werden können — oder auch nicht gemacht werden faktorenanalyse mit binaren variablen und c wie die Ergebnisse korrekt mit Zahlen, Graphiken und im Text dargestellt werden.

Konzepte wie Erwartungswert und Varianz werden an den Stellen eingeführt, wenn sie zur Beschreibung statistischer Modelle benötigt werden.

Explorative Faktorenanalyse mit SPSS

Zweiter Halbtag: Varianzanalyse, ein- und zwei-faktorielle Versuchspläne, multiple Vergleiche. Multiple lineare Regression, Transformationen in y und in x-Variablen.

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Synthese von Varianzanalyse und Regression: Das allgemeine lineare Modell. Dummykodierung für kategoriale Variablen. Gemischte Modelle.

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Hauptkomponentenanalyse zur Dimensionsreduktion, Screeplot, Biplot. Faktorenanalyse, Ableitung von Gesamtscore und Subscores. Clusteranalyse, Baumdiagramme.

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Referent: Prof. Manfred Berres ehem. Beate Feuchte an Anmeldefrist:

Markov-Ketten Clusteranalyse Mit einer Clusteranalyse soll Komplexität reduziert werden, in dem man bestimmte Objekte zu Gruppen den sogenannten Clustern zusammenfasst. Möglich ist dies, wenn die Objekte zueinander sehr homogen man spricht auch von einer hohen Intracluster-Homogenität sind. Die Gruppen selbst sollten zueinander hingegen heterogen man spricht auch von einer geringen Intercluster-Homogenität sein, damit es eine klare Trennschärfe gibt.

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