Statistik - Multivariate Verfahren I

Details

ID 1252924
Dauer 3.0 Tage
Methoden Vortrag mit Beispielen und Übungen.
Vorwissen Grundlagen der Statistik
Zielgruppe Datenanalysten

Ziele

Abhängigkeiten
Analysieren und verstehen der Kovarianzstruktur der Daten
Dimensionen
Anzahl der Dimensionen in Daten reduzieren
Unterscheidung
Zuweisen von Beobachtungen zu Gruppen
Beziehungen
Untersuchen der Beziehungen zwischen kategorialen Variablen

Übersicht

Mit Multivariaten Verfahren (Multivariate Analyse(methoden), Abk.: MVA) werden multivariat verteilte statistische Variablen untersucht. Man betrachtet hier nicht eine Variable isoliert (univariat verteilt), sondern das Zusammenwirken mehrerer Variablen zugleich und damit ihre Abhängigkeitsstruktur. Multivariate Verfahren lassen sich gliedern in \"Strukturprüfende Verfahren\" und \"Strukturentdeckende Verfahren\". Dieses Minitab-Seminar behandelt wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Cluster-, Diskriminanz- und Explorative Faktorenanalyse sowie die Korrespondenzanalyse. Sie lernen zunächst die Verfahren theoretisch kennen und verwenden Sie dann in Minitab. Sie sollen nach diesem Minitab-Seminar in der Lage sein, die genannten Verfahren zu verstehen und bewerten zu können, um sie dann mit Erfolg auch für die konkrete Datenanalyse in Minitab einzusetzen.

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Themen

  • Hauptkomponenten und Faktoren erkennen
  • Gemeinsamkeiten durch Cluster-Analyse aufdecken
  • Gruppen voneinander mit der Diskriminanzanalyse trennen
  • Konsistenz von Tests durch Korrespondenzanalyse bewerten

Beschreibung

Nutzen Sie fortgeschrittene statistische Techniken in Minitab, um statistische Modelle zu entwickeln, Zusammenhänge aufzudecken und wichtige Variablen zu finden.

Services

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Inhalt

Explorative Faktorenanalyse
Wie können metrisch-skalierte Variablen zu hypothetischen Größen (Faktoren) zusammengefasst werden? – Variablenauswahl und Korrelationsmatrix – Extraktion der Faktoren – Bestimmung der Kommunalitäten – Zahl der Faktoren – Faktorinterpretation – Bestimmung der Faktorenwerte - Typische Diagramme
Hauptkomponentenanalyse
Wie kann die Anzahl metrisch-skalierter Variablen reduziert werden? - Erstellung von neuen Variablen (Hauptkomponenten) als lineare Kombinationen der beobachteten Variablen - Bestimmung von Koeffizienten, Eigenwerten und Distanzen - Diagramme wie Screeplot, Scoreplot, Ladungsdiagramm usw.
Item-Analyse
Wie zuverlässig messen mehrere Items in einer Umfrage oder einem Test dasselbe Merkmal? - Stärke und Richtung der Beziehung zwischen zwei Items - Konsistenz eines Tests oder einer Umfrage - Diagramme und statistische Maßzahlen für die Item-Analyse
Clusteranalyse
Wie können Objekte, die durch verschiedene Merkmale beschrieben sind, zu homogenen Gruppen zusammenfasst werden? – Bestimmung der Ähnlichkeiten – Auswahl des Fusionsalgorithmus – Bestimmung der Clusteranzahl - Minitab-Funktionen Cluster-Beobachtungen, Cluster-Variablen und Clusterzentren-Analyse
Diskriminanzanalyse
Welche Variablen können gegebene Objektgruppen signifikant voneinander unterscheiden? – Definition der Gruppen – Formulierung, Schätzung und Prüfung der Diskriminanzfunktion – Prüfung der Merkmalsvariablen – Klassifikation neuer Elemente
Einfache und multiple Korrespondenzanalyse
Wie können Kreuztabellen visualisiert werden? – Standardisierung der Daten – Extraktion der Dimensionen – Normalisierung der Koordinaten - Interpretation

Dozent/in