passive Variablen / Variablen nominal und metrisch

Faktoren- und Clusteranalysen, Diskriminanzanalysen und weitere multivariate Verfahren aller Art mit SPSS

passive Variablen / Variablen nominal und metrisch

Beitragvon LukasK » Mo 7. Aug 2017, 13:53

Hallo Leute,

ich führe für meine Bachelorarbeit eine Marktsegmentierung durch. Dafür möchte ich mit Alter usw. einige metrische Variablen verwenden, mit Religionszugehörigkeit usw. aber auch nominale. Für die nominalen verwende ich dann den Jaccard-Koeffizient o.ä. Backhaus beschreibt in seinem Buch "Multivariate Analysemethoden" auch, dass das mathematisch geht. SPSS möchte aber wohl unter Analysieren-Klassifizieren-Hierarchisches Clustern im Menüpunkt "Methode" eine Entscheidung zwischen "Intervall", "Häufigkeiten" und "binär". Ich kann nur eins davon auswählen...

Gibt es in SPSS eine Möglichkeit sowohl nominale als auch metrisch skalierte Variablen einfließen zu lassen?

Weiterhin möchte ich schauen, ob sich bestimmte Markenvorlieben in einzelnen Clustern häufen, ohne diese als Variablen zur Distanzberechnung einzusetzen. Geht laut Backhaus´ "Multivariate Analysemethoden" auch. Finde ich in SPSS (Hilfe) nicht.

Danke für eure Hilfe!
LukasK
 
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Re: passive Variablen / Variablen nominal und metrisch

Beitragvon strukturmarionette » Mo 7. Aug 2017, 18:46

Hi,

zur allg Orientierung vorab:
http://www.statistik-forum.de/bucher-me ... s-t40.html

Gibt es in SPSS eine Möglichkeit sowohl nominale als auch metrisch skalierte Variablen einfließen zu lassen?

- viele

Gruß
S.
strukturmarionette
 
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Re: passive Variablen / Variablen nominal und metrisch

Beitragvon LukasK » Mo 7. Aug 2017, 19:15

ja das buch habe ich auch. Auf Seite 14 wird gesagt:

"Die zu clusternden Variablen sollten ein einheitliches Skalenniveau aufweisen...Variablen über Umkodierung mittels SPSS an das Skalenniveau der niedrigeren Variablen...anzugleichen."

Ich möchte aber nicht Gehaltsklassen in 0 und 1 zerlegen oder so. Sondern den Jaccard-Koeffizienten durch Subtraktion von 1 als Ähnlichkeitsmaß verwenden, das nach der Standardisierung zur Distanzberechnung beiträgt. Darüber finde ich im Buch aber nichts.
Unter 1.2.9 Analyse von gemischten Daten II, die ich wirklich nicht verstehe, scheint es mir nicht darum zu gehen.

Lukas
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