Vergleich von Cluster Methoden in SPSS.

Cluster Analyse mit SPSS.

In diesem Projekt haben wir die verschiedenen, in SPSS implementierten, Cluster Verfahren miteinander verglichen.

Herausforderung.

Die Durchführung einer Clusteranalyse kann in SPSS auf verschiedene Arten erfolgen. Es stehen hierarchische Clustermodelle zur Verfügung, die Beobachtungen basierend auf verschiedenen Distanzmetriken versuchen zusammenfassen. Weiter gibt es Verfahren, wie k-Means, bei denen Beobachtungen iterativ auf Basis der mittleren Distanzen der Beobachtungen von den Gruppenzentroiden zusammengefasst werden. Schlussendlich existiert auch noch der SPSS-eigene TwoStep Cluster, der basierend auf AIC/BIC Metriken, ein optimales Clustering der Beobachtungen anstrebt.

Ansatz.

Im Rahmen eines größeren universitären Befragungsexperiments wurden ca. 1.000 Personen zu verschiedenen Skalen befragt. Ziel der Analyse war es, die verschiedenen Cluster Algorithmen bzgl. der Gruppierung der Befragten zu vergleichen und hierbei Gemeinsamkeiten und Unterschiede herauszuarbeiten. Nach dem Import der Daten in SPSS wurden die verschiedenen Methoden und Optionen definiert und in einem SPSS Syntax Skript umgesetzt. Das Skript generierte hierbei automatisch für das jeweilige Modell eine neue Spalte im Datensatz, die die Clustergruppierung enthielt. So entstanden insgesamt ca. 25 verschiedene Cluster Lösungen, die im Anschluss an das Experiment deskriptiv und inferenzstatistisch von unserem Kudnen ausgewertet wurden. Hierbei zeigten sich sehr viele, interessante Erkenntnisse, die die Grundlage für den empirischen Teil der Studie lieferten.

Ergebnis.

Das vollständig kommentierte und dokumentierte SPSS Syntax Skript wurde zusammen mit einer schriftlichen Dokumentation des Vorgehens an den Kunden übersandt. Der Report enthielt auch diverse Ausführungen zu den methodischen Details der verschiedenen Cluster Verfahren.

Projekt Info.

Studiengang: Psychologie
Thema: Cluster Analyse
Tools: SPSS
Aufwand: 2 Tage
Projektlaufzeit: 1 Woche

STATWORX Kontakt.

Dein Ansprechpartner:
Nick Bornschein
Teamleiter Statistik

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