Clusteranalyse - KFA

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Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Gast » 7. Januar 2004, 13:57

Kann mir jemand bitte den Unterschied zwischen Clusteranalyse und KFA erklären? Worin liegt der Unterschied?

Danke!

LG, Petra
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Michael Weber » 7. Januar 2004, 14:47

Bei der KFA geht´s darum "überzufällige Antwortmuster" herauszufinden. also zu schauen, ob bestimmte Merkmalskombinatio9nen deutlich "zu oft" oder deutlich zu selten" auftreten. Die Clusteranalyse gruppert Personen, die "einander ähnlich" sind.

LG

MW

P.S: das war die Ultra-Kurz-Erklärung ;o))
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Gast » 7. Januar 2004, 15:17

Hmmm... . Aber sind "überzufällige Antwortmuster" nicht Typen?
Ums konkreter zu machen: Ich erhebe 3 Komponenten (positive/negative Einstellung, großes/geringes Wissen, positive/negative Handlungen) und möchte schauen, ob sich Typen finden, in Abhängigkeit von den 3 erhobenen Komponenten. Das wäre doch eigentlich eine Clusteranalyse, oder? Aber eine KFA würde nicht viel anderes machen, nur daß sie von den "Typen" (Merkmalskombinationen) ausgeht und schaut, ob diese überzufällig oft auftreten oder nicht.
Was rechne ich also?

Danke, MW!

LG, Petra
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Michael Weber » 7. Januar 2004, 16:09

Überzufällige Antwortmuster werden eh Typen genannt. Bei nur 3 dichotomen Variablen würde ich eher eine Latent Class Analyse machen. Hier werden Personen mit identen Antwortwahrscheinlichkeiten bei den einzelnen Items zusammengefasst. Aufgrund der geringen Itemszahl sind allerdings maximal 2 latente Klassen eruierbar. Kann damit aber mal schauen, ob man davon ausgehen kann, dass alle Personen aus einer Gruppe stammen oder ob´s mehrere Gruppen gibt.

LG

MW
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Michael Weber » 7. Januar 2004, 16:10

Wenn´s dich ned stört, schick mir mal die Daten und ich kann die LCA rechnen

LG

MW
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon unicorn » 7. Januar 2004, 16:46

Auch wenn ich hiermit öffentlich meine Unwissenheit offenbare: was verbirgt sich hinter dem Kürzel KFA?
lg, Timo
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Sirius » 7. Januar 2004, 20:46

Ich nehme stark an, dass damit die konfirmatorische Faktorenanalyse gemeint ist ;-)

Lg Sirius
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Gast » 7. Januar 2004, 23:54

Nein, sondern Konfigurationsfrequenzanalyse!
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Michael Weber » 8. Januar 2004, 00:15

@ KFA: wer sich dafür interessiert: das Buch dazu stammt von Krauth und gibt´s im Beltz Verlag.

LG

MW
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon unicorn » 8. Januar 2004, 10:19

Ist das für Nominaldaten gedacht?
lg, Timo
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Michael Weber » 8. Januar 2004, 10:44

Ja. Wie gesagt geht´s um Merkmalskombinationen. Wird eigentlich nur geschaut, ob´s welche gibt, die überzufällig oft (=Typ) bzw. selten (=Antityp) auftreten.

LG

Michael
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Gast » 29. März 2007, 12:29

ich habe eine clusteranalyse gerechnet und anschließend zur überprüfung eine diskriminanzanalyse meiner 3-clusterlösung. ich sehe nun, dass ich zwei signifikante Funktionen habe, somit also drei gruppen. anhand der standardisierten kanonischen diskriminanzkoeffizienten kann ich sehen, welche wichtigkeit die merkmalsvariablen innerhalb der beiden funktionen haben, aber ich checke einfach nicht, welche werte ich nun heranziehen muss, um meinen gruppen "benennen" zu können???
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Michael Weber » 29. März 2007, 14:51

ich würde die DA "nur" verwenden, um zu sehen, ob die Zuteilung zu den Gruppen auch gut funktioniert (unter classify die summery tabels und die leaving one out method anklicken).
Um die Gruppen zu benennen würde ich eine Varianzanalyse rechnen und mir die Mittelwerte jener Variablen ansehen, in denen sich die 3 Gruppen unterschieden und anhand der Mittelwert dann versuchen, geeignete Namen für die Gruppen zu finden

MfG

MW
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Gast » 30. März 2007, 00:17

vielen dank erstmals!
ich hab das jetzt so "probiert" und möcht nochmal nachfragen, ob ich das richtig verstanden habe:

ich habe anschließend an meine clusteranalyse eine einfaktorielle ANOVA gerechnet, wobei ich unter AV meine Merkmale rübergespielt habe, anhand derer ich die Cluster bilde und als faktor habe ich meine, durch die clusteranalyse erworbene clusterlösung rübergespielt. dann habe ich mir den "test auf homogenität der varianzen" angesehen und die merkmale (variablen), die signifikant wurden vermerkt.
...ich hoffe, dass stimmt soweit...
und dann habe ich mir auch die "diagramme der mittelwerte" ausgeben lassen, wobei ich hier auf der x-achse meine cluster sehen und auf der y-achse die mittelwerte. hier kann ich sozusagen sehen, in welchem cluster der mittelwert am höchsten ist, wo also die variable (merkmal) überrepräsentiert ist und anhand der info kann ich meine cluster benennen. hast du das so graphisch gemeint mit "mittelwerte ansehen"?

und was meinst du mit "die DA nur machen, um zu sehen ob das ergebnis gut ist"? was muss ich bei der DA dann interpretieren? die eigenwerte, signifikanz bei wilks lambda, damit ich weiß, wieviele diskriminanzfunktionen es gibt?
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Michael Weber » 30. März 2007, 11:08

Also die Testung homogenität der Varianzen (levene Test bzw. Levene plus Box M bei Multivariaten) ist KEINE Prüfung der Mittelwertsunterschiede, sondern, ob die Varianzen in den einzelnen Gruppen gleich sind.

@ Mittelwertsdiagramme: ja genau

kann bei der DA die Klassifikationsstatistiken (mit und ohne Fallausklassung) ansehen. Zuordnungsgenauigkeit sollte bei 85 - 90% liegen. Dann sind Cluster wirklich gut anhand der Variablen vorhersagbar

MfG

MW
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Gast » 30. März 2007, 13:53

na gut, wenigestens das mit den mittelwertdiagrammen habe ich verstanden...

aber bezüglich der varianzanlyse, die du mir empfohlen hast, um die merkamale zu identifizieren, an hand derer ich meine cluster "benennen" kann, da steh ich auf der leitung!
also der "test auf homogenität der varianzen" ist da falsch, weil er wie du gesagt hast schaut, ob die gruppen homogen sind. was mach ich aber nun, um die merkmale zu identifizieren, die mir die einzelnen gruppen unterscheiden? lass ich mir da bei der diskriminanzanalyse die "univariate ANOVA" ausgeben (da steht dann im output: "gleichheitstest der gruppenmittelwerte") und da such ich mir dann die signifikanten variablen raus, die ich mir anschließend in den mittelwertdiagrammen ansehe?

(tut mir leid, dass ich so mühsam nachfragen muss...)
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Gast » 4. Mai 2007, 16:20

Darf/ soll ich mit einem Cluster weiter rechnen, den ich aus vier Faktoren gebildet habe, bei denen ich im Nachhinein drauf gekommen bin, dass diese Faktoren untereinander korrelieren...lt. "Schäfchen Buch" sollten die Faktoren ja nicht korrelieren, aber wenn man eine inhaltlich plausible Erklärung hätte, dann schon?

LG, Ricki
Gast
 

Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Michael Weber » 4. Mai 2007, 23:31

@ anonym vom 30-03

sorry, hab posting übersehen. Wenn die Varianzen nicht gleich sind kann man einen Kruskal Wallis Test verwenden. Da kann mna dann auch schauen bei welchen Variablen die Gruppen sich unterscheiden. Und dort wo es Unterschiede gibt, kann mna dann paarweise U-Tests rechnen

@ Ricki

ja, denn in der Clusteranalyse ist die Unabhängigkeit der "Indikatoren" keine Voraussetzung. Korrelationen zwischen den Skalen kommen wohl daher, dass Items mitverrechnet wurden, die in mehr als einem Faktor eine bedeutsame Ladung haben. Ein Ausweg wäre, mit Faktorscores zu rechnen. Ist aber auch ned unbedingt ideal, da Ergebnis der FA ja sehr stichprobenabhängig ist.

MfG

MW
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Gast » 5. Mai 2007, 01:06

Danke, Michael...eigentlich sind die Faktoren aus einer Faktorenanalyse. Ich habe zwei Verfahren einer FA unterzogen, wobei jeweils (in Übereinstimmung mit der Literatur....jippiieh) 2 Faktoren raus kamen, diese insgesamt 4 Faktoren habe ich dann in einer Clusteranalyse untersucht.
Jetzt habe ich mal geschaut ob die 4 Faktoren untereinander korrelieren und sie tun es, und zwar auch diejenigen die aus einer FA gebildet wurden....kann das überhaupt sein, oder hab ich irgendwo nen Hund drin?

Vielen, vielen Dank noch Mal,
liebe Grüße,
Ricki
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Michael Weber » 6. Mai 2007, 00:06

wie gesagt, wenn items, die man in einer FA analysiert in beiden Faktoren laden, man bei der Skalenbildung die Items dann aber nur einem faktor zurechnet, kommt es zu korrelationen zwischen den Faktoren

LG

MW
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Gast » 5. Juni 2007, 21:04

lieber michael, hätte da ein grundsätzliches problem:

ich habe testergebnisse von leistungstests. dann hab ich daten von unterschiedlichen erhebungssintrumenten. ich will wissen, wie diese beiden gschichten zaumhängen (leistung - infos aus erhebungsintrumenten); jetzt hab ich:

1. die stichprobe setzt sich aus gruppen zusammen. für die gruppen, aus denen sich die stichprobe zusammensetzt habe ich für die leistungstests mittelwerte berechnet. dann hab ich über die verschiedenen untersuchungsintrumente clusteranalysen berechnet und dann mittels einfaktorieller anova geschaut, ob sich die daraus gebildeten gruppen bezüglich ihren leistungen unterscheiden. habe leider keine relevanten infos bekommen, sprich gruppen ließen sich zwar bilden aber sie unterschieden sich nicht in unterschiedlichen leistungstests

2. darum hab ichs dann anders versucht und hab daufgrund der unterschiedlichen leistungen über perzentile leistungsgruppen gebildet und über einfaktorielle anova geschaut ob sich diese gruppen aufgrund der items aus den erhebungsinstrumentenen unterscheiden. hier bekomme ich auch einige ganz brauchbare ergebnisse.

meine frage nun: ist mein zweiter weg methodisch ok?
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Michael Weber » 11. Juni 2007, 14:05

AQlso die Fragestellung klingt sehr nach einer kanonischen Korrelation (Vorhersage von mehreren AVs anhand mehreres UVs).
Um genauer sagen zu können, ob die Vorgehensweise korrekt ist, müsste ich wissen, was mit "unterschiedflichen" Erhebungsinstrumenten gemeint ist bzw. was hier wie gemessen wurde.

MfG

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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Isabella82 » 31. März 2009, 15:56

Hallo!
Ich verwende im Zuge einer Internetforenanalyse, eine Clusterzentrenanalyse zur Gruppenbildung. Die Clusterzentrenanalyse verwende ich weil die Datenmenge für eine Clusteranalyse zu groß ist.
Ich habe 12 verschiedene Kategorien bzw. Themen zu denen die User etwas geschrieben haben oder eben auch nicht. Natürlich haben viele User nur zu einem oder wenigen Kategorien etwas geschrieben, allerdings sind keine dabei die zu keiner der Kategorien etwas gepostet haben. Meine Daten sind dichotom (also Posting zu diesem oder jenem Thema Ja/ Nein)Trotzdem erhalte ich bei der Clusterzentrenanalyse einen Cluster mit Personen die scheinbar zu keiner Kategorie passen. Wie kann das sein. Das ist übrigens nur bei der endgültigen Lösung so und nicht bei den anfänglichen Clusterzentren. Gibt es irgendwie die Möglichkeit es so einzustellen, dass es bei der Anfänglichen Lösung bleibt, diese wäre nämlich, seltsamer weise, sinnvoller und auch viel logischer.
Ich wäre sehr dankbar wenn mir jemand helfen könnte!
Lg Isa [5]
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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Michael Weber » 31. März 2009, 16:36

wieviele Personen sind das denn und: wäre die (bei entsprechender Stichprobengröße) eine Latent Class Analyse nicht weit sinnvoller (gerade bei dichotomen daten). Kann dafür das Freewareprogramm LEM verwenden.
Auch eine Konfigurationsfrequenzananlyse (KFA) )ebenfals bei enstprechender Stichprobengröße) erscheine mir besser passend als eine Clusterzentrenananlyse

MfG

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Re: Clusteranalyse - KFA

Beitragvon Michael Weber » 31. März 2009, 16:39

Nachtrag: war bis dato eigentlich immer der Meinung, dass Clusterzentrenanalysen nur für metrischen Daten sinnvoll sind bzw. man wenn zuerst mal Ähnlichkeits bzw. Unähnlichkeitsmaße zwischen den Personen errechnen lassen müsste um das dann weiterzuverarbeiten. Werde mich da mal schlau machen

MfG

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