Mit multivariaten Verfahren (multivariate Analyse (Methoden), Abk.:. MVA) werden multivariate statistische Verteilung Variablen untersucht. Ein nicht eine Variable isoliert (univariate verteilt), sondern ein Zusammenwirken von mehreren Variablen hier zur gleichen Zeit, ihre Abhängigkeit von Struktur betrachtet.

Häufig verwendete multivariate Verfahren sind

• Die Regressionsanalyse
• Diskriminanzanalyse
• Hauptkomponentenanalyse
• Die Faktorenanalyse
• Cluster-Analyse
• Multi-dimensionale Skalierung
• Logistic Involution (Logit-Modell)
• Conjoint-Analyse
• Mehrere Involution

Die klassischen Verfahren sind über lineare Modelle, die besondere Anforderungen an die verwendeten Daten zu machen. So sollten die Daten nicht asymmetrisch verteilt werden Ausreißer-frei und. Bei Abweichung der Daten von der geforderten Struktur eine managt zum Beispiel durch die Beseitigung bestehender Ausreißer oder über Logarithmieren sendet die Daten an eine nicht-lineare Transformation. Exist oft auch alternative Methoden, die iterative gewonnen Lösungen möglich machen.

Häufig verwendete Kriterien für eine optimale Lösung sind

• Entfernungen zwischen Punkten in einem mehrdimensionalen Raum. Erwähnenswert ist hier vor allem die Mahalanobis-Distanz, die man nennen etwa vereinfachte Quadrat der euklidischen Distanz konnte.
• Abweichungen, die minimiert werden und / oder maximiert werden. Die Varianz dient in der Kommunikationstheorie als Maß für den Informationsgehalt der Daten.

Die manuelle Berechnung von multivariaten diejenigen Verfahren ist meist sehr ¤ ndig. Daher sind diese Methoden erfahren ihre Aufschwung nur mit der Entwicklung der EDV. Ebenfalls häufig nur wenige Daten über die Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu Grunde liegenden können mit berechneten Ergebnisse gegeben werden.

Beispiele

Beispiele für die Verwendung von multivariaten Verfahren:

• Zur Bereitstellung und finden aufgrund der Vergleiche psychologische Profile aus, die die wahrscheinlichste Autor /-in / Autors liegen (Kriminologie, Linguistik).
• Um den Text eines anonymen Autors mit Texten namhafter Autoren und der wahrscheinlichste Autor zu finden (eine Art Spiel des Punktes angegeben first) zu vergleichen.
• Data Mining: Große Datenmengen in Datenbanken befinden sich auf unbekannte Strukturen analysiert. Man erwartet hier Erkenntnisse über die Zusammenarbeit verschiedene Aspekte, zum Beispiel die Konsumausgaben der Kunden als eine Funktion des sozialen Status von herauszufinden Ähnlichkeit Strukturen.
• Entwicklung der sozialen Tuning-Prozesse (Politische Soziologie) und der Einfluss der einzelnen Teilnehmer auf sie.
• Bonität von Schuldnern (Diskriminanzanalyse).
• Mit der Sicherheit Analyse: Welche Unternehmen Zahlen betreffen vor allem die Ertragskraft eines (Faktorenanalyse)
• Bei der Suche nach Ursachen für die Eiszeiten (Faktorenanalyse).

Literatur

• Backhaus, Klaus; Erichson, Bernd; Plinke, Wulff: Multivariate Analysemethoden. Springer, Berlin 2005. ISBN 3-540-27870-2 (Standardwerk)
• Peter Atteslander ua: Methoden der empirischen Sozialforschung. Gruyter Verlag, 2003, ISBN 3110178176 (Grundkenntnisse)
• Anthony PM Coxon / PM Davies: Die Bedienungsanleitung ton mehrdimensional Scaling London, 1984, (Heinemann Educational Books), ISBN 0435822519 und ISBN 0435822527 (bisher besten englischsprachigen Darstellung).

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