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Clusteranalyse

 
     
   
Clusteranalyse, Bezeichnung für eine Gruppe von Rechenverfahren, mittels derer man aus einer Vielzahl von Merkmalsträgern diejenigen gruppieren (clustern) möchte, die untereinander besonders ähnlich sind, während zwischen den Gruppen die Unterschiede möglichst groß sein sollen. Sind die Variablen unterschiedlich skaliert, müssen sie z-transformiert (Z-Transformation) werden. Dabei gilt es zunächst, ein geeignetes Ähnlichkeits- bzw. Distanzmaß zu finden. Der dann folgende Berechnungsalgorithmus liefert die Cluster. Eine gute Lösung ergibt sich, wenn es gelingt a) eine möglichst geringe Zahl von Clustern zu verwenden, b) möglichst homogene Cluster zu haben (d.h. die Variablenprofile der Merkmalsträger, die in einem Cluster zusammengefaßt sind, sollten einander so ähnlich sein, daß sie ohne großen Informationsverlust durch das aus ihnen gebildete mittlere Clusterprofil beschrieben werden können: Sie sollten sich also maximal an dieses mittlere Clusterprofil anschmiegen), c) möglichst unterschiedliche Cluster zu haben (d.h. die die Cluster charakterisierenden mittleren Merkmalsprofile sollten sich möglichst deutlich voneinander unterscheiden). Im Anschluß an eine Clusteranalyse erhält man für jeden Merkmalsträger dessen Clusterzugehörigkeit und kann dann pro Cluster die Mittelwerte und Streuungen berechnen, anhand derer das Cluster inhaltlich interpretiert wird. Besondere Bedeutung kommen dabei den Merkmalen pro Cluster zu, die in dem jeweiligen Cluster eine geringe Streuung haben und/oder die sich durch einen vom Gesamtmittelwert deutlich abweichenden Clustermittelwert auszeichnen. Zum Schluß läßt sich über das Maß ETA-2 Aufschluß über den Stellenwert der einzelnen Merkmale am Zustandekommen des gesamten Clusterergebnisses gewinnen.

Literatur

Giegler, H. (1988). Multivariate Analysemodelle. In R. Asanger & G. Wenninger (Hrsg.), Handwörterbuch der Psychologie. München-Weinheim: Psychologie Verlags Union.
 
     
 
 
 
     
 
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