Multivariate Datenanalyse

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Die Multivariate Datenanalyse untersucht den Einfluss von mehreren statistischen Variablen zugleich. Zusammenhangs- bzw. Abhängigkeitsstrukturen zwischen den Variablen, wie beispielsweise der Einfluss von Position, Einkommen, Verantwortung und Mitarbeiterzufriedenheit auf die Zahl der Krankentage, können nur mit multivariaten Verfahren erkannt werden. Damit sind diese den univariaten Verfahren überlegen, bei denen der Einfluss jeder Variablen auf die Messgröße einzeln analysiert wird und die Gegenstand der Seminare zu den Grundlagen der Statistik sind.

Multivariate Verfahren wollen im Wesentlichen die in einem Datensatz enthaltene Zahl der Variablen, Dimensionen oder Faktoren reduzieren, im Ergebnis aber die Gesamtheit der enthaltenen Information berücksichtigen. Dazu wird die (Zusammenhangs-)Struktur der Daten analysiert. Entweder gibt man im Rahmen der induktiven Statistik eine Struktur vor und prüft mit Hilfe strukturprüfender Verfahren, ob die Daten mit der vorgegebenen Struktur zusammenpassen, oder man versucht im Rahmen der explorativen Statistik, die Struktur zu entdecken und aus den Daten zu extrahieren. Beide Verfahrensarten ergänzen sich häufig: So werden mit Hilfe der Clusteranalyse beispielsweise Kundendaten verwendet, um verschiedene, klar voneinander abgrenzbare Kundengruppen zu bestimmen. Mittels einer nachgeschalteten Diskriminanzanalyse können dann die Merkmale analysiert werden, mit denen die gefundenen Gruppen sich klar voneinander unterscheiden lassen, mit denen dann bei neuen Fällen die Gruppenzugehörigkeit prognostiziert werden kann.

Im Gegensatz zu den univariaten Verfahren im Grundlagenseminar stellen die Verfahren der multivariaten Datenanalyse keine “Click-and-ready”-Prozedur dar, sondern der Auswerter muss unter einer Vielzahl möglicher Variablen und Verfahrensoptionen genau die Kombination für ein passendes Modell auswählen, mit dem eine valide Auswertung der Daten möglich ist. In den Seminaren zur multivariaten Datenanalyse erhalten Sie das Wissen, mit dem Sie die Verfahren gezielt anwenden können.

Im 3tägigen Basistraining liegt der Schwerpunkt in den verschiedenen Formen der Regressionsanalyse: Es werden die lineare Regression, die logistische Regressin, die Zeitregression und die Diskriminanzanalyse vermittelt. Im 2tägigen Aufbautraining werden die Clusteranalyse und die Faktorenanalyse und ergänzend zur Faktorenanalyse die Reliabilitätsanalyse vermittelt. Die Varianzanalyse wird im Aufbaukurs des Seminars Grundlagen der Statistik behandelt.

Unsere Seminare zum Thema Multivariate Datenanalyse: