Multivariatenanalyse (MVA)

Methodenund Modelle der Datenanalyse, die simultan zwei oder mehrere Merkmale (Variablen) von Untersuchungseinheiten analysieren. Ihren Ursprung hat die Multivariatenanalyse in drei Forschungsbereichen: Der Ökonometrie mit ihren Modellansätzen zur Analyse von Zeitreihen und zur Einflußgrößenrechnung. Hier steht die Analyse von Abhängigkeiten im Vordergrund. Der Psychometrie mit Methoden aus der Intelligenz- und Wahrnehmungsforschung, die zur Ermittlung der Basisdimensionen Hypothetischer Konstrukte dienen und
3. der Biometrie, die methodische Entwicklungen zum Design von Tests und deren statistischer multivariater Prüfung beigetragen hat. Die Marketingforschung hat insb. die Diffusion der Modellansätze, den Transfer der methodischen Weiterentwicklungen auf praktische Probleme und das Design benutzerfreundlicher Software gefördert. Die Klassifizierung der Verfahren der MVA erfolgt i. a. nach ihrer grundlegenden Zielsetzung und dem geforderten Skalenniveau der zu analysierenden Variablen. Eine klassische Abgrenzung der Verfahren ist die Unterscheidung in Dependenzanalyse und Interdependenzanalyse. Die Dependenzanalyse analysiert geteilte Datenmatrizen, bei denen zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen (Prädiktoren) unterschieden wird. Die Unterteilung der Variablen erfolgt aufgrund von Hypothesen oder Plausibilitätsannahmen vor der Analyse. Die typische Fragestellung der Dependenzanalyse ist: „Durch welche unabhängigen Variablen (Einflußgrößen) lassen sich die Ausprägungen der abhängigen Variablen erklären oder prognostizieren und wie stark ist dieser Einfluß?“ Berücksichtigt man das Skalenniveau der unabhängigen und abhängigen Variablen smd die Verfahren der Dependenzanalyse nach dem Schema in Abb. 1 zu klassifizieren. mensionen oder Faktoren, mit denen es mög- licht ist, einen hinreichenden Teil der Informationen vereinfacht wiederzugeben und wie sind die Faktoren zu bezeichnen?“ Das geforderte metrische oder nichtmetrische Skalenniveau der Inputdaten und der Typ der Aggregation bestimmen hier die Auswahl der in Abb. 2 klassifizierten Verfahren. Daneben existieren Analyse-Modelle, die mit Datensätzen unterschiedlichen Skalentyps arbeiten wie die Kovarianzanalyse (ANCOVA). Sie verbindet die Regressionsund Varianzanalyse. Andere, generellere Methoden, wie die Kanonische Korrelation und die LISREL-Modelle, integrieren Verfahren der Interdependenzanalyse und Dependenzanalyse. Die Interdependenzanalyse geht von einer ungeteilten Datenmenge aus und hat zum Ziel, die in den Daten vorliegenden Informationen durch möglichst wenige hypothetische Einflußgrößen zu erfassen. Die typische Fragestellungderlnterdependenzanalyseist: „Gibt es hinter den Daten liegende Basisdi Die Clusteranalyse wird in vielen Textbüchern auch als eine unabhängige Methodik zur Klassifikation von Stimuli aufgefaßt. Den Verfahren der Multivariaten-Analyse hinzugerechnet wird auch die Conjoint Analyse, obwohl sie eher eine Technik der Einstellungsmessung ist und mit unterschiedlichen Verfahren angewendet werden kann. Kern dieser Analyse ist, dass Urteilsdimensionen a priori festzulegen sind und Gesamturteile dekomponiert werden. Aufgrund des zugrundeliegenden Dekompositionsmodells wird sie auch als Sonderfall der Varianzanalyseangesehen. Die Automatic-Interaction-Detector-Analyse (AID), auch Kontrastgruppen- oder Baumanalyse genannt, ist ein insb. für Zwecke der Marktsegmentierung eingesetztes sequentielles Such verfahren mit dem Ziel, eine Stichprobe ausgehend von einer Kriteriumsvariablen sukzessive in binäre Gruppen aufzuteilen und dementsprechend die Prädiktorvariablen so auszusuchen, dass die zugehörige Zwischengruppenvarianz der entstandenen Gruppen maximiert wird. Die jeweiligen Unterstichproben werden dann ihrerseits wieder aufgeteilt, bis sich keine zusätzliche Varianzaufklärung mehr erzielen läßt. Es handelt sich bei dem AID-Verfahren also um eine Reihe einfacher Varianzanalysen mit intervallskalierter oder dichotomer Kriteriums- und nominalskalierter Prädiktorvariablen.

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