Zusammenfassung
Die Beantwortung gesellschaftlicher, politischer, wirtschaftlicher oder psychologischer Fragen erfordert oftmals die gezielte Strukturierung komplexer Zusammenhänge sowie die Identifikation entscheidungs- oder planungsrelevanter Faktoren. Hierbei kann es sich z. B. um Analysen handeln, bei denen der Wert einer nominal skalierten (kategorialen), abhängigen Variable mittels verschiedener metrisch skalierter, unabhängiger Variablen erklärt oder prognostiziert werden soll. Die Bestimmung und Erklärung der Zugehörigkeit eines Untersuchungsobjekts zu einer von zwei oder mehreren Kategorien bzw. Gruppen ist z.B. bei der Entwicklung zielgruppenspezifischer Maßnahmen (etwa im Marketing oder in der Drogenaufklärung) von Bedeutung. Analyseziel ist hier die Identifikation der wesentlichen Unterschiede zwischen den Untersuchungsobjekten, Personen oder Organisationen, anhand geeigneter Merkmalsvariablen. Ein mögliches Instrument zur Bewältigung dieser Aufgabe ist die Diskriminanzanalyse. Ihre methodischen Grundlagen sowie ihr diagnostischer oder prognostischer Einsatz in den Sozialwissenschaften sind Gegenstand des vorliegenden Kapitels. Zunächst erfolgt eine Beschreibung der grundsätzlichen Zielsetzung und Anwendungsmöglichkeiten der Diskriminanzanalyse sowie der damit verbundenen methodischen Voraussetzungen. Des Weiteren wird ein Überblick über verschiedene Arten der Diskriminanzanalyse gegeben. Die sich anschließenden Ausführungen zur Vorgehensweise bei der Durchführung einer solchen Analyse bilden die substanzielle Basis für die mathematisch-statistischen Grundlagen der Diskriminanzanalyse. Hierzu zählen insbesondere die Bestimmung und Beurteilung von Diskriminanzfunktionen sowie der Einsatz alternativer Klassifikationskonzepte. Die praktische Anwendung der Methodik wird anhand eines kleinen Fallbeispiels auf Basis des kumulierten ALLBUS-Datensatzes veranschaulicht. Das Kapitel schließt nach einer kurzen Diskussion von Problemen und Fehlern, die bei der Anwendung und Interpretation einer Diskriminanzanalyse auftreten können, mit einigen Literaturempfehlungen.
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literaturverzeichnis
Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., & Weiber, R. (2008). Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer, 12. Auflage.
Bartlett, M. S. (1947). Multivariate Analysis. Journal of the Royal Statistical Society, 9, 176–197.
Brosius, F. (2006). SPSS 14. Heidelberg: Mitp-Verlag.
Bühl, A. (2008). SPSS 16: Einführung in die moderne Datenanalyse. München: Pearson Studium, 11. Auflage.
Cooley, W. W. & Lohnes, P. R. (1971). Multivariate Data Analysis. New York: John Wiley & Sons, Inc.
Decker, R. & Temme, T. (2000). Diskriminanzanalyse. In A. Herrmann & C. Homburg (Hg.), Handbuch Marktforschung. Methoden -Anwendungen -Praxisbeispiele(S. 295–335). Wiesbaden: Gabler, 2. Auflage.
Fahrmeir, L., Häußler, W., & Tutz, G. (1996). Diskriminanzanalyse. In A. Hamerle & G. Tutz (Hg.), Multivariate statistische Verfahren(S. 357–435). Berlin: de Gruyter, 2. Auflage.
Fisher, R. A. (1936). The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems. Anals of Eugenics, 7, 179–188.
Frenzen, H. & Krafft, M. (2008). Logistische Regression und Diskriminanzanalyse. In A. Herrmann, C. Homburg, & M. Klarmann (Hg.), Handbuch Marktforschung. Methoden -Anwendungen -Praxisbeispiele(S. 607–649). Wiesbaden: Gabler, 3. Auflage.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, P. E. (2009). Multivariate Data Analysis -A Global Perspective. Upper Saddle River: Pearson, 7. Auflage.
Handl, A. (2002). Multivariate Analysemethoden. Theorie und Praxis multivariater Verfahren unter besonderer Berücksichtigung von S-PLUS. Berlin: Springer.
Hastie, T., Tibshirrani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference, and Prediction. New York: Springer, 2. Auflage.
Janssen, J. & Laatz, W. (2007). Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows. Eine anwendungsorientierte Einführung in das Basissystem und das Modul Exakte Tests. Berlin: Springer, 6. Auflage.
Klecka, W. R. (1980). Discriminant Analysis, Band 07-019 von Quantitative Applications in the Social Sciences. Beverly Hills: Sage Publications.
Mardia, K. V. (1970). Measures of Multivariate Skewness an Kurtosis with Applications. Biometrika, 57, 519–530.
Mardia, K. V. (1974). Applications of Some Measures of Multivariate Skewness and Kurtosis for Testing Normality and Robustness Studies. Sankhya: Indian Journal of Statistics, 36, 115–128.
Mika, S., Rätsch, G., Weston, J., Schölkopf, B., & Müller, K.-R. (1999). Fisher Discriminant Analysis with Kernels. In Neural Networks for Signal Processing IX. Proceedings of the 1999 IEEE Signal Processing Society Workshop(S. 41–48). Madison: Institute of Electrical & Electronics Engineers.
Morrison, D. (1969). On the Interpretation of Discriminant Analysis. Journal of Marketing Research, 6 (2), 156–163.
Schneider, H. (2007). Nachweis und Behandlung von Multikollinearität. In Methodik der empirischen Forschung(S. 183–198). Wiesbaden: Gabler, 2. Auflage.
Seber, G. (1984). Multiple Observations. New York: Wiley.
Tatsuoka, M. M. (1988). Multivariate Analysis -Techniques for Educational and Psychological Research. New York: Macmilllan Publishing Company, 2. Auflage.
Terwey, M., Bens, A., & Baltzer, S. (2007). Datenhandbuch ALLBUS 1980–2006. Köln: GESIS.
Yildiz, O. T. & Alpaydin, E. (2005). Linear Discriminant Trees. International Journal of Pattern Recognition, 19, 323–353.
Author information
Authors and Affiliations
Editor information
Rights and permissions
Copyright information
© 2010 VS Verlag fur Sozialwissenschaften | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
About this chapter
Cite this chapter
Decker, R., Rašković, S., Brunsiek, K. (2010). Diskriminanzanalyse. In: Wolf, C., Best, H. (eds) Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-531-92038-2_20
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-531-92038-2_20
Publisher Name: VS Verlag für Sozialwissenschaften
Print ISBN: 978-3-531-16339-0
Online ISBN: 978-3-531-92038-2
eBook Packages: Humanities, Social Science (German Language)