Zusammenfassung
In vielen Anwendungen ist man nicht nur an einem einzigen, sondern an vielen erhobenen Merkmalen interessiert. Beschränkt man sich auf ein Merkmal wie Dauer der Arbeitslosigkeit, so lassen sich zwar die Form der Verteilung, die mittlere Dauer der Arbeitslosigkeit sowie die Varianz untersuchen, wesentliche Fragestellungen jedoch, beispielsweise danach, wie die Dauer der Arbeitslosigkeit von Ausbildungsniveau oder Geschlecht abhängt, lassen sich mit diesem eindimensionalen Datenmaterial nicht beantworten. Dazu ist es notwendig, die Merkmale Dauer, Ausbildungsniveau und Geschlecht gemeinsam zu erheben, d.h. zu einer Person werden mehrere Werte (x, y, z,...), sogenannte mehrdimensionale Daten erhoben. Im folgenden wird ausgeführt, wie sich derartige Daten aufbereiten und graphisch darstellen lassen. Wir beschränken uns dabei hauptsächlich auf den zweidimensionalen Fall. In einem weiteren Schritt werden Maße entwickelt, die den Zusammenhang zwischen Merkmalen erfassen. Dabei werden zuerst Methoden für diskrete bzw. diskretisierte Merkmale behandelt. Anschließend werden Verfahren für metrisch skalierte Merkmale vorgestellt.
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© 1999 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
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Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G. (1999). Multivariate Deskription und Exploration. In: Statistik. Springer-Lehrbuch. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-10033-2_3
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-10033-2_3
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