Zusammenfassung
Zweimodale Clusteranalysen sind typische Verfahren der explorativen Datenanalyse und kamen in den Wirtschaftswissenschaften bisher insbesondere im quantitativen Marketing zum Einsatz. Die Algorithmen teilen Objekte und Merkmale einer Datenmatrix simultan so in Gruppen ein, daß innerhalb der Gruppen möglichst große Homogenität herrscht, zwischen den Gruppen jedoch deutliche Unterschiede bestehen. Obwohl die Interpretation bisher gängiger einmodaler Clusteranalyseergebnisse durch die Einbettung von Merkmalen in die Objektgruppen deutlich erleichtert wird und damit auch neue inhaltliche Aspekte in multivariaten Auswertungen erschlossen werden können, stellen Skeptiker die Quantifizierung der intermodalen Ähnlichkeiten in Frage und bemängeln die heuristischen Lösungsmethoden. Der vorliegende Beitrag will Argumente der Gegner entkräften und damit den Nutzen explorativer Analysen generell hervorheben.
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Schwaiger, M. (1999). Zweimodale Klassifikationsverfahren: Top oder Flop?. In: Gaul, W., Schader, M. (eds) Mathematische Methoden der Wirtschaftswissenschaften. Physica, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-12433-8_9
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-12433-8_9
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