Datenanalyse und -interpretation

Question 1

Deskriptive und induktive Verfahren

Answer 1

Folie s. 2

Question 2

Lageparameter: Arithmetisches Mittel

Answer 2

~X=1/n(X1+X2+…+Xn)

Question 3

Median

Answer 3

Diejenige Merkmalausprägung, die in einer der Größe nach geordneten Reihe von Beobachtungswerten in der Mitte steht (d.h.die Beobachtungswerte halbiert

Formel hinzufügen

Question 4

Streuungsparameter: Varianz und Standardabweichung

Answer 4

Folie s. 7

Question 5

Korrelationsanalyse

Answer 5

Verfahren zur Bestimmung der Stärke linearer Zusammenhänge zwischen zwei metrisch skalierten Variablen

Question 6

Logik der Korrelationsanalyse

Answer 6

Der Korrelationskoeffizient kann Werte von -1 bis +1 annehmen.

Positive Werte beschreiben einen gleichgerichteten Zusammenhang, negative Werte einen gegenläufigen Zusammenhang

Eine fehlende Korrelation deutet auf eine Unabhängigkeit der Variablen hin

Question 7

Anwendungsbeispiel der Korrelationsanalyse

Answer 7

Folie s. 10

Question 8

Berechnung des Korrelationskoeffizienten r

Answer 8

Folie s. 11 und 12

Question 9

Regressionsanalyse

Answer 9

Analyse einer einseitigen Abhängigkeit zwischen einer unabhängigen Variablen (x) und einer abhängigen Variablen (y)

Question 10

Logik der Regressionsanalyse

Answer 10

Ermittlung einer (linearen) Schätzfunktion: y=a+bx

Ermittlung der Koeffizienten a und b zur möglichst guten Anpassung der Regressionsgeraden an die empirischen Daten

Minimierungsproblem: Summe (Yi-y^) ^2 - > min!

Folie s. 15

Question 11

Berechnung der Regressionsfunktion

Answer 11

Folie s. 16-19

Question 12

Multiple Regressionsanalyse

Answer 12

Analysiert den einseitigen Einfluss mehrerer unabhängiger Variableb Xj(j=1,…J) auf eine abhängige Variable (y)

Question 13

Logik der multiplen Regressionsanalyse

Answer 13

Ermittlung einer (linearen) Schätzfunktion: y=a+b1x1+b2x2+… +bjxj+e

Schätzung der Regressionskoeffizienten, a, b1,…, bj, die den relativen Einfluss der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable ausdrücken

Question 14

Beispiel einer multiplen Regressionsanalyse

Answer 14

Folie s. 22

Question 15

Standardisierung der Regressionskoeffizienten

Answer 15

Um die Wirkungsstärke der einzelnen Variablen vergleichen zu können müssen diese standardisiert werden

Das Resultat sind die Beta-Koeffizienten BETAj (standardisierte Koeffizienten), diese sind unabhängig von der Skalierung der unabhängigen Variablen

BETAj=bj*(Standardabweichung xj/Standardabweichung y)

Question 16

Clusteranalyse

Answer 16

Die Clusteranalyse fasst Objekte (z. B. Kunden) auf Basis von ausgewählten Variablen zu Gruppen/Clustern (z. B. Kundensegmente) zusammen

Folie s. 26 (Diagramm)

Question 17

Vorgehen der Clusteranalyse

Answer 17

1. Auswahl der Clustervariablen und Aufstemllen der Datenmatrix
2. Aufstellen einer Distanzmatrix
3. Clusteralgorithmus
4. Bestimmung der Clusterzahl
5. Interpretation und Benennung der Cluster anhand der Merkmalsmittelwerte

Folien 27 bis 33