ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0132-4560
(1999):
Zweimodale Klassifikationsverfahren: Top oder Flop?
In: Gaul, Wolfgang and Schader, Martin (eds.) :
Mathematische Methoden der Wirtschaftswissenschaften. Festschrift für Otto Opitz. Heidelberg: Physica-Verlag HD. pp. 85-96
Abstract
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.
Item Type: | Book Section |
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Form of publication: | Publisher's Version |
Faculties: | Munich School of Management > Institute for Market-based Management |
Subjects: | 300 Social sciences > 330 Economics |
Place of Publication: | Heidelberg |
Language: | German |
Item ID: | 105245 |
Date Deposited: | 02. Aug 2023, 14:45 |
Last Modified: | 02. Aug 2023, 14:45 |