Zusammenfassung
Bisher haben wir Datensätze analysiert, bei denen die Daten in Form von Datenmatrizen anfielen. Bei jedem von n Objekten wurden p Merkmale erhoben. Sind alle Merkmale quantitativ, so ist mit Hilfe der Hauptkomponentenanalyse eine approximative Darstellung der Objekte im ℝ2 möglich. In der Praxis sind nicht alle Merkmale in einer Datenmatrix quantitativ. Im Beispiel 3 auf Seite 5 sind nur die Merkmale Alter, Größe und Gewicht quantitativ. Mit Hilfe der mehrdimensionalen Skalierung ist es aber auch hier möglich, eine zweidimensionale Darstellung der Studenten unter Berücksichtigung aller Merkmale zu erhalten.
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Literaturverzeichnis
Mardia, K. V., Kent, J. T., Bibby, J. M. (1979): Multivariate analysis. Academic Press, London
Kearsley, A. J., Tapia, R. A., Trosset, M. W. (1998): The solution of the metric STRESS and SSTRESS problems in multidimensional scaling using Newton’s method. Computational Statistics, 13, 369–396
Cox, T. F., Cox, M. A. A. (1994): Multidimensional scaling. Chapman & Hall, London
Kruskal, J. B. (1964): Nonmetric multidimensional scaling: a numerical method. Psychometrika, 29, 115–129
Davison, M. L. (1983): Multidimensional scaling. Wiley, New York
Borg, I., Groenen, P. (1997): Modern multidimensional scaling: theory and applications. Springer, New York
Trippel, A. (2001): Ein Vergleich numerischer Methoden zur Lösung von nichtmetrischen MDS-Problemen. Diplomarbeit, Universität Bielefeld
Carroll, J. D., Chang, J. J. (1970): Analysis of individual differences in multidimensional scaling via an N-way generalization of Eckart-Young decomposition. Psychometrika, 35, 283–320
Mardia, K. V. (1978): Some properties of classical multidimensionale scaling. Communications in Statistics - Theory and Methods A, 7, 1233–1241
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Handl, A. (2010). Mehrdimensionale Skalierung. In: Multivariate Analysemethoden. Statistik und ihre Anwendungen. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-14987-0_6
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