Multidimensionale Skalierung
By: Borg, Ingwer | Groenen, Patrick J. F | Mair, Patrick.
Material type: BookSeries: Sozialwissenschaftliche Forschungsmethoden (Band 1). Publisher: München, Rainer Hampp Verlag, 2010Description: 101 pages.ISBN: 3-86618-438-7.Subject(s): Sozialwissenschaften | statistische Methode | multidimensionionale Skalierung | multivariate Statistik | Visualisierung | psychologische Methodik | sozialwissenschaftliche MethodikSummary: Die Multidimensionale Skalierung (MDS) ist eine Familie von Verfahren, die Objekte des Forschungsinteresses durch Punkte eines mehrdimensionalen (meist: 2-dimensionalen) Raums so darstellen, dass die Distanz zwischen je zwei Punkten in diesem Raum einem gegebenen Nähe-, Abstands-, Ähnlichkeits-oder Unähnlichkeitswert dieser Objekte optimal entspricht. Der Zweck der MDS liegt meist in der Visualisierung der wesentlichen Struktur der Daten. Diese soll dem Auge für eine explorative oder Theorie testende Analyse zugänglich gemacht werden. Als Daten lassen sich in der MDS außerordentlich viele Messgrößen verwenden wie etwa Korrelationen der Objekte über ihre Ausprägungen auf verschiedenen Variablen; direkt erhobene globale Ähnlichkeitsratings für Paare von Objekten; oder Co- Occurrence-Koeffizienten, die erfassen, wie oft ein Ereignis zusammen mit einem anderen auftritt. Das Buch ist eine anwenderorientierte Einführung in die MDS. Es beschreibt die für die Praxis wichtigsten MDS-Modelle (inkl. der konfirmatorischen MDS) konzeptionell, mit wenigen Formeln, und unter Verwendung typischer Beispiele. Es bietet zudem eine Beschreibung von zwei umfassenden Computerprogrammen für die MDS (PROXSCAL in SPSS, SMACOF in R). Ausführlich diskutiert werden zudem typische Anwenderfehler in der MDS.Item type | Current location | Call number | Status | Date due | Barcode |
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Monography | Library | C1 100 (Browse shelf) | Available | 109819 |
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C1 07 -2 Testing, Confidence Regions, Model Selection and Asymptotic Theory | C1 09 Applied Nonparametric Regression | C1 10 Discrete Choice Methods with Simulation | C1 100 Multidimensionale Skalierung | C1 10 -1 Handbook of Econometrics | C1 10 -2 Handbook of Econometrics | C1 10 -3 Handbook of Econometrics |
Die Multidimensionale Skalierung (MDS) ist eine Familie von Verfahren, die Objekte des Forschungsinteresses durch Punkte eines mehrdimensionalen (meist: 2-dimensionalen) Raums so darstellen, dass die Distanz zwischen je zwei Punkten in diesem Raum einem gegebenen Nähe-, Abstands-, Ähnlichkeits-oder Unähnlichkeitswert dieser Objekte optimal entspricht. Der Zweck der MDS liegt meist in der
Visualisierung der wesentlichen Struktur der Daten. Diese soll dem Auge für eine explorative oder Theorie
testende Analyse zugänglich gemacht werden. Als Daten lassen sich in der MDS außerordentlich
viele Messgrößen verwenden wie etwa Korrelationen der Objekte über ihre Ausprägungen auf verschiedenen
Variablen; direkt erhobene globale Ähnlichkeitsratings für Paare von Objekten; oder Co-
Occurrence-Koeffizienten, die erfassen, wie oft ein Ereignis zusammen mit einem anderen auftritt.
Das Buch ist eine anwenderorientierte Einführung in die MDS. Es beschreibt die für die Praxis wichtigsten
MDS-Modelle (inkl. der konfirmatorischen MDS) konzeptionell, mit wenigen Formeln, und unter
Verwendung typischer Beispiele. Es bietet zudem eine Beschreibung von zwei umfassenden Computerprogrammen für die MDS (PROXSCAL in SPSS, SMACOF in R). Ausführlich diskutiert werden zudem typische Anwenderfehler in der MDS.
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