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[Exarby]

Hallo,

ich möchte aus Kreuztabelle mit Messpunkten eine Clusteranalyse anhand des Korrelationskoeffizienten durchführen.

Messpunkte | Messpunkt 1 | Messpunkt 2 | Messpunkt 3| Messpunkt n
Messpunkt 1| 1 | -0,13 | 0,95 | ...
Messpunkt 2| -0,13 | 1 | 0,83 | ...
Messpunkt 3| 0,95 | 0,83 | 1 | ...
Messpunkt n| ... | ... | ... | ...

--> Gruppe 1: Messpunkt 1, Messpunkt 3

Ist es möglich, mit SPSS oder R Gruppen von Messpunkten zu bilden, die untereinander einen hohen Korrelationskoeffizienten haben?
Wenn ja, wie ist das Vorgehen um das zu erreichen?

Ich freue mich auf Eure Anregungen und Tipps.

[PonderStibbons]

Anscheinend meinst Du Korrelationsmatrix.
Meines Wissens kann man eine Korrelationsmatrix
in SPSS einlesen und für die Clusterung verwenden.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Exarby]

Die Funktionen habe ich auch gefunden, nur werden mir Gruppen von SPSS zurückgegeben, die nicht zueinander passen.
Beispielsweise werden Messpunkte mit einem Korrelationskoeffizienten von 0,3 in eine Gruppe einsortiert.

Welche Einstellung muss ich vornehmen, dass mir nur Gruppen erzeugt werden, wo der Korrelationskoeffizient zwischen den einzelnen Messpunkten z.B. größer als 0,8 ist?

[strukturmarionette]

Hi,

welche Funktion meinst Du denn?

Gruß
S.

[Exarby]

Hi,

zum einen meine ich die SPSS Funktion Korrelationsmatrix einlesen und hierarchische Clusteranalyse.

Die Korrelationsmatrix habe ich im oben beschriebenen Format über eine csv Datei eingelesen. Anschließend habe ich bei der hierarchischen Clusteranalyse alle Messpunkte zu den Variablen hinzugefügt und unter dem Punkt Statistiken die Anzahl der Cluster auf 5 festgelegt. Im Menüfeld Cluster habe ich Variablen anstelle von Fällen angeklickt. Die restlichen Einstellungen habe ich nicht verändert.

Ergebnis der Analyse sind dann leider nicht Gruppen von Messpunkten mit hohem Korrelationskoeffizienten.
Was muss ich machen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen?

Grüße!

[strukturmarionette]

Hi,

unter dem Punkt Statistiken die Anzahl der Cluster auf 5 festgelegt.

- kein Ahnung, was für ein Clusteralgorithmus dabei angewendet wird
- einer, der Korrelationen zwsichen entstehenden Gruppen maximiert, ist mir auch unbekannt und widerspricht eher dem Grundprinzip des 'Clusterns'.

Gruß
S.

[Exarby]

Hi,

wenn mein Problem nicht durch eine Clusteranalyse gelöst werden kann, dann habe ich vielleicht eine falsche Herangehensweise.
Gibt es denn ein anderes statistisches verfahren, welches mein Problem lösen kann?

Grüße!

[PonderStibbons]

Was ist denn das Thema der Studie, wie lautet die Fragestellung,
um was für Daten handelt es sich (was wurde da konkret gemessen,
mit welcher Stichprobengröße)?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Exarby]

Thema: Messpunktsegmentierung

Fragestellung: Mir liegen ca. 1.000 Messpunkte vor, die über ein Jahr im viertelstunden Takt gemessen wurden (96 Messwerte pro Tag).

Beispiel Datensatz eines Messpunkts:
Datum | kWh:
01.01.2014 0:00| 15,3
01.01.2014 0:15| 11,5
01.01.2014 0:30| 10,3
... | ...
01.01.2015 0:00| 14,8

Bestimmen Sie anhand des Korrelationskoeffizienten Gruppen mit Messpunkten, die untereinander ähnlich sind und sich von den anderen Gruppen möglichst stark unterscheiden.

Greetz

[bele]

Hallo Exarby,

zu SPSS kann ich nichts sagen. In R ist es so, dass die hierarchische Clusteranalyse nicht eine Korrellationsmatrix sondern eine Distanzmatrix gefüttert haben will. Wenn es in SPSS das gleiche ist, dann wären bei Deinem Vorgehen zwei Variablen mit hohem Korrelationskoeffizient weit voneinander weg, weil in der "Distanzmatrix" ein hoher Wert stehen würde. Wie gesagt, von SPSS verstehe ich nichts, aber in R hätte ich eher Eins-minus-Korrelationkoeffizient in die Distanzmatrix eingesetzt.

LG,
Bernhard

Nachtrag/Edit: 1-Korrelationskoeffizient ist natürlich bei negativen Korrelationkoeffizienten Quatsch. Also Eins-minus-Betrag-von-r oder Eins-minus-Quadrat von R oder so was...