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[PeterLee]

Hallo zusammen,

ich habe eine Frage zum methodischen Vorgehen und ob dieses so angewendet werden kann.
Ausgangslage: Datensatz mit 250 Datensätzen und je 19 Variablen.
Ziel: Explorative Datenanalyse mit einer Seblstorganisierenden Karte (SOM), da ich bis jetzt nur Vermutungen (aus der Literatur) über den Zusammenhang der Daten habe.

Vorschlag zum Vorgehen: Ich weiss, dass einige Variablen einen sehr starken linearen Zusammenhang aufweisen. Die sehr stark zusammenhängenden Variablen möchte ich vor der SOM reduzieren. Hierzu eignet sich meiner Meinung die Faktoren Analyse. Als Ergebnis bekomme ich 6 Faktoren, welche unabhängig voneinander sind. Mit diesen 6 Faktoren möchte ich nun die SOM füttern, um mit die nichtlinearen Zusammenhänge visualiseren zu lassen.

Gibt es euerer Meinung nach zu dem Vorgehen Bedenken oder Einwände?
Danke

[Albrecht]

Eventuell würde sich eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) besser eignen, wenn das Ziel lediglich die Datenreduktion ist. Bei einer Faktorenanalyse geht es eher um die Aufdeckung latenter Variablen.
Die Ergebnisse werden sich vermutlich nicht gross unterscheiden. Das Weiterrechnen mit den Daten ist aber nach einer PCA in der Regel einfacher.

[PeterLee]

Danke für die Antwort.