Eine neue Methode zur Visualisierung qualitativer Daten

Abstract: Zur Visualisierung multivariater Daten mit verschiedenen Informationsniveaus (metrisch, nominal, ordinal, hierachisch, verbandsgeordnet, etc.) wird h¨aufig die klassische Methode der Multidimensionalen Skalierung nach Kruskal angewendet. Diese Methode hat jedoch verschiedene Nachteile, so beispielsweise die Notwendigkeit, Merkmale unterschiedlichen Informationsniveaus zu einem Verschiedenheitsindex zu aggregieren. Deshalb wird eine Verallgemeinerung der bew¨ahrten Hauptkomponentenanalyse vorgestellt, die ¨uber den Ansatz vom Takane, Young und de Leuuw hinausgeht, der nur nominale und/oder ordinale qualitative Variable behandeln kann. Durch das Konzept der Differenzen auf Objektpaaren k¨onnen nahezu alle Informationsniveaus ad¨aquat behandelt werden. Ein illustrierendes Beispiel hierzu findet sich am Ende des Artikels. 1 Einleitung Graphische Darstellungen f¨ur quantitative Daten sind wohlbekannt: angefangen von Gesch¨aftsgraphiken, ¨uber statistische Darstellungen b...

• Type: Conference
• Year: 2003
• Where: BIRTHDAY
• Authors: Jürgen Hansohm
• Keywords: Applied Computing, BIRTHDAY 2003, F¨ur Quantitative Daten, Visualisierung Multivariater Daten, Visualisierung Qualitativer Daten