Clusteranalyse in VWL leicht erklärt + Beispiel

Definition: Clusteranalyse

Die Clusteranalyse ist ein statistisches Verfahren. Es dient dazu einzelne Objekte in Gruppen einzuordnen. Diese Gruppen sind die Cluster. Die Cluster selbst sollten sich dabei möglichst gut voneinander abheben.

Was geschieht bei der Clusteranalyse?

Die Clusteranalyse dient zum Gruppieren von Daten in umfangreichen Datensätzen. Dabei lassen sich die einzelnen Daten anhand ihrer Merkmale den jeweiligen Gruppen zuordnen. Das Clustern vereinfacht die weitere Verarbeitung der Daten. Dieses statistische Verfahren finden in der Betriebswirtschaft häufig Anwendung.

Voraussetzungen für eine Clusteranalyse

Es gibt verschiedene Modelle, um eine Clusteranalyse mittels Statistiksoftware durchzuführen. Am wenigsten Ansprüche an die Daten stellt die hierarchische Clusteranalyse.

Verwendung eines Skalenniveaus von Vorteil

Es gibt in der Statistik mehrere Unterscheidungen von Datenarten: metrisch skalierte Daten, ordinal skalierte Daten und nominal skalierte Daten. In eine Clusteranalyse können Daten mit unterschiedlichen Skalenniveaus einfließen, es ist jedoch empfohlen, sie vorher auf alle auf ein Skalenniveau zu setzten. Ein metrisches Skalenniveau kann auf ein ordinales und ein nominales herabzusetzen ist möglich. Statistiker können Daten auf ordinalem Skalenniveau in ein nominales Skalenniveau überführen. Für das nominale Skalenniveau gibt es keine Aufstiegschance.

Quantifizierbar

Zu den Ansprüchen an die Daten zählt, dass diese aus Zahlen bestehen müssen. Zu Daten, die auf metrischem Skalenniveau zu erfasst sind, zählen jene, mit denen Rechenaufgaben möglich sind. Ein gutes Beispiel liefert die Körpergröße. Ordinal skalierte Daten stellen dagegen eine reine Ordnungsmöglichkeit dar. Hierzu zählt zum Beispiel eine Rangreihe der beliebtesten Handymarken. Am wenigsten Rechenmöglichkeiten gibt es bei nominal Skalierten Daten. Als Paradebeispiel hierfür gilt das Geschlecht, aber es gibt noch weitere Beispiele, wie Wochentage. Im Gegensatz zu ordinal und metrisch skalierten Daten, sind nominal skalierte Daten erst zu transformieren um sie in Zahlen ausdrücken zu können. Also ordnet der Wirtschaftswissenschaftler männlich eine Eins und weiblich eine Zwei zu. Dabei handelt es sich um keine Wertung – eine Zwei ist in diesem Fall nicht mehr Wert als eine Eins.

Durchführung

Die Durchführung der Clusteranalyse selbst führen Statistikprogramme durch. Bei der Interpretation der Daten ist erneut der Wissenschaftler gefragt. Die gängigsten Statistikprogramme sind SPSS und R.

Beispiel für eine Clusteranalyse

Bei einer Umfrage erheben Statistiker Daten auf verschiedenen Variablen. Für das Beispiel wird die Musikrichtung der Lieblingsband und das Alter erhoben. Die Umfrage findet im Einzugsgebiet eines Musikladens statt. Wenn ausreichend Daten gesammelt wurden, kann die Analyse durchgeführt werden. Aus dem Ergebnis kann der Wissenschaftler nun ablesen, ob und welche Gruppen sich voneinander unterscheiden. Dadurch bekommt der Musikladen die Information, welche Zielgruppe er in diesem Gebiet am besten ansprechen kann.

Zusammenfassung Clusteranalyse

  • Es handelt sich um ein statistisches Verfahren, das in der Betriebswirtschaft häufig Anwendung findet.
  • Die Cluster sind Gruppen, die Daten klassifiziert.
  • Besonders bei umfangreichen Datensätzen kann eine Clusteranalyse Übersicht verschaffen.

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