Multivariate statistische Verfahren 5. Sem. · Marktforschung Regressionsanalyse Menge yi Besuche...

Materialband

Marktforschung

Multivariate statistische Verfahren

5. Sem.

Prof. Dr. Rößler

Themenbereiche

1 Regressionsanalyse 2 Varianzanalyse

3 Diskriminanzanalyse

4 Faktorenanalyse

5 Clusteranalyse

Marktforschung Regressionsanalyse

Menge yi

Besuche x1i

2585 109

1819 107

1647 99

1496 70

921 81

2278 102

1810 110

1987 92

1612 87

1913 79

Streudiagramm

500

1000

1500

2000

2500

3000

60 70 80 90 100 110 120Besuche

x2i

Men

ge y

i

Prof. Dr. Rößler Seite 1


RegressionModellzusammenfassung(b)

Modell R R-Quadrat Korrigiertes R-Quadrat

Standardfehler des Schätzers

Durbin-Watson- Statistik

1 0,588(a) 0,346 0,264 385,4678 2,656(a) Einflußvariablen : (Konstante), BESUCHE x1i(b) Abhängige Variable: ABSATZ

ANOVA(b)

Modell Quadrat- summe df Mittel der Quadrate F Signifikanz

1Regression 627572,108 1 627572,108 4,224 0,074(a)

Residuen 1188683,492 8 148585,436Gesamt 1816255,6 9

(a) Einflußvariablen : (Konstante), BESUCHE x1i(b)Abhängige Variable: ABSATZ

Koeffizienten(a)

Nicht standardisierte Koeffizienten

Standardisierte Koeffizienten

T Signifikanz95%-Konfidenzintervall für B

Modell B Standard- fehler Beta Untergrenze Obergrenze

1(Konstante) 39,534 868,517 0,046 0,965 -1963,268 2042,335BESUCHE x1i 18,881 9,187 0,588 2,055 0,074 -2,305 40,067

(a) Abhängige Variable: ABSATZ



Menge yi

Besuche x1i

Preis x2i

Ausgaben x3i

2585 109 12,5 2000

1819 107 10 550

1647 99 9,95 1000

1496 70 11,5 800

921 81 12 0

2278 102 10 1500

1810 110 8 800

1987 92 9 1200

1612 87 9,5 1100

1913 79 12,5 1300



RegressionAufgenommene/Entfernte Variablen(b)

Modell Aufgenommene Variablen

Entfernte Variablen Methode

1( )

AUSGABEN x3i, PREIS x2i, BESUCHE x1i(a)g , Eingeben

aufgenommen.(b) Abhängige Variable: ABSATZ

Modellzusammenfassung(b)

Modell R R-QuadratKorrigier-

tes R-Quadrat


Durbin-Watson-Statistik

1 ,962(a) 0,926 0,888 150,126 3,49(a) Einflußvariablen : (Konstante), AUSGABEN x3i, PREIS x2i, BESUCHE x1i(b) Abhängige Variable: ABSATZ

ANOVA(b)

Modell Quadrat- summe df Mittel der

Quadrate F Signifikanz

1Regression 1681028,7 3 560342,9 24,862 0,001(a)

Residuen 135226,9 6 22537,817Gesamt 1816255,6 9

(a) Einflußvariablen : (Konstante), AUSGABEN x3i, PREIS x2i, BESUCHE x1i(b) Abhängige Variable: ABSATZ

Koeffizienten(a)

Nicht standardisierte Koeffizienten

StandardisierteKoeffizienten

T Signifikanz

95%-Konfidenz- intervall für B

Modell B Standard- fehler Beta Unter-

grenzeOber- grenze

1

(Konstante) -6,866 673,205 -0,01 0,992 -1654,129 1640,398BESUCHE x1i 11,085 4,428 0,345 2,504 0,046 0,251 21,919PREIS x2i 9,927 38,164 0,034 0,26 0,803 -83,458 103,312AUSGABEN x3i 0,655 0,103 0,794 6,382 0,001 0,404 0,907

(a) Abhängige Variable: ABSATZ



Aufgenommene/Entfernte Variablen(b)

Modell Aufgenommene Variablen Entfernte Variablen Methode

1AUSGABEN x3i, BESUCHE x1i(a) , Eingeben

(a) Alle gewünschten Variablen wurden aufgenommen.(b) Abhängige Variable: ABSATZ

Modellzusammenfassung



1 ,962(a) 0,925 0,903 139,7711(a) Einflußvariablen : (Konstante), AUSGABEN x3i, BESUCHE x1i

ANOVA(b)

Modell Quadratsumme df Mittel der Quadrate F Signifikanz

1Regression 1679503,802 2 839751,901 42,99 0,000(a)Residuen 136751,798 7 19535,971Gesamt 1816255,6 9

(a) Einflußvariablen : (Konstante), AUSGABEN x3i, BESUCHE x1i(b) Abhängige Variable: ABSATZ

Koeffizienten(a)

Nicht standardisierte Koeffizienten Standardisierte Koeffizienten

T SignifikanzKorrelationen

Modell B Standardfehler Beta Nullter Ordnung Partiell Teil

1

(Konstante) 144,482 315,25 0,458 0,661BESUCHE x1i 10,487 3,522 0,326 2,977 0,021 0,588 0,748 0,309

AUSGABEN x3i 0,664 0,091 0,805 7,338 0 0,911 0,941 0,761(a) Abhängige Variable: ABSATZ

r2= 0,7482= 0,559r2= 0,9412= 0,885


Marktforschung Varianzanalyse

Plazierung Absatz

Normalregal 1 47

Normalregal 1 39

Normalregal 1 40

Normalregal 1 46

Normalregal 1 45

Zweitplazierung 2 68





Kühlregal 3 59

Kühlregal 3 50

Kühlregal 3 51

Kühlregal 3 48

Kühlregal 3 53



ANOVAANOVA

Quadrat- summe df Mittel der

Quadrate F Signifikanz

ABSATZ

Zwischen den Gruppen 1112,133 2 556,067 38,087 0Innerhalb der Gruppen 175,2 12 14,6

Gesamt 1287,333 14

Test der Homogenität der VarianzenLevene-Statistik df1 df2 Signifikanz

ABSATZ 0,062 2 12 0,94

Post-Hoc-Tests

Homogene UntergruppenABSATZ

NSubset for alpha = .05

PLAZIERU 1 2 3

Duncan(a)

1 5 43,43 5 52,22 5 64,4Signifikanz 1 1 1

Die Mittelwerte für die in homogenen Untergruppen befindlichen Gruppen werden angezeigt.(a) Uses Harmonic Mean Sample Size = 5,000



Plazierung Absatz Verpackung

Normalregal 1 47 1 BecherNormalregal 1 39 1 BecherNormalregal 1 40 1 BecherNormalregal 1 46 1 BecherNormalregal 1 45 1 BecherNormalregal 1 40 2 PapierNormalregal 1 39 2 PapierNormalregal 1 35 2 PapierNormalregal 1 36 2 PapierNormalregal 1 37 2 PapierZweitplazierung 2 68 1 BecherZweitplazierung 2 65 1 BecherZweitplazierung 2 63 1 BecherZweitplazierung 2 59 1 BecherZweitplazierung 2 67 1 BecherZweitplazierung 2 59 2 PapierZweitplazierung 2 57 2 PapierZweitplazierung 2 54 2 PapierZweitplazierung 2 56 2 PapierZweitplazierung 2 53 2 PapierKühlregal 3 59 1 BecherKühlregal 3 50 1 BecherKühlregal 3 51 1 BecherKühlregal 3 48 1 BecherKühlregal 3 53 1 BecherKühlregal 3 53 2 PapierKühlregal 3 47 2 PapierKühlregal 3 48 2 PapierKühlregal 3 50 2 PapierKühlregal 3 51 2 Papier



Becher Papier

Normalreg. 43,4 37,4

Zweitplaz. 64,4 55,8

Kühlreg. 52,2 49,8

0

10

20

30

40

50

60

70

Normalreg. Zweitplaz. Kühlreg.

Plazierung

kg

BecherPapier



Gesam

tstreuung

SQT

Streuung zwischen den Gruppen SQE

Streuung innerhalb der Gruppen SQR

Streuung durch Faktor B SQEB

Streuung durch Faktor A SQEA

Streuung durch Wechselwirkung von A und

B

SQEAxB



ANOVAVerarbeitete Fälle(a)

FälleEingeschlossen Ausgeschlossen Insgesamt

N Prozent N Prozent N Prozent30 100,00% 0 0,00% 30 100,00%

(a) ABSATZ /nach PLAZIERU, VERPACKU

ANOVA(a,b)

Eindeutige Methode

Quadratsumme df Mittel der Quadrate F Sig.

ABSATZ

Haupteffekte(Kombiniert) 2185,033 3 728,344 73,446 0PLAZIERU 1944,2 2 972,1 98,027 0VERPACKU 240,833 1 240,833 24,286 0

2-Weg-Wechselwirkungen PLAZIERU * VERPACKU 48,467 2 24,233 2,444 0,108Modell 2233,5 5 446,7 45,045 0Residuen 238 24 9,917Insgesamt 2471,5 29 85,224

(a) ABSATZ /nach PLAZIERU, VERPACKU(b) Alle Effekte gleichzeitig eingegeben



Multiple Klassifikationsanalyse (MCA)(a)

NVorhergesagtes Mittel AbweichungNicht

angepaßtKorrigiert nach

FaktorenNicht

angepaßtKorrigiert nach

Faktoren

ABSATZPLAZIERU

1 10 40,400 40,400 -10,100 -10,1002 10 60,100 60,100 9,600 9,6003 10 51,000 51,000 0,500 0,500

VERPACKU1 15 53,333 53,333 2,833 2,8332 15 47,667 47,667 -2,833 -2,833


Faktorauswertung(a)

EtaBeta

Korrigiert nach Faktoren

ABSATZPLAZIERU 0,887 0,887VERPACKU 0,312 0,312


Güte der Anpassung für das ModellR R-Quadrat

ABSATZ nach PLAZIERU, VERPACKU 0,94 0,884



Gesamtstreuung SQT

Streuung innerhalb der Gruppen SQR

Haupteffekte

Interaktionen

Streuung durch Faktor A SQEA

Streuung durch Wechselwirkung von AxB SQEAxB

Streuung durch Faktor B SQEB

Streuung durch Faktor C SQEC

Streuung durch Wechselwirkung von AxC SQEAxC

Streuung durch Wechselwirkung von BxC SQEBxC

Streuung durch Wechselwirkung von AxBxC SQEAxBxC

Streuung zwischen den Gruppen SQb


Marktforschung t-Test

Gewicht Maschine

235 1

248 1

265 1

257 1

276 1

245 1

239 1

216 1

263 1

271 1

260 1

235 1

256 2

228 2

225 2

234 2

236 2

260 2

252 2

256 2

271 2

279 2

221 2

250 2

246 2

289 2

255 2


Marktforschung t-Test

T-TestGruppenstatistiken

MASCHINE N Mittelwert Standardab- weichung

Standardfehler des

Mittelwertes

GEWICHT1 12 250,8333 17,6008 5,08092 15 250,5333 19,6718 5,0792

Test bei unabhängigen StichprobenLevene-Test der

Varianzgleichheit T-Test für die Mittelwertgleichheit

F Signifikanz T df Sig. (2-seitig)

Mittlere Differenz

Standardfehler der Differenz

95% Konfidenzintervall des

MittelwertsUntere Obere

GEWICHT

Varianzen sind gleich 0,026 0,874 0,041 25 0,967 0,3 7,2768 -14,6869 15,2869Varianzen sind nicht gleich 0,042 24,638 0,967 0,3 7,1843 -14,5074 15,1074


Marktforschung Diskriminanzanalyse

Marke Streichfähig-keit

Haltbarkeit

1 2 3

1 3 4

1 6 5

1 4 4

1 3 2

1 4 7

1 3 5

1 2 4

1 5 6

1 3 6

1 3 3

1 4 5

2 5 4

2 4 3

2 7 5

2 3 3

2 4 4

2 5 2

2 4 2

2 5 5

2 6 7

2 5 3

2 6 4

2 6 6



0

1

2

3

4

5

6

2 3 4 5 6 7

Streichfähigkeit

Häu

figke

it

Marke A Marke B

Marke

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

2 3 4 5 6 7

Haltbarkeit

Häu

figke

it

Marke A Marke B

Marke

0

1

2

3

4

5

6

7

8

0 2 4 6 8

Streichfähigkeit

Hal

tbar

keit

Marke A Marke B



Zusammenfassung der kanonischen Diskriminanzfunktionen

Eigenwerte

Funktion Eigenwert % der Varianz

Kumulierte %

Kanonische Korrelation

1 ,912(a) 100 100 0,691(a) Die ersten 1 kanonischen Diskriminanzfunktionen werden in dieser Analyse verwendet.

Wilks' LambdaTest der Funktion(en) Wilks-Lambda Chi-Quadrat df Signifikanz1 0,523 13,614 2 0,001

Standardisierte kanonische DiskriminanzfunktionskoeffizientenFunktion

1HALTBAR -0,843STREICHF 1,184

Struktur-MatrixFunktion

1STREICHF 0,714HALTBAR -0,183Gemeinsame Korrelationen innerhalb der Gruppen zwischen Diskriminanzvariablen und standardisierten kanonischen DiskriminanzfunktionenVariablen sind nach ihrer absoluten Korrelationsgröße innerhalb der Funktion geordnet.

Kanonische DiskriminanzfunktionskoeffizientenFunktion

1HALTBAR -0,565STREICHF 1,031(Konstant) -1,982Nicht-standardisierte Koeffizienten

Funktionen bei den Gruppen-ZentroidenFunktion

MARKE 11 -0,9142 0,914Nicht-standardisierte kanonische Diskriminanzfunktionen, die bezüglich des Gruppen-Mittelwertes bewertet werden



Fallweise Statistiken

Tatsächliche Gruppe

Höchste Gruppe Zweithöchste Gruppe Diskriminanz- werte

Vorhergesagte Gruppe

P(D>d | G=g)

P(G=g | D=d)

Quadrierter Mahalanobis-Abstand zum

Zentroid

Gruppe P(G=g | D=d)

Quadrierter Mahalanobis-Abstand zum

Zentroid

Funktion 1Fallnummer p df

Original

1 1 1 0,484 1 0,95 0,49 2 0,05 6,394 -1,6142 1 1 0,816 1 0,891 0,054 2 0,109 4,252 -1,1483 1 2(**) 0,641 1 0,926 0,218 1 0,074 5,269 1,3814 1 1 0,425 1 0,553 0,637 2 0,447 1,063 -0,1175 1 1 0,37 1 0,508 0,803 2 0,492 0,87 -0,0186 1 1 0,37 1 0,965 0,803 2 0,035 7,425 -1,817 1 1 0,425 1 0,958 0,637 2 0,042 6,9 -1,7128 1 1 0,206 1 0,982 1,598 2 0,018 9,568 -2,1799 1 1 0,484 1 0,597 0,49 2 0,403 1,275 -0,21510 1 1 0,173 1 0,985 1,856 2 0,015 10,185 -2,27711 1 1 0,74 1 0,744 0,11 2 0,256 2,242 -0,58312 1 1 0,816 1 0,777 0,054 2 0,223 2,546 -0,68113 2 2 1 1 0,842 0 1 0,158 3,345 0,91414 2 2 0,641 1 0,694 0,218 1 0,306 1,856 0,44815 2 2 0,134 1 0,988 2,242 1 0,012 11,065 2,41216 2 1(**) 0,74 1 0,744 0,11 2 0,256 2,242 -0,58317 2 1(**) 0,425 1 0,553 0,637 2 0,447 1,063 -0,11718 2 2 0,259 1 0,977 1,275 1 0,023 8,751 2,04419 2 2 0,922 1 0,864 0,01 1 0,136 3,714 1,01320 2 2 0,572 1 0,655 0,319 1 0,345 1,598 0,3521 2 2 0,507 1 0,613 0,439 1 0,387 1,36 0,25222 2 2 0,572 1 0,937 0,319 1 0,063 5,729 1,47923 2 2 0,303 1 0,972 1,063 1 0,028 8,179 1,94624 2 2 0,922 1 0,817 0,01 1 0,183 2,995 0,816

** Falsch klassifizierter Fall



Diskriminanzachse

-3 -2,5 -2 -1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3

Marke AMarke B



KlassifizierungsstatistikenKlassifizierungsergebnisse(a)

Vorhergesagte Gruppenzugehörigkeit Gesamt

MARKE 1 2

OriginalAnzahl

1 11 1 122 2 10 12

%1 91,7 8,3 1002 16,7 83,3 100

(a) 87,5% der ursprünglich gruppierten Fälle wurden korrekt klassifiziert.

Zusammenfassung der Verarbeitung von KlassifizierungenVerarbeitet 24

AusgeschlossenFehlende oder außerhalb des Bereichs liegende Gruppencodes 0Wenigstens eine Diskriminanzvariable fehlt 0

In der Ausgabe verwendet 24

A-priori-Wahrscheinlichkeiten der Gruppen

A-prioriIn der Analyse

verwendete FälleMARKE Ungewichtet Gewichtet1 0,5 12 122 0,5 12 12Gesamt 1 24 24

KlassifizierungsfunktionskoeffizientenMARKE

1 2STREICHF 1,729 3,614HALTBAR 1,28 0,247(Konstant) -6,597 -10,223Lineare Diskriminanzfunktionen nach Fisher



Univariate Analyse der StreichfähigkeitEigenwerte

Funktion Eigenwert % der Varianz Kumulierte % Kanonische Korrelation

1 0,466(a) 100 100 0,564(a) Die ersten 1 kanonischen Diskriminanzfunktionen werden in dieser Analyse verwendet.

Wilks' LambdaTest der Funktion(en)

Wilks-Lambda Chi-Quadrat df Signifikanz

1 0,682 8,217 1 0,004

Univariate Analyse der HaltbarkeitEigenwerte

Funktion Eigenwert % der Varianz Kumulierte % Kanonische Korrelation

1 0,031(a) 100 100 0,172(a) Die ersten 1 kanonischen Diskriminanzfunktionen werden in dieser Analyse verwendet.

Wilks' LambdaTest der Funktion(en)

Wilks-Lambda Chi-Quadrat df Signifikanz

1 0,97 0,648 1 0,421

Gruppenstatistik

Mittelwert Standard- abweichung

Gültige Werte (listenweise)

MARKE Ungewichtet Gewichtet

1STREICHF 3,5 1,1677 12 12HALTBAR 4,5 1,446 12 12

2STREICHF 5 1,1282 12 12HALTBAR 4 1,5374 12 12

GesamtSTREICHF 4,25 1,3593 24 24HALTBAR 4,25 1,4818 24 24

Gleichheitstest der Gruppenmittelwerte

Wilks-Lambda F df1 df2 Signifikanz

STREICHF 0,682 10,241 1 22 0,004HALTBAR 0,97 0,673 1 22 0,421


Marktforschung Faktorenanalyse

Marke

Anteil ungesättigter Fettsäuren

Kaloriengehalt Vitamingehalt Haltbarkeit Preis

Rama 1 1 2 1 2Sanella 2 6 3 3 4Becel 4 5 4 4 5Du darfst 5 6 6 2 3Holl. Butter 2 3 3 5 7Weihnachtsbutter 3 4 4 6 7

FETTSÄUR

HALTBARK

KALORIEN

PREIS

VITAMING

MARKE

w eihnach

s anella

rama

holl. bu

du darfs

becel



Marke fac1_1 fac2_1

Rama -1,21136 -1,25027Sanella -0,48288 -0,26891Becel 0,5705 0,19027Du darfst 1,56374 -0,88742Holl. Butter -0,63529 0,94719Weihnachtsbutter 0,1953 1,26914

Becel

Du darfst

Holl. Butter

Rama

Sanella

Weihnachts-butter

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

2

-1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5

Faktor2

Fakt

or1

Marke



Korrelationsmatrix(a)

FETTSÄUR KALORIEN VITAMING HALTBARK PREIS

Korrelation

FETTSÄUR 1 0,712 0,961 0,109 0,044KALORIEN 0,712 1 0,704 0,138 0,067VITAMING 0,961 0,704 1 0,078 0,024HALTBARK 0,109 0,138 0,078 1 0,983PREIS 0,044 0,067 0,024 0,983 1

Signifikanz (1-seitig)

FETTSÄUR 0,056 0,001 0,419 0,467KALORIEN 0,056 0,059 0,397 0,45VITAMING 0,001 0,059 0,441 0,482HALTBARK 0,419 0,397 0,441 0PREIS 0,467 0,45 0,482 0

(a) Determinante = 9,603E-04

KMO- und Bartlett-TestMaß der Stichprobeneignung nach Kaiser-Meyer-Olkin. 0,576

Bartlett-Test auf Sphärizität

Ungefähres Chi-Quadrat 17,371df 10Signifikanz nach Bartlett 0,067

Anti-Image-MatrizenFETTSÄUR KALORIEN VITAMING HALTBARK PREIS

Anti-Image-Korrelation

FETTSÄUR ,597(a) -0,108 -0,926 -0,237 0,223

KALORIEN -0,108 ,878(a) -0,15 -0,239 0,227VITAMING -0,926 -0,15 ,598(a) 0,207 -0,193

HALTBARK -0,237 -0,239 0,207 ,471(a) -0,986PREIS 0,223 0,227 -0,193 -0,986 ,467(a)

(a) Maß der Stichprobeneignung



Berechnung von partiellen Korrelationskoeffizientender Anti-Image-Korrelationsmatrix

Führt man eine lineare Regressionsanalyse durch mit der abhängigen Variablen ungesättigte Fettsäuren und den 3 unabhängigen Variablen Vitamine , Haltbarkeit und Preis , so erhält man das Bestimmtheitsmaß




1 0,964(a) 0,9302172 0,826 0,6148(a) Einflußvariablen : (Konstante), VITAMING, PREIS, HALTBARK

Fügt man jetzt die Variable Kalorien als weitere unabhängige Variable hinzu, so daßdie Regressionsanalyse für die abhängige Variable ungesättigte Fettsäuren und die 4 unabhängigen Variablen Vitamine , Haltbarkeit , Preis und Kalorien durchgeführt wird, so ergibt sich das Bestimmtheitsmaß




1 ,965(a) 0,9310302 0,655 0,8644(a) Einflußvariablen : (Konstante), KALORIEN, PREIS, VITAMING, HALTBARK

Aus diesen beiden Bestimmtheitsmaßen berechnet sich das partielle Bestimmtheitsmaßder Variablen ungesättigte Fettsäuren und Kalorien als Quotient

(0,9310302-0,9302172)/(1-0,9302172)=0,0116504

D.h.: 1,17% der durch die 3 Variablen Vitamine , Haltbarkeit und Preis nicht erklärten Varianz der ungesättigten Fettsäuren wird durch Hinzunahme der VariablenKalorien erklärt.

Zieht man die Wurzel, so erhält man den partiellen Korrelationskoeffizientender Variablen ungesättigte Fettsäuren und Kalorien

0,10794

In der Anti-Image-Korrelationsmatrix werden nicht die partiellen Korrelations-koeffizienten selbst, sondern ihre negativen Werte ausgewiesen.



KommunalitätenAnfänglich Extraktion

FETTSÄUR 0,931 0,968KALORIEN 0,541 0,526VITAMING 0,929 0,953HALTBARK 0,974 0,991PREIS 0,973 0,981Extraktionsmethode: Hauptachsen-Faktorenanalyse.

Erklärte Gesamtvarianz

Anfängliche Eigenwerte Summen von quadrierten Faktorladungen für Extraktion Rotierte Summe der quadrierten Ladungen

Faktor Gesamt % der Varianz

Kumulierte % Gesamt % der

VarianzKumulierte

% Gesamt % der Varianz

Kumulierte %

1 2,645 52,903 52,903 2,507 50,138 50,138 2,447 48,946 48,9462 1,934 38,678 91,581 1,911 38,225 88,363 1,971 39,417 88,3633 0,369 7,374 98,9554 3,930E-02 0,786 99,7415 1,296E-02 0,259 100Extraktionsmethode: Hauptachsen-Faktorenanalyse.

Faktorenmatrix(a)

Faktor1 2

FETTSÄUR 0,943 -0,28KALORIEN 0,707 -0,162VITAMING 0,928 -0,302HALTBARK 0,389 0,916PREIS 0,323 0,936Extraktionsmethode: Hauptachsen-Faktorenanalyse.(a) 2 Faktoren extrahiert. Es werden 7 Iterationen benötigt.



FETTSÄUR KALORIEN VITAMING HALTBARK PREISFETTSÄUR 0,968(b) 0,712 0,96 0,11 4,241E-02KALORIEN 0,712 0,526(b) 0,705 0,127 7,717E-02VITAMING 0,96 0,705 0,953(b) 8,461E-02 1,722E-02HALTBARK 0,11 0,127 8,461E-02 0,991(b) 0,983PREIS 4,241E-02 7,717E-02 1,722E-02 0,983 0,981(b)

FETTSÄUR -1,708E-04 1,006E-03 -1,412E-03 1,445E-03KALORIEN -1,708E-04 -8,276E-04 1,061E-02 -1,065E-02VITAMING 1,006E-03 -8,276E-04 -6,363E-03 6,400E-03

HALTBARK -1,412E-03 1,061E-02 -6,363E-03 9,539E-05

PREIS 1,445E-03 -1,065E-02 6,400E-03 9,539E-05

Faktor1 2 1 2

FETTSÄUR 0,984 3,229E-02 FETTSÄUR 0,551 -0,049KALORIEN 0,722 7,020E-02 KALORIEN 0,015 -0,01VITAMING 0,976 6,941E-03 VITAMING 0,422 0,001HALTBARK 7,962E-02 0,992 HALTBARK 0,261 0,673

PREIS 1,060E-02 0,99 PREIS -0,281 0,331

Faktor 1 2 Faktor 1 21 0,949 0,316 1 0,983 2,270E-032 -0,316 0,949 2 2,270E-03 0,993

Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.

Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.(a) Die Rotation ist in 3 Iterationen konvergiert.

Faktor-Transformationsmatrix

Extraktionsmethode: Hauptachsen-Faktorenanalyse.

Rotierte Faktorenmatrix(a)

Faktor

Extraktionsmethode: Hauptachsen-Faktorenanalyse.

Extraktionsmethode: Hauptachsen-Faktorenanalyse.Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.Methode für Faktorwerte: Regression.

Reproduzierte Korrelationen

Reproduzierte Korrelation

Residuum(a)

Extraktionsmethode: Hauptachsen-Faktorenanalyse.(a) Residuen werden zwischen beobachteten und reproduzierten Korrelationen berechnet. Es gibt 0 (,0%) nichtredundante Residuen mit Absolutwerten > 0,05.(b) Reproduzierte Kommunalitäten

Koeffizientenmatrix der Faktorwerte

Extraktionsmethode: Hauptachsen-Faktorenanalyse.Rotationsmethode: Varimax mit Kaiser-Normalisierung.

Kovarianzmatrix für Faktorwerte

Methode für Faktorwerte: Regression.



Screeplot

Faktornummer

54321

Eige

nwer

t3,0

2,5

2,0

1,5

1,0

,5

0,0



Faktordiagramm

Faktor 1

1,0,50,0-,5-1,0

Fakt

or 2

1,0

,5

0,0

-,5

-1,0

preishaltbark

vitaming

kalorienfettsäur

Faktordiagramm im gedrehten Faktorbereich

Faktor 1

1,0,50,0-,5-1,0

Fakt

or 2

1,0

,5

0,0

-,5

-1,0

vitamingkalorien fettsäur

Faktordiagramm im gedrehten Faktorbereich

Faktor 1

1,0,50,0-,5-1,0

Fakt

or 2

1,0

,5

0,0

-,5

-1,0

vitamingkalorien fettsäur


Marktforschung Clusteranalyse

-Lagerzeit mehr als 1

Monat

Diät- produkt

Nationale Werbung

Becherver-packung

Pfund- größe

Verkaufs- hilfen

Eignung für Sonderangebote

Direkt- bezug vomHersteller

Handels- spanne

mehr als 20%

Beanstan- dungen im

letzten Jahr

Becel 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0Du darfst 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1Rama 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0Delicado Sahnebutter 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0Holländische Butter 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0Weihnachtsbutter 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1Homa 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1Flora 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0SB 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0Sanella 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0Botteram 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1



NäherungsmatrixÄhnlichkeitsmaß nach Jaccard

Fall1:Becel 2:Du

darfst3:Rama 4:Delicado

Sahne- butter

5:Holländ. Butter

6:Weih- nachts- butter

7:Homa 8:Flora 9:SB 10:Sanella 11:Botte- ram

1:Becel 0,375 0,444 0,5 0 0,143 0,222 0,714 0,375 0,5 0,252:Du darfst 0,375 0,4 0,111 0,167 0,125 0,714 0,3 0,5 0,3 0,3753:Rama 0,444 0,4 0,5 0,125 0,222 0,556 0,667 0,556 0,875 0,4444:Delicado Sahnebutter 0,5 0,111 0,5 0 0,167 0,111 0,571 0,25 0,571 0,2865:Holländische Butter 0 0,167 0,125 0 0 0,167 0 0,167 0 0,26:Weihnachtsbutter 0,143 0,125 0,222 0,167 0 0,286 0,25 0,125 0,25 0,3337:Homa 0,222 0,714 0,556 0,111 0,167 0,286 0,3 0,5 0,444 0,5718:Flora 0,714 0,3 0,667 0,571 0 0,25 0,3 0,625 0,75 0,3339:SB 0,375 0,5 0,556 0,25 0,167 0,125 0,5 0,625 0,444 0,37510:Sanella 0,5 0,3 0,875 0,571 0 0,25 0,444 0,75 0,444 0,33311:Botteram 0,25 0,375 0,444 0,286 0,2 0,333 0,571 0,333 0,375 0,333Dies ist eine Ähnlichkeitsmatrix



NäherungsmatrixÄhnlichkeitsmaß nach Russell und Rao

Fall1:Becel 2:Du


Sahne- butter

5:Holländ. Butter



1:Becel 0,3 0,4 0,3 0 0,1 0,2 0,5 0,3 0,4 0,22:Du darfst 0,3 0,4 0,1 0,1 0,1 0,5 0,3 0,4 0,3 0,33:Rama 0,4 0,4 0,4 0,1 0,2 0,5 0,6 0,5 0,7 0,44:Delicado Sahnebutter 0,3 0,1 0,4 0 0,1 0,1 0,4 0,2 0,4 0,25:Holländische Butter 0 0,1 0,1 0 0 0,1 0 0,1 0 0,16:Weihnachtsbutter 0,1 0,1 0,2 0,1 0 0,2 0,2 0,1 0,2 0,27:Homa 0,2 0,5 0,5 0,1 0,1 0,2 0,3 0,4 0,4 0,48:Flora 0,5 0,3 0,6 0,4 0 0,2 0,3 0,5 0,6 0,39:SB 0,3 0,4 0,5 0,2 0,1 0,1 0,4 0,5 0,4 0,310:Sanella 0,4 0,3 0,7 0,4 0 0,2 0,4 0,6 0,4 0,311:Botteram 0,2 0,3 0,4 0,2 0,1 0,2 0,4 0,3 0,3 0,3Dies ist eine Ähnlichkeitsmatrix



NäherungsmatrixÄhnlichkeitsmaß der einfachen Übereinstimmung

Fall1:Becel 2:Du


Sahne- butter

5:Holländ. Butter



1:Becel 0,5 0,5 0,7 0,4 0,4 0,3 0,8 0,5 0,6 0,42:Du darfst 0,5 0,4 0,2 0,5 0,3 0,8 0,3 0,6 0,3 0,53:Rama 0,5 0,4 0,6 0,3 0,3 0,6 0,7 0,6 0,9 0,54:Delicado Sahnebutter 0,7 0,2 0,6 0,5 0,5 0,2 0,7 0,4 0,7 0,55:Holländische Butter 0,4 0,5 0,3 0,5 0,6 0,5 0,2 0,5 0,2 0,66:Weihnachtsbutter 0,4 0,3 0,3 0,5 0,6 0,5 0,4 0,3 0,4 0,67:Homa 0,3 0,8 0,6 0,2 0,5 0,5 0,3 0,6 0,5 0,78:Flora 0,8 0,3 0,7 0,7 0,2 0,4 0,3 0,7 0,8 0,49:SB 0,5 0,6 0,6 0,4 0,5 0,3 0,6 0,7 0,5 0,510:Sanella 0,6 0,3 0,9 0,7 0,2 0,4 0,5 0,8 0,5 0,411:Botteram 0,4 0,5 0,5 0,5 0,6 0,6 0,7 0,4 0,5 0,4Dies ist eine Ähnlichkeitsmatrix



Start Berechnung der Ausgangsdistanzmatrix Suche nach den beiden Objekten/Clustern mit der geringsten Distanz Zusammenfassung der ähnlichsten Objekte/Cluster zu einer Gruppe Berechnung neuer Abstände und Veränderung der Distanzmatrix Alle Untersuchungsobjekte Ende nein in einer Gruppe ja



Kaloriengehalt Preis Vitamingehalt

Rama 1 2 1Homa 2 3 3Flora 3 2 1SB 5 4 7Weihnachtsbutter 6 7 6



Verarbeitete Fälle(a)

FälleGültig Fehlend Gesamt

N Prozent N Prozent N Prozent5 83,3 1 16,7 6 100

(a) Linkage zwischen den Gruppen

NäherungsmatrixCity-Block-Distanzmaß

Fall 1:Rama 2:Homa 3:Flora 4:SB 5:Weih- nach

1:Rama 4 2 12 152:Homa 4 4 8 113:Flora 2 4 10 134:SB 12 8 10 55:Weihnach 15 11 13 5Dies ist eine Unähnlichkeitsmatrix

Zuordnungsübersicht für Linkage zwischen den GruppenZusammen-

geführte Cluster Koeffizienten

Erstes Vorkommen des

Näch- ster

SchrittSchritt Cluster 1

Cluster 2

Cluster 1

Cluster 2

1 1 3 2 0 0 22 1 2 4 1 0 43 4 5 5 0 0 44 1 4 11,5 2 3 0

Vertikales EiszapfendiagrammFall

Anzahl der Cluster

5:Weih- nach

4:SB 2:Homa 3:Flora 1:Rama

1 X X X X X X X X X2 X X X X X X X X3 X X X X X X X4 X X X X X X

Dendrogramm* * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * *

Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)

Rescaled Distance Cluster Combine

C A S E 0 5 10 15 20 25

Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+

Rama 1 -+---------+

Flora 3 -+ +-------------------------------------+

Homa 2 -----------+ I

SB 4 ---------------+---------------------------------+

Weihnach 5 ---------------+






(a) Einfach-Linkage

NäherungsmatrixQuadriertes euklidisches Distanzmaß



Zuordnungsübersicht für Einfach-LinkageZusammenge- führte Cluster Koeffizi

enten


Näch- ster


Cluster 2

Cluster 1

Cluster 2

1 1 3 4 0 0 22 1 2 6 1 0 43 4 5 11 0 0 44 1 4 26 2 3 0


Anzahl der Cluster

5:Weih- nach




Dendrogram using Single Linkage


C A S E 0 5 10 15 20 25

Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+

Rama 1 -+---+

Flora 3 -+ +-------------------------------------------+

Homa 2 -----+ I

SB 4 ---------------+---------------------------------+

Weihnach 5 ---------------+



NäherungsmatrixKorrelation zwischen Wertevektoren

Fall 1:Rama 2:Homa 3:Flora 4:SB 5:Weihnach1:Rama 0,5 0 -0,756 12:Homa 0,5 -0,866 0,189 0,53:Flora 0 -0,866 -0,655 04:SB -0,756 0,189 -0,655 -0,7565:Weihnach 1 0,5 0 -0,756Dies ist eine Ähnlichkeitsmatrix






(a) Gesamt-Linkage




Zuordnungsübersicht für Gesamt-LinkageZusammen-

geführte Cluster Koeffizienten


Näch- ster


Cluster 2

Cluster 1

Cluster 2

1 1 3 4 0 0 22 1 2 6 1 0 43 4 5 11 0 0 44 1 4 75 2 3 0


Anzahl der Cluster

5:Weih- nach




Dendrogram using Complete Linkage


C A S E 0 5 10 15 20 25

Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+

Rama 1 -+

Flora 3 -+-----------------------------------------------+

Homa 2 -+ I

SB 4 -----+-------------------------------------------+

Weihnach 5 -----+






(a) Ward-Linkage




Zuordnungsübersicht für Ward-LinkageZusammenge- führte Cluster Koeffizi

enten


Näch- ster


Cluster 2

Cluster 1

Cluster 2

1 1 3 2 0 0 22 1 2 5,333 1 0 43 4 5 10,833 0 0 44 1 4 65,6 2 3 0


Anzahl der Cluster

5:Weih- nach 4:SB 2:Homa 3:Flora 1:Rama


Dendrogramm * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * *

Dendrogram using Ward Method


C A S E 0 5 10 15 20 25

Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+

Rama 1 -+

Flora 3 -+-----------------------------------------------+

Homa 2 -+ I

SB 4 ---+---------------------------------------------+

Weihnach 5 ---+


Multivariate statistische Verfahren 5. Sem. · Marktforschung Regressionsanalyse Menge yi Besuche...

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