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Multivariatenanalyse (MVA)

Methodenund Modelle der Datenanalyse, die simultan zwei oder mehrere Merkmale (Variablen) von Untersuchungseinheiten analysieren. Ihren Ursprung hat die Multiva­riatenanalyse in drei Forschungsbereichen: Der Ökonometrie mit ihren Modellan­sätzen zur Analyse von Zeitreihen und zur Einflußgrößenrechnung. Hier steht die Ana­lyse von Abhängigkeiten im Vordergrund. Der Psychometrie mit Methoden aus der Intelligenz- und Wahrnehmungsfor­schung, die zur Ermittlung der Basisdimen­sionen Hypothetischer Konstrukte die­nen und
3. der Biometrie, die methodische Entwicklungen zum Design von Tests und deren statistischer multivariater Prüfung bei­getragen hat. Die Marketingforschung hat insb. die Diffusion der Modellansätze, den Transfer der methodischen Weiterentwick­lungen auf praktische Probleme und das De­sign benutzerfreundlicher Software geför­dert. Die Klassifizierung der Verfahren der MVA erfolgt i. a. nach ihrer grundlegenden Zielset­zung und dem geforderten Skalenniveau der zu analysierenden Variablen. Eine klassische Abgrenzung der Verfahren ist die Unter­scheidung in Dependenzanalyse und Inter­dependenzanalyse. Die Dependenzanalyse analysiert geteilte Datenmatrizen, bei denen zwischen abhängigen und unabhängigen Va­riablen (Prädiktoren) unterschieden wird. Die Unterteilung der Variablen erfolgt auf­grund von Hypothesen oder Plausibilitäts­annahmen vor der Analyse. Die typische Fragestellung der Dependenzanalyse ist: „Durch welche unabhängigen Variablen (Einflußgrößen) lassen sich die Ausprägun­gen der abhängigen Variablen erklären oder prognostizieren und wie stark ist dieser Ein­fluß?“ Berücksichtigt man das Skalenniveau der unabhängigen und abhängigen Variablen smd die Verfahren der Dependenzanalyse nach dem Schema in Abb. 1 zu klassifizieren. mensionen oder Faktoren, mit denen es mög- licht ist, einen hinreichenden Teil der Infor­mationen vereinfacht wiederzugeben und wie sind die Faktoren zu bezeichnen?“ Das geforderte metrische oder nichtmetri­sche Skalenniveau der Inputdaten und der Typ der Aggregation bestimmen hier die Auswahl der in Abb. 2 klassifizierten Verfah­ren. Daneben existieren Analyse-Modelle, die mit Datensätzen unterschiedlichen Skalen­typs arbeiten wie die Kovarianzanalyse (ANCOVA). Sie verbindet die Regressions­und Varianzanalyse. Andere, generellere Methoden, wie die Kanonische Korrelation und die LISREL-Modelle, integrieren Verfahren der Interdependenzanalyse und Dependenzanalyse. Die Interdependenzanalyse geht von einer ungeteilten Datenmenge aus und hat zum Ziel, die in den Daten vorliegenden Informa­tionen durch möglichst wenige hypotheti­sche Einflußgrößen zu erfassen. Die typische Fragestellungderlnterdependenzanalyseist: „Gibt es hinter den Daten liegende Basisdi­ Die Clusteranalyse wird in vielen Textbü­chern auch als eine unabhängige Methodik zur Klassifikation von Stimuli aufgefaßt. Den Verfahren der Multivariaten-Analyse hinzugerechnet wird auch die Conjoint Analyse, obwohl sie eher eine Technik der Einstellungsmessung ist und mit unter­schiedlichen Verfahren angewendet werden kann. Kern dieser Analyse ist, dass Urteils­dimensionen a priori festzulegen sind und Gesamturteile dekomponiert werden. Auf­grund des zugrundeliegenden Dekomposi­tionsmodells wird sie auch als Sonderfall der Varianzanalyseangesehen. Die Automatic-Interaction-Detector-Ana­lyse (AID), auch Kontrastgruppen- oder Baumanalyse genannt, ist ein insb. für Zwecke der Marktsegmentierung eingesetztes sequentielles Such verfahren mit dem Ziel, ei­ne Stichprobe ausgehend von einer Krite­riumsvariablen sukzessive in binäre Grup­pen aufzuteilen und dementsprechend die Prädiktorvariablen so auszusuchen, dass die zugehörige Zwischengruppenvarianz der entstandenen Gruppen maximiert wird. Die jeweiligen Unterstichproben werden dann ihrerseits wieder aufgeteilt, bis sich keine zu­sätzliche Varianzaufklärung mehr erzielen läßt. Es handelt sich bei dem AID-Verfahren also um eine Reihe einfacher Varianzanaly­sen mit intervallskalierter oder dichotomer Kriteriums- und nominalskalierter Prädik­torvariablen.

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