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Multivariate Verfahren


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Mit Multivariaten Verfahren werden multivariat verteilte statistische Variablen untersucht. Man betrachtet hier eine Variable isoliert (univariat verteilt) sondern das mehrerer Variablen zugleich ihre Abhängigkeitsstruktur.

Häufig verwendete Multivariate Methoden sind

Diskriminanzanalyse
Clusteranalyse
Faktorenanalyse mit Hauptkomponentenanalyse
Multidimensionale Skalierung

Meist wird auch die Multiple Regression

Die klassischen Verfahren sind durchwegs lineare die besondere Anforderungen an die verwendeten Daten So sollten die Daten ausreißerfrei und nicht verteilt sein. Bei Abweichen der Daten von geforderten Struktur behilft man sich beispielsweise indem vorhandene Ausreißer entfernt oder die Daten einer Transformation etwa Logarithmieren unterzieht. Es existieren auch alternative Methoden die iterativ gewonnene Lösungen ermöglichen.

Die Berechnungen dieser Verfahren sind meistens aufwendig. Daher hatten Multivariate Verfahren erst mit Entwicklung der EDV ihren Aufschwung . Auch häufig bei berechneten Ergebnissen nur wenig Angaben zu Grunde liegende Wahrscheinlichkeitsverteilungen gemacht werden.

Zweifelhaft ist die intensive Verwendung dieser mit rangskalierten Daten beispielsweise die Auswertung von in der Psychologie.

Beispiele

für Anwendung der Multivariaten Verfahren:

  • Im Data Mining : Große Datenmengen in Datenbanken werden auf Strukturen hin analysiert. Man erhofft sich hier über das Zusammenwirken verschiedener Aspekte beispielsweise die von Kunden in Abhängigkeit vom sozialen Status.

  • Bei Kreditwürdigkeitsprüfungen von Schuldnern (Diskriminanzanalyse).

  • Bei der Wertpapieranalyse: Welche Unternehmenszahlen beeinflussen hauptsächlich Ertragskraft eines Unternehmens? (Faktorenanalyse)

  • Bei der ursächlichen Bestimmung der Eiszeiten (Faktorenanalyse).



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