Überlegungen zu Daten für Multiple Korrespondenzanalyse

Befolgen Sie beim Erfassen von Daten, Durchführen der Analyse und Interpretieren der Ergebnisse die folgenden Richtlinien, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse gültig sind.

Die Daten können als Rohdaten oder in Form von Indikatorvariablen vorliegen

Wenn die kategorialen Daten als Rohdaten vorliegen, können eine oder mehrere Klassifikationsspalten vorhanden sein, wobei jede Zeile eine Beobachtung darstellt. Die Daten stellen Kategorien dar und können numerische Daten, Textdaten oder Datums-/Uhrzeitdaten sein. Wenn die Daten als Indikatorvariablen vorliegen, stellt ebenfalls jede Zeile eine Beobachtung dar, und für jede Kategoriestufe ist eine Indikatorspalte vorhanden. Hierbei bestehen die Daten aus Nullen sowie Einsen, mit denen die Kategorien angegeben werden, denen die Beobachtungen angehören. Weitere Informationen finden Sie unter Eingeben der Daten für Multiple Korrespondenzanalyse. Sie müssen Zeilen mit fehlenden Daten aus dem Arbeitsblatt löschen, bevor Sie diese Analyse verwenden.

Sie können zusätzliche Daten verwenden

Möglicherweise verfügen Sie über zusätzliche Daten, die in der gleichen Form wie der Hauptdatensatz für die Analyse vorliegen. Bei den zusätzlichen Daten kann es sich um weitere Informationen aus der gleichen Untersuchung, Informationen aus anderen Untersuchungen oder um Sollprofile handeln. Mit den zusätzlichen Daten können Sie die Komponenten validieren, oft anhand eines historischen Wertes oder bekannten Standards. Sie können auch die Werte von zusätzlichen Daten untersuchen, z. B. von Ausreißern, die Sie aus der Analyse entfernen. Zusätzliche Daten werden in der Ausgabe angezeigt, haben aber keine Auswirkungen auf die Komponenten.