Wie führe ich eine Korrespondenzanalyse (KA) mit XLSTAT durch?
Eine Excel-Mappe mit den Daten und den Ergebnissen, die in diesem Tutoriel behandelt werden, kann hier heruntergeladen werden. Die Daten entsprechen einer Umfrage von Kinobesuchern über den zuletzt angesehenen Film. Die Besucher wurden ebenfalls nach Ihrer Altersklasse befragt.
Nach dem Öffnen von XLSTAT, wählen Sie den Befehl XLSTAT/Analyse der Daten /Korrespondenzanalyse oder klicken auf den entsprechenden Button in der Toolbar "Analyse der Daten" (siehe unten).
Nach dem Klicken des Buttons, erscheint das Dialogfenster der Korrespondenzanalyse. Wählen Sie die Daten auf dem Excel-Blatt aus. Falls Ihre Daten in Form einer Pivot-Tabelle vorliegen (wie im Beispiel unten), wählen Sie das Format Kontingenztabelle. Falls Ihre Daten in Form einer Beobachtungen/Variablen-Tabelle, wählen Sie die entsprechende Option aus. Da die Kategorienamen der Kontingenztabelle eingeschlossen wurden, wird die Option „Beschriftungen eingeschlossen“ aktiviert. Als Ausgabeoption wird „Bereich“ ausgewählt. Die Zelle $J$4 wurde als linke obere Ecke des Ergebnisberichts ausgewählt. Sie können ebenfalls die Ergebnisse in ein neues Blatt oder eine neue Mappe schreiben lassen.
Im Reiter „Diagramme“ wird die Anzeige des symmetrischen Zeilen- und Spaltendiagramms aktiviert.
Die Ergebnisse werden angezeigt, sobald der Benutzer die Achsen ausgewählt und bestätigt hat, auf denen die die Diagramme dargestellt werden.
Ein Chi-Quadrattest wird berechnet um zu überprüfen, ob die Zeilen und die Spalten voneinander unabhängig sind. Da der p-value kleiner als das Signifikanzniveau ist (0,05) kann man schließen, dass die Zeilen und die Spalten nicht voneinander unabhängig sind, was bedeutet, dass es eine Beziehung zwischen Zeilen und Spalten gibt.
Die Qualität der Analyse kann durch Auswerten der Tabelle der Eigenwerte und des zugehörigen Scree-Plot erfolgen. Falls die Summe der zwei ersten (oder der ersten wenigen) Eigenwerte nahe beim dargestellten Gesamtanteil liegt, so ist die Qualität der Analyse hoch. Die Korrespondenzanalyse im vorliegenden Beispiel weist eine gute Qualität auf, weil die Summe der beiden ersten Eigenwerte zusammen 97% der Gesamtwertes ausmachen.
Das interessanteste Ergebnisse der Korrespondenzanalyse ist die Karte der Kategorien, si sowohl die Zeilen als auch die Spalten darstellt. Falls die Qualität der Anlyse gut ist (97% im vorliegenden Beispiel), so kann diese Karte zur Interpretation der Ergebnisse benutzt werden. Man hier erkennen, dass die Besucher im Alter zwischen 16 und 24 Jahren dazu tendieren den Film mehr zu mögen als die übrigen Altersklassen. Die Besucher der Gruppe 55-64 waren als Gruppe dem Film gegenüber am wenigsten begeistert eingestellt.
Die Korrespondenzanalyse ist eine sehr effiziente Methode zur Analyse von 2-Variablen-Tabellen. Falls mehr als zwei qualitative Variablen in der Umfrage enthalten sind, so ist die beste Analysemethode die Multiple Korrespondenzanalyse (MKA).
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