Die Ergebnisse vieler Studien können schnell aus unverständlichen Zahlen und Metriken zusammengestellt werden. Daher besteht die Notwendigkeit einer Vereinfachungsmethode, die selbst Experten in ihrem Fachgebiet nutzen: Datenvisualisierung. Wenn Daten visualisiert werden, wird diese Daten für Menschen, die keine Experten in ihrem Fachgebiet sind, leichter verständlich gemacht.
Als Datenvisualisierungstechnik können Sie die Korrespondenzanalyse verwenden. Sie ermöglicht es Ihnen, die Daten besser zu interpretieren, indem sie Ihnen kategoriale Beziehungen aufzeigt. Sie können damit beginnen, die Definition zu lesen, um die Korrespondenzanalyse zu verstehen.
Was ist die Korrespondenzanalyse?
Die Korrespondenzanalyse ist eine statistische Datenvisualisierungsmethode, die verwendet wird, um Muster aufzuzeigen und Beziehungen zwischen kategorialen Variablen in den Daten zu erkunden.
Sie kombiniert zwei oder mehr Datenpunkte auf einer zweidimensionalen Achse und bildet einen Graphen. Sie ermöglicht das Aufzeigen von Strukturen durch die Verwendung in der explorativen Datenanalyse. Sie wird am häufigsten in den Bereichen Ökologie, Soziologie, Gesundheit und Bildung sowie insbesondere in der Marktforschung und Finanzwesen verwendet.
Die Korrespondenzanalyse wird im Allgemeinen als Teil der multivariaten Analyse akzeptiert und liefert hauptsächlich qualitative Daten. Es gibt mehrere Varianten davon. Die bekanntesten sind die detrendierte Korrespondenzanalyse und die kanonische Korrespondenzanalyse. Die erste wird hauptsächlich von Ökologen verwendet, wenn es spärliche Daten gibt.
Die letztere wird verwendet, um mögliche Gründe für Ähnlichkeiten zwischen Variablen aufzuzeigen. Es gibt auch die multiple Korrespondenzanalyse oder, synonym, die multivariate Korrespondenzanalyse. Dies ist eigentlich derselbe Analysentyp, außer dass er viele kategoriale Variablen einschließt.
Die Korrespondenzanalyse: Erklärt
Hier werden wir Schritt für Schritt erklären, wie die Korrespondenzanalyse funktioniert und wie die Datenvisualisierung durchgeführt wird. Zunächst können Sie eine Kontingenztafel erstellen, indem Sie die Korrespondenzanalyse auf Ihren Datensatz anwenden. Sie setzen die Analyse fort, indem Sie die Eigenwerte aus der Kontingenztafel berechnen. Anschließend übertragen Sie die Koordinaten der untersuchten Kategorien auf die zweidimensionale Ebene.
Die Koordinaten von Zeilen und Spalten zeigen die Hauptkomponenten an. Sie können die Kategorien in einem Streudiagramm platzieren, um sie besser zu visualisieren. Alles, was bleibt, ist die Untersuchung der entstehenden Cluster, Muster und Beziehungen. Einfach ausgedrückt, nahe Punkte bedeuten, dass sie miteinander verbunden sind, und entfernte Punkte bedeuten weniger Verbindung. Natürlich können Sie dies mit Software-Tools durchführen und den Prozess beschleunigen. Sie können auch visuelle Hilfsmittel und Anmerkungen zu wichtigen Punkten hinzufügen, indem Sie zusätzliche Tools verwenden.
Wie man die Korrespondenzanalyse zur Messung von Marken verwendet
Die Korrespondenzanalyse ist eine einfache Analyseart, die Sie in wenigen Schritten durchführen können. Obwohl das Beispiel hier speziell auf die Messung von Marken fokussiert, können Sie es auf verschiedene Bereiche anpassen. Etwa vier oder fünf Schritte sind ausreichend, damit eine Analyse stattfinden kann; diese Schritte sind:
Wie man die Korrespondenzanalyse zur Messung von Marken verwendet
1. Daten sammeln: Sie benötigen zunächst Daten, um die Variablen und Ähnlichkeiten zwischen Marken zu messen und ihre charakteristische Struktur aufzudecken. Wenn Sie fragen, welche Daten dies sind, sollten es Produkt-/Dienstleistungsmerkmale, Markteinnahmen, Bekanntheit, Kundenkommentare usw. sein.
2. Tabelle erstellen: Sie können eine Kontingenztafel erstellen und die Marken entsprechend ihren Merkmalen sortieren. Gemäß den von Ihnen erhaltenen Daten platzieren Sie die Vor- und Nachteile jeder Marke in der Tabelle.
3. Analyse und visualisieren: In diesem Schritt analysieren Sie die Kontingenztafel, die Sie durch die Verwendung von Analysewerkzeugen und Programmen erstellt haben. In diesem Schritt verschiebt die Korrespondenzanalyse das Ereignis auf eine zweidimensionale Ebene. Sie können Techniken wie Hauptkomponentenanalyse verwenden, um die Dimensionalität zu reduzieren. Dadurch können Sie nun die Beziehungen zwischen Marken und Merkmalen basierend auf Ihren ursprünglichen Daten visualisieren.
4. Schlussfolgerungen ziehen und Erkenntnisse ableiten: Schließen Sie Ihre Analyse ab, indem Sie die Ergebnisse interpretieren, die die Studie aufdeckt. Verstehen Sie die Natur der Marken und entscheiden Sie, wofür Ihnen diese Ergebnisse helfen können.
Beispiel der Korrespondenzanalyse
Stellen Sie sich zum Beispiel vor, dass es eine Telefonmarke gibt, die ein neues Smartphone-Modell entwickelt. Sie möchten ihre Produkte verbessern, Kundenanforderungen berücksichtigen und eine erfolgreiche Kampagne führen. Dafür haben sie versucht, die Korrespondenzanalyse zu nutzen. Zunächst haben sie, da sie Daten sammeln mussten, eine Umfrage mit Kunden durchgeführt und die Modelle verschiedener Marken aufgelistet, die ihren eigenen Modellen ähnlich waren.
In der Umfrage baten sie die Kunden, die Merkmale jedes Modells wie Preis, Akkulaufzeit, Kamera, Bildschirmgröße, Gewicht usw. zu notieren. Die Ergebnisse dieser Umfrage wurden dann in eine Kontingenztafel übertragen. Durch die Analyse dieser Tabelle wurden die Beziehungsmuster mit den Merkmalen der Modelle aufgedeckt. Die Telefonmarke ist nun in der Lage zu entscheiden, welche Merkmale des von ihnen entwickelten Modells durch eine geschickte Interpretation hervorgehoben werden sollten.
Anwendungsfälle der Korrespondenzanalyse
Die Korrespondenzanalyse ist eine Technik, die es Ihnen ermöglicht, Daten sichtbar zu machen und in vielen Disziplinen zu nutzen. Behalten Sie daher immer im Hinterkopf, dass sie für verschiedene Zwecke verwendet werden kann, vergessen Sie jedoch nicht, dass sie im Allgemeinen in den Bereichen Finanzen und Marketing bevorzugt wird. Hier sind einige häufige Anwendungsfälle:
Anwendungsfälle der Korrespondenzanalyse
- Marktforschung: Sie können die Korrespondenzanalyse in der Marktforschung nutzen, um Markttrends und Kundenpräferenzen zu verstehen. Sie können detaillierte Informationen über verschiedene Marken und ihre Produkte und Dienstleistungen erfahren.
- Kundensegmentierung: Es ist wichtig, Ihre Kunden zu verstehen, um sich besser um sie zu kümmern, ihren Anforderungen besser gerecht zu werden und Ihr Unternehmen in eine bessere Position zu bringen. Mit der Korrespondenzanalyse können Sie die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen Kundeprofilen aufdecken und sie in Gruppen segmentieren.
- Marken- und Produktentwicklung: In Bezug auf die Marktforschung können Sie Analysen und Grafiken nutzen, um Ihre Marke und Produkte zu verbessern.
Vor- und Nachteile der Korrespondenzanalyse
Die Korrespondenzanalyse hat sowohl Vor- als auch Nachteile in Bezug auf ihren Anwendungsbereich, ihre Verwendung, ihre Ergebnisse und ihre Rückmeldung:
Vorteile
- Der Hauptzweck und Vorteil der Analyse ist, dass sie die Beziehungen zwischen Kategorien perfekt zeigt.
- Die Korrespondenzanalyse enthüllt nichts Neues; sie zeigt nur, was ist. Daher wird sie bevorzugt, da sie visualisiert und vereinfacht.
- Sie eignet sich gut zur Erstellung von Hypothesen.
- Die Analyse ist objektiv, da sie ein Prozess der Berechnung von Datenpunkten ist.
- Sie hilft Ihnen dabei, die gesamte Varianz über die Anzahl der für eine umfassende Analyse notwendigen Variablen zu verstehen und gibt Einblick in die Standardabweichung des Datensatzes entlang jeder Dimension.
Nachteile
- Der Teil der Datenerfassung muss vollständig und konsistent sein. Wenn es einen Fehler beim Eintragen dieser Daten in die Tabelle gibt, wird die gesamte Analyse ebenfalls einen Fehler aufweisen.
- Es kann Fälle geben, in denen die Interpretation der Analyse missverstanden wird. Dies ist besonders bei Tabellen der Fall, die dicht mit Daten gefüllt sind.
- Studien, bei denen die Datenprobe klein ist, können keine greifbaren Ergebnisse liefern.
- Da sie sich auf kategoriale Variablen konzentriert, können Untersuchungen mit kontinuierlichen Variablen keine Ergebnisse liefern.
- Obwohl sie in den Daten vorhanden ist, kann sie nicht immer eine gute Menge an Varianz erfassen, wenn sie diese Daten widerspiegelt.
Häufig gestellte Fragen zu Korrespondenzanalyse
Dieser Teil ist darauf vorbereitet, Antworten auf Ihre Fragen zur Korrespondenzanalyse leicht zu erhalten.
Die Korrespondenzanalyse-Faktorenanalyse ist eine statistische Methode, die die Korrespondenzanalyse und die Faktorenanalyse kombiniert. Da die Korrespondenzanalyse kategoriale Variablen untersucht, können Sie dank der Faktorenanalyse auch kontinuierliche Variablen untersuchen. Dies ist besonders bei Kontingenztabellen und komplexen Datensätzen nützlich.
In der Statistik wird der Begriff Korrespondenz verwendet, um die Beziehung zwischen kategorialen Variablen zu bezeichnen.
Die Korrespondenzanalyse wird häufig in der multivariaten Analyse verwendet, da sie von Natur aus eine multivariate statistische Technik ist. Sie ist besonders nützlich für die Untersuchung großer Kontingenztabellen in der multivariaten Analyse.
Chi-Quadrat ist eine statistische Testmethode, die zur Messung von Daten und deren Verteilungen verwendet wird. Damit dieser Test angewandt werden kann, muss eine Beziehung zwischen Zeilen und Spalten bestehen, damit der Test sie nachweisen kann. Die Korrespondenzanalyse hingegen ist eine Technik zur Visualisierung von Daten. Sie wendet keinen Test an, sondern reduziert die Anzahl der Dimensionen in den Daten und zeigt die Beziehung der Variablen im zweidimensionalen Raum auf.
Wichtige Punkte zum Mitnehmen
Als Ergebnis ist Korrespondenzanalyse eine bedeutende Technik, die die Beziehungen zwischen Kategorien visuell widerspiegelt. Unternehmen und andere Forschungsbereiche können wichtige Erkenntnisse daraus gewinnen. In diesem Artikel wird Ihnen die Definition der Korrespondenzanalyse gegeben, damit Sie sie perfekt verstehen können.
Es wurden geeignete Schritte zur Verwendung geteilt und eine Beispiel-Situation für Korrespondenzanalyse präsentiert. Abschließend wurde durch die Auflistung von Anwendungssituationen und ihren positiven und negativen Aspekten zusammengefasst.
Atakan ist ein Inhaltsverfasser bei forms.app. Er recherchiert gerne in verschiedenen Bereichen wie Geschichte, Soziologie und Psychologie. Er beherrscht Englisch und Koreanisch. Seine Expertise liegt in der Datenanalyse, Datenarten und -methoden.
- Was ist die Korrespondenzanalyse?
- Die Korrespondenzanalyse: Erklärt
- Wie man die Korrespondenzanalyse zur Messung von Marken verwendet
- Beispiel der Korrespondenzanalyse
- Anwendungsfälle der Korrespondenzanalyse
- Vor- und Nachteile der Korrespondenzanalyse
- Häufig gestellte Fragen zu Korrespondenzanalyse
- Wichtige Punkte zum Mitnehmen
Beginnen Sie noch heute mit forms.app
- Unbegrenzte Ansichten
- unbegrenzte Anzahl von Fragen
- unbegrenzte Benachrichtigungen
