SPSS-FORUM.DE

[StudentInNot]

Hallo liebes Forum,

Ich bin mir nicht 100% sicher wo ich mit meiner Frage richtig wäre, deswegen probiere ich es einfach mal hier.
Ich habe aus einer Studie 6 Cluster übernommen. Für diese Cluster gibt es 16 verschiedene Items und je nach Antworten der Teilnehmer wurden diese dann zu den verschiedenen Clustern sortiert. Ich habe auch eine Tabelle, welche genau angibt welche Antworten (auf einer Skala von 1-5) optimal für das jeweilige Cluster sind.
z.B.:
--------------------------------------------------------------------------------------- Cluster 1-----Cluster 2----Cluster 3----Cluster 4----Cluster 5----Cluster 6
Item1 Wenn möglich kaufe ich Produkte mit dem Fairtrade Siegel.-----------1---------------1-------------1-------------5-------------3------------1

Item2 Für bekannte Marken zahle ich durchaus etwas mehr.-------------------3---------------3------------4--------------2-------------2------------1
...

Item16...--------------------------------------------------------------------------------3---------------2-------------1--------------3-------------1-----------4

Nun ist mein Problem, dass ich nichts darüber finde, wie ich in SPSS diese bereits fertigen Cluster eintragen kann und meine Stichprobe daraufhin einteilen kann. Ich möchte keine eigenen Cluster bilden mit den 16 Items, sondern die Teilnehmer genau in diese 6 Cluster einteilen lassen.

Ich hoffe jemand weiß wie das geht und kann mir weiterhelfen, ist leider wirklich dringend.

Vielen, vielen Dank im vorraus!!

[ponderstibbons]

Das könnte einige Schreibarbeit sowie copy&paste erfordern

Nehmen wir beispielhaft an, Du hast 2 Items (item1 und item2).
Und zu jedem Item 5 Spalten, in denen angegeben ist, zu welchem Wert des Items welcher Cluster gehört.

proband_nummer item1 item2 item1_score1 item1_score2 item1_score3 item1_score4 item1_score5 item2_score1 item2_score2 item2_score3 item2_score4 item2_score5

Fiktive Werte:
001 2 4 1 1 1 3 4 1 2 4 6 6
002 5 3 1 1 1 3 4 1 2 4 6 6
003 2 2 1 1 1 3 4 1 2 4 6 6

Jetzt brauchst Du 6 "leere" Variablen für die 6 Cluster, in denen jeweils stehen wird, wie oft ein Proband mit Cluster 1 übereinstimmte, wie oft mit Cluster 2 etc.

COMPUTE uebereinst_cluster1 = 0
COMPUTE uebereinst_cluster2 = 0
COMPUTE uebereinst_cluster3 = 0
COMPUTE uebereinst_cluster4 = 0
COMPUTE uebereinst_cluster5 = 0
COMPUTE uebereinst_cluster6 = 0
EXECUTE .

Jetzt wird gezählt, wie oft eine Übereinstuimmung mit Cluster 1 Cluster2 etc. vorlag:

IF(item1 = 1) uebereinst_cluster1 = uebereinst_cluster1+1 .
IF(item1 = 2) uebereinst_cluster1 = uebereinst_cluster1+1 .
IF(item1 = 3) uebereinst_cluster1 = uebereinst_cluster1+1 .
IF(item1 = 4) uebereinst_cluster3 = uebereinst_cluster3+1 .
IF(item1 = 5) uebereinst_cluster4 = uebereinst_cluster4+1 .
EXECUTE .

IF(item2 = 1) uebereinst_cluster1 = uebereinst_cluster1+1 .
IF(item2 = 2) uebereinst_cluster2 = uebereinst_cluster2+1 .
IF(item2 = 3) uebereinst_cluster4 = uebereinst_cluster4+1 .
IF(item2 = 4) uebereinst_cluster6 = uebereinst_cluster6+1 .
IF(item2 = 5) uebereinst_cluster6 = uebereinst_cluster6+1 .
EXECUTE .

Im Beispiel ergäbe sich für: proband_nr uebereinst_cluster1 uebereinst_cluster2 uebereinst_cluster3 uebereinst_cluster4 uebereinst_cluster5
001 1 0 0 0 0 1
002 0 0 0 2 0 0
003 1 1 0 0 0 0

HTH

PonderStibbons

[StudentInNot]

Wow danke für die umfangreiche Antwort.

Mein Problem mit deiner Methode ist einerseits, dass ich nicht genau verstanden habe, wie die 6 Cluster gebildet werden dadurch. Ja ich erstelle 6 leere Variablen, aber ich verstehe nicht, wie durch die Methode meine Teilnehmer eingeteilt werden.
Und je nachdem wie umfangreich das wird könnte das zeittechnisch schwierig werden, da ich 201 Teilnehmer habe.
Ich habe ja 16 Items, mit je 5 Ausprägungen und das auf 201 Teilnehmer könnte etwas viel werden . Und die Gruppen werden ja nicht zu 100% passen, von daher müssten die VP in die am besten passendste Gruppe eingeteilt werden.

Aber so oder so schonmal riesen Dank für deine bisherigen Mühen!

[StudentInNot]

Vllt ein Anhaltspunkt zu verstehen was genau ich will. Es gibt ja immer wieder so Umfragen, wo man mehrere Antworten ankreuzt und am Ende einer Gruppe zugeordnet wird. (z.B. Welchem Haus in Hogwarts gehörst du an, Welcher Disney Charakter bist du, Welches Auto passt am besten zu dir, ...) Da wird man je nach seinen Antworten ja auch in eine vorher festgelegte Gruppe zugeordnet.

[ponderstibbons]

Mein Problem mit deiner Methode ist einerseits, dass ich nicht genau verstanden habe, wie die 6 Cluster gebildet werden dadurch.

Die stehen doch schon fest. Nun muss man für jeden Teilnehmer ermitteln, ob es zu einem oder mehreren der
Cluster passt. Die dargestellte Möglichkeit wäre zu ermitteln, bei wie vielen der 16 Variablen ein Teilnehmer
mit Cluster1, mit Cluster 2 etc. eine Übereinstimmung aufweist,

Und je nachdem wie umfangreich das wird könnte das zeittechnisch schwierig werden, da ich 201 Teilnehmer habe.

Es geht darum, einmalig eine Sytax zu erstellen, die das dann für alle 201 Teilnehmer erledigt.
Die eigentliuche Mühe wäre, für jedes der 16 Items die jeweils 6 COMPUTE-Befehle zu erstellen.

Da wird man je nach seinen Antworten ja auch in eine vorher festgelegte Gruppe zugeordnet.

Mag sein. Aber dann gibt es eine Zuordnungsregel, welches Antwortmuster
zur einer Zuordnung zu welchem Cluster führt. Die musst Du selbst liefern,
die kann kein Programm auf Knopfdruck absondern. Eine Zuordnungsregel
könnte fiktiv sein "wenn das Antwortverhalten einer Person zu 85% übereinstimmt
mit der Vorgabe für einen Cluster, dann ordne die Person diesem Cluster
zu [andernfalls einem anderen oder gar keinem]". Oder "ordne die Person
immer demjenigen Cluster zu, mit dem er die größte Übereinstimmung aufweist
[egal, wie hoch die Übereinstimmung mit dem betreffenden Cluster tatsächlich
ist, Hauptsache größer als für alle anderen]''.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[strukturmarionette]

Hi,

wie sieht denn Deine SPSS-Datei mit konkreter Variablen- und Variablentypbeschreibung aus?
dann wären Hinweise zum konkreten Vorgehen möglich.
in der SPSS-Variablenansicht von SPSS ist das zu sehen.


Gruß
S.