Was ist eine multivariate Analysesoftware ?
Eine multivariate Analysesoftware ist Software mit der Funktionalität von Algorithmen und Werkzeugen, die die Durchführung multivariater Analysen ermöglichen. Im Allgemeinen handelt es sich um Software, die es dem Benutzer ermöglicht, die Analysemethode in der Software auszuwählen, ohne sie selbst programmieren zu müssen, so dass der Computer den komplexen Prozess schwieriger mathematischer Formeln bewältigen und die Ergebnisse der Analyse leicht erhalten kann.
Die multivariate Analysesoftware ist mit Algorithmen für verschiedene multivariate Analysemethoden ausgestattet, z. B. Hauptkomponentenanalyse, multiple Regressionsanalyse und logistische Regressionsanalyse. Sie wird in Bereichen eingesetzt, in denen große Datenmengen verarbeitet werden, von der Forschung und Entwicklung bis hin zur Fertigung, und kann wichtige Faktoren aus vielen Faktoren identifizieren, kausale Beziehungen ableiten und Vorhersagen auf der Grundlage von Hintergrundinformationen treffen.
Weiter kann sie mit Zeitreihendaten, quantitativen Daten und kategorialen Daten umgehen und diese analysieren. Sie wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, von der Medizin, Pharmazie und Chemie bis hin zu Produktion und Marketing.
Anwendungen von multivariaten Analysesoftwares
Multivariate Analysesoftwares werden in Bereichen eingesetzt, in denen Daten aus verschiedenen Branchen verarbeitet werden, und verwenden Analysemethoden, die für den jeweiligen Zweck und die jeweilige Anwendung am besten geeignet sind. Die einzelnen Analyseverfahren werden wie folgt eingesetzt:
1. Hauptkomponentenanalyse
Die Hauptkomponentenanalyse aggregiert multivariate Daten in zwei Dimensionen (erste und zweite Hauptkomponente) und zeigt die Streuung der Daten in einer zweidimensionalen Darstellung. Die Aggregation der Daten in zwei Dimensionen, die vom Menschen intuitiv erfasst werden können, erleichtert das Erfassen der Datenmerkmale. Sie wird auch verwendet, um Ausreißer aus der Beobachtung der Streuung zu erkennen.
2. Clusteranalyse
Bei der Clusteranalyse werden Objekte zu Clustern zusammengefasst, indem der Abstand zwischen einzelnen Objekten gemessen wird, die durch mehrere Faktoren dargestellt werden. Sie wird z. B. verwendet, um Befragte in Clustern zu gruppieren, indem der Abstand zwischen Gruppen von Antworten oder Gruppen von Fragen auf der Grundlage von Fragebogenantworten gemessen wird.
3. Multiple Regressionsanalyse
Die multiple Regressionsanalyse ist eine Methode zur Erstellung von Vorhersagen unter Verwendung mehrerer erklärender Variablen für eine einzige Zielgröße. Sie wird z. B. zur Erstellung von Umsatzprognosen verwendet, indem der Einfluss der einzelnen Faktoren auf die Hypothese geschätzt wird, dass es eine Reihe von Faktoren gibt, die den Umsatz beeinflussen.
4. Strukturgleichungsmodellierung (SGM)
Obwohl sie etwas anders betrachtet wird als die bisher vorgestellten einzelnen Analysetechniken, hat die Strukturgleichungsmodellierung in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit erregt. Strukturgleichungsmodellierung, auch Kovarianzstrukturanalyse genannt, ist ein integrierter Begriff, der sich auf Analysemethoden bezieht, die die Kovarianz nutzen, um die Struktur hinter den Daten zu schätzen.
Zu den einzeln realisierten Analysemethoden gehören die multiple Regressionsanalyse, die Faktorenanalyse und die Pfadanalyse. Besonderes Augenmerk gilt der Pfadanalyse, einer Methode zur Schätzung kausaler Beziehungen, z. B. welche Faktoren in der Umgebung der Befragten wahrscheinlich zu welchem Verhalten führen, basierend auf den Ergebnissen eines Fragebogens mit mehreren Items.
5. Sonstiges
Wie im vorangegangenen Abschnitt dargestellt, wird sie zur Analyse von Trends in Fragebogenergebnissen und zur Untersuchung von Verkaufsstrategien eingesetzt und findet in der Marketing- und sozialwissenschaftlichen Forschung Anwendung. Auch in der wissenschaftlichen Forschung können die Ergebnisse einer chemischen Multikomponentenanalyse zur Klassifizierung des untersuchten Objekts verwendet werden.
So kann zum Beispiel die chemische Analyse von Industrieprodukten dazu verwendet werden, die Unähnlichkeit von Produkten einzuschätzen, oder die Komponentenanalyse von Gemüse kann dazu verwendet werden, ihren Herkunftsort zu bestimmen. Es ist auch möglich, die Merkmale einer großen Anzahl von Produkten verschiedener Hersteller zu gruppieren. Diese Art der Anwendung im Bereich der chemischen Analyse wird als Chemometrie bezeichnet und wird in den letzten Jahren zunehmend genutzt.
Funktionsweise von multivariaten Analysesoftwares
Die multivariate Analysesoftware enthält die für die multivariate Analyse erforderlichen Berechnungsalgorithmen als internes Programm. Viele Softwarepakete verfügen über eine hervorragende grafische Benutzeroberfläche (GUI), die es dem Benutzer ermöglicht, die erforderlichen Daten einzugeben und die gewünschte Analyse auszuwählen, während der Computer den gesamten komplexen Prozess übernimmt und die Analyseergebnisse liefert.
Mit einem Mausklick können verschiedene Analysen an unterschiedlichen Daten ausprobiert werden. Diese Funktionen unterscheiden sich deutlich von Methoden, bei denen sich der Benutzer die Algorithmen selbst ausdenken und programmieren muss.
Auswahl einer multivariaten Analysesoftware
Es wird empfohlen, eine multivariate Analysesoftware nach einer Testphase zu kaufen. Der Grund dafür ist, dass die multivariate Analyse ein Bereich ist, der sich von Jahr zu Jahr weiterentwickelt, so dass es große Unterschiede zwischen den verschiedenen Programmen gibt.
Bei der Auswahl einer multivariate Analysesoftware ist es wichtig, dass sie die gewünschten Funktionen erfüllt und einfach zu bedienen ist. Da die Software in den letzten Jahren immer komplexer geworden ist, bieten außerdem immer mehr Anbieter kostenpflichtige Wartungsdienste an.
Neben der Wartung sind häufig auch die Behebung von Betriebsstörungen und die Schulung der Benutzer im Paket enthalten. In diesem Fall ist es ratsam, nach dem Empfinden der Studie zu bestimmen, ob technische Unterstützung erforderlich ist.
Weitere Informationen zur multivariaten Analysesoftware
Softwarepakete für die multivariate Analyse
Bei multivariaten Analysesoftware-Paketen ist es nicht erforderlich, dass der Benutzer die spezifischen Berechnungsmethoden selbst kennt. In den letzten Jahren wurden viele Programmcodes für die Verwendung von Programmsoftware veröffentlicht, aber der Vorteil von Paketsoftware ist, dass die Analyse ohne Programmierkenntnisse durchgeführt werden kann.
Aber auch bei der Verwendung von Standardsoftware sind zumindest Kenntnisse über die Struktur der Daten, die Bedeutung der Analyse und die Auswahl der für den jeweiligen Zweck am besten geeigneten Analysemethode erforderlich. Einige Anbieter bieten Benutzerschulungen in diesen Bereichen an. Im Betrieb sollten Sie eine solche Schulung in Betracht ziehen, um das Verständnis der Benutzer zu fördern.