Hansohm, JürgenGeyer-Schulz, AndreasTaudes, Alfred2019-11-142019-11-1420033-88579-362-8https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/29819Zur Visualisierung multivariater Daten mit verschiedenen Informationsniveaus (metrisch, nominal, ordinal, hierachisch, verbandsgeordnet, etc.) wird häufig die klassische Methode der Multidimensionalen Skalierung nach Kruskal angewendet. Diese Methode hat jedoch verschiedene Nachteile, so beispielsweise die Notwendigkeit, Merkmale unterschiedlichen Informationsniveaus zu einem Verschiedenheitsindex zu aggregieren. Deshalb wird eine Verallgemeinerung der bewährten Hauptkomponentenanalyse vorgestellt, die über den Ansatz vom Takane, Young und de Leuuw hinausgeht, der nur nominale und/oder ordinale qualitative Variable behandeln kann. Durch das Konzept der Differenzen auf Objektpaaren können nahezu alle Informationsniveaus adäquat behandelt werden. Ein illustrierendes Beispiel hierzu findet sich am Ende des Artikels.deText/Conference Paper1617-5468