Ergebnisse

Als explorative Methode zur Entdeckung von Mustern in Datenmengen ist die Clusteranalyse ein Verfahren, welches häufig zur Typenbildung verwendet wird. Hierbei ist der wichtigste Grundgedanke, dass die Elemente im jeweiligen Cluster homogen sein und sich somit gleichzeitig von den Elementen in anderen Clustern unterscheiden sollten. Für sich genommen testet die Clusteranalyse keine Hypothesen, sodass ihre Ergebnisse vor allem theoretisch-fundiert interpretiert werden müssen. Fromm (2012, S. 191 f.) unterscheidet zusammenfassend drei zentrale Zwecke clusteranalytischer Vorgehensweisen.