Die wesentlichen Merkmale der Clusteranalyse, Pfadanalyse und Faktorenanalyse sind: 1. **Clusteranalyse:** - **Ziel:** Gruppierung von Objekten (z.B. Personen, Produkte) in Cluster, sodass Objekte innerhalb eines Clusters ähnlicher sind als Objekte in verschiedenen Clustern. - **Methoden:** Hierarchische Verfahren (z.B. agglomerative und divisive Methoden), Partitionierende Verfahren (z.B. k-Means, k-Medoids). - **Anwendung:** Marktsegmentierung, Mustererkennung, Bildverarbeitung. - **Ergebnisse:** Dendrogramme (bei hierarchischen Methoden), Clusterzuweisungen. 2. **Pfadanalyse:** - **Ziel:** Untersuchung der kausalen Beziehungen zwischen Variablen in einem Modell. - **Methoden:** Strukturgleichungsmodelle (SEM), die sowohl direkte als auch indirekte Effekte zwischen Variablen berücksichtigen. - **Anwendung:** Sozialwissenschaften, Psychologie, Wirtschaftsforschung. - **Ergebnisse:** Pfaddiagramme, Pfadkoeffizienten, Modellfit-Indizes. 3. **Faktorenanalyse:** - **Ziel:** Reduktion der Dimensionalität von Daten durch Identifikation von zugrunde liegenden Faktoren, die die beobachteten Variablen erklären. - **Methoden:** Explorative Faktorenanalyse (EFA), Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA). - **Anwendung:** Psychometrie, Marktforschung, Bildungsforschung. - **Ergebnisse:** Faktorladungen, Eigenwerte, Varianzaufklärung. Diese Methoden sind alle Teil der multivariaten Statistik und dienen unterschiedlichen Zwecken in der Datenanalyse.