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(Fälle) bestehen und die Daten müssen positiv und ganzzahlig sein (vgl. Meulman/Heiser
2004, S. 2, 81, 77; Greenacre 1994, S. vii). Das Verfahren entspricht damit einer bestimmten
„Philosophie“ der Datenanalyse, nach der sich die Analysemethoden den Daten anzupassen
haben und nicht umgekehrt (vgl. Greenacre 1994, S. viii). 26 Die theoretischen Positionen der
soziologischen Klassiker stellen keine Mengenangaben (Quantitäten), sondern Eigenschaften
(Qualitäten) dar. Die Daten haben dementsprechend nominales, bestenfalls ordinales Skalenniveau.
Die Größe des Objektbereichs ist mit ca. 15 relativ gering.
Die Korrespondenzanalyse ist der Faktorenanalyse sehr ähnlich. Letztere ermöglicht die
Skalierung von multivariaten Daten 27 , die Entdeckung von untereinander unabhängigen
Beschreibungs- und Erklärungsvariablen und leistet einen wesentlichen Beitrag zur Datenreduktion.
Sie dient damit der Vereinfachung komplexer Sachverhalte. Für die Faktorenanalyse
kommen nur metrische Daten infrage, bei der Korrespondenzanalyse können hingegen nominale
Daten untersucht werden (vgl. Bacher 2002, S. 27, 32; Backhaus et al. 2003, S. 260,
677). Aufgrund der geringen Anforderungen an das Skalenniveau ist die Korrespondenzanalyse
grundsätzlich für sämtliche Daten anwendbar (vgl. Bacher 2002, S. 28).
Die Analysemethode erlaubt darüber hinaus eine räumliche Darstellung der Objekte und
Variablen bzw. Kategorien in einem niedrigdimensionalen Raum („Korrespondenzraum“).
Sie dient der Vereinfachung und Veranschaulichung komplexer Sachverhalte (vgl. Backhaus
et al. 2003, S. 674). Die Visualisierung der Daten würde hier unter Umständen die Erstellung
von „wissenschaftlichen Landkarten“ ermöglichen, die die Affinitäten zwischen theoretischen
Positionen oder den Klassikern darstellen.
Für die Anwendung der Korrespondenzanalyse gilt, wie auch für die Faktorenanalyse, dass
die Güte der Ergebnisse der Analyse von der Zuverlässigkeit der Ausgangsdaten, der Relevanz
der erhobenen Merkmale für den Untersuchungsgegenstand und der Homogenität der
Stichprobe abhängig ist (vgl. Backhaus et al. 2003, S. 269). Auf diesen Aspekt wird speziell
unter 3.4 auf S. 75 eingegangen.
Einfache Korrespondenzanalyse
Die Aufgabe der einfachen Korrespondenzanalyse ist die Beschreibung und die grafische
Darstellung der Beziehung zweier Gruppen von qualitativen Merkmalen in einem flachdimensionierten
Raum. Diese qualitativen Merkmale sind die Merkmalskategorien der Variablen.
26 Diese „Philosophie“ geht auf einen Begründer der Korrespondenzanalyse zurück: Jean-Paul Benzécri.
27 „Skalierung“ bedeutet, den Kategorien einer Variablen numerische Quantifizierungen zuzuordnen. Dadurch
können Standardprozeduren verwendet werden, um eine Lösung für die quantifizierende Variable zu erhalten
(vgl. Meulman/Heiser 2004, S. 1).
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