Multivariate Analyse: Methoden und Anwendungen in der Datenanalyse

Question 1

Welche Schritte sind bei der Durchführung einer Diskriminanzanalyse in der Regel erforderlich?

Accepted Answer

Datenerfassung, Datenvorverarbeitung, Modellerstellung, Modellauswertung

Answer

Modellauswertung, Datenvorverarbeitung, Datenerfassung, Modellerstellung

Answer

Datenvorverarbeitung, Modellerstellung, Datenerfassung, Modellauswertung

Answer

Modellerstellung, Datenerfassung, Datenvorverarbeitung, Modellauswertung

Question 2

Was ist das vorrangige Ziel einer Clusteranalyse?

Accepted Answer

Aufteilung von Datenpunkten in Gruppen mit ähnlichen Merkmalen.

Answer

Reduzierung der Dimensionalität eines Datensatzes.

Answer

Verbesserung der Vorhersageleistung eines Modells.

Answer

Visualisierung der Struktur und Beziehungen in einem Datensatz.

Question 3

Welche Methode wird üblicherweise verwendet, um Ergebnisse einer multivariaten Analyse zu visualisieren?

Accepted Answer

Streudiagrammmatrix

Answer

Histogramm

Answer

Boxplot

Answer

Säulendiagramm

Question 4

Welche Annahme wird bei der Hauptkomponentenanalyse (PCA) getroffen?

Accepted Answer

Die Variablen sind miteinander korreliert.

Answer

Die Variablen folgen einer multivariaten Normalverteilung.

Answer

Die Variablen haben gleiche Varianzen.

Answer

Die Daten enthalten keine Ausreißer oder fehlenden Werte.

Question 5

Welche Metrik wird zur Beurteilung der Güte einer Clusteranalyse verwendet?

Accepted Answer

Silhouettenkoeffizient

Answer

R-Quadrat

Answer

Mittlerer quadratischer Fehler

Answer

Genauigkeit

Question 6

Was bezeichnet man als Dimensionalität eines Datensatzes?

Accepted Answer

Anzahl der Variablen im Datensatz

Answer

Anzahl der Datenpunkte im Datensatz

Answer

Anzahl der Kategorien im Datensatz

Answer

Anzahl der Beobachtungen im Datensatz

Question 7

Welche Technik kann zum Reduzieren der Anzahl von Variablen in einem Datensatz verwendet werden?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Regressionsanalyse

Answer

Diskriminanzanalyse

Answer

Clusteranalyse

Question 8

Was kennzeichnet einen Ausreißer in einem Datensatz?

Accepted Answer

Ein Datenpunkt, der sich deutlich von anderen Datenpunkten unterscheidet.

Answer

Ein fehlender Datenpunkt.

Answer

Ein Datenpunkt, der in mehrere Kategorien fällt.

Answer

Ein Datenpunkt, der nicht mit anderen Datenpunkten korreliert.

Question 9

Was ist das Hauptziel der Hauptkomponentenanalyse (PCA)?

Accepted Answer

Reduzierung der Merkmalsanzahl durch Erstellung neuer Merkmale aus Linearkombinationen der Originalmerkmale

Answer

Identifizierung von Clustern in den Daten

Answer

Erstellung von Regressionsmodellen

Answer

Diskriminierung zwischen zwei oder mehr Gruppen

Question 10

Welche der folgenden Aussagen zur Hauptkomponentenanalyse (PCA) trifft zu?

Accepted Answer

Reduziert die Anzahl der Variablen auf eine kleinere Anzahl linear unabhängiger Komponenten, die die Hauptrichtungen der Varianz im Datensatz darstellen.

Answer

Erfordert, dass die Daten einer Normalverteilung folgen.

Answer

Ist eine Methode des überwachten maschinellen Lernens.

Question 11

Welches Verfahren wird verwendet, um Datenpunkte in Gruppen mit ähnlichen Merkmalen zusammenzufassen?

Accepted Answer

Clustering

Answer

Klassifikation

Answer

Dimensionale Reduktion

Answer

Regression

Question 12

Welche Metrik eignet sich besonders zur Bewertung der Gesamtleistung eines Klassifizierungsmodells?

Accepted Answer

F1-Score

Answer

Spezifität

Answer

Genauigkeit

Answer

Sensitivität

Question 13

Welches Verfahren wird verwendet, um die Kovarianz zwischen mehreren Variablen zu berechnen?

Accepted Answer

Korrelationsanalyse

Answer

Faktorenanalyse

Answer

Regressionsanalyse

Answer

Varianzanalyse

Question 14

Welche Technik dient dazu, die Überanpassung eines statistischen Modells zu verhindern?

Accepted Answer

Regularisierung

Answer

Stacking

Answer

Bagging

Answer

Boosting

Question 15

Welche der folgenden Aussagen beschreibt eine überwachte multivariate Analysetechnik?

Accepted Answer

Sie verwendet abhängige und unabhängige Variablen.

Answer

Sie dient der Reduzierung der Datendimensionalität.

Answer

Sie konzentriert sich auf die Identifizierung von Mustern in Daten.

Question 16

Was ist das Hauptziel der Hauptkomponentenanalyse?

Accepted Answer

Extraktion linearer Kombinationen von Variablen, die möglichst viel Varianz erklären.

Answer

Identifizierung nichtlinearer Beziehungen zwischen Variablen.

Question 17

Welche der folgenden Methoden wird als parametrische multivariate Analysetechnik klassifiziert?

Accepted Answer

Lineare Regression

Answer

Faktoranalyse

Question 18

Was ist der Zweck einer kanonischen Korrelationsanalyse?

Accepted Answer

Untersuchung der Zusammenhänge zwischen zwei Gruppen von Variablen.

Answer

Reduzierung der Datendimensionalität durch Identifizierung linearer Kombinationen.

Question 19

Was ist der Hauptunterschied zwischen einer linearen und einer nichtlinearen multivariaten Analysetechnik?

Accepted Answer

Lineare Techniken gehen von linearen Beziehungen zwischen Variablen aus, während nichtlineare Techniken auch nichtlineare Beziehungen erfassen.

Answer

Lineare Techniken sind einfacher anzuwenden als nichtlineare Techniken

Question 20

Was ist das primäre Ziel der Multivariaten Analyse?

Accepted Answer

Die Struktur und Zusammenhänge in komplexen Datensätzen aufzudecken und zu visualisieren.

Answer

Einzelne Variablen in einem Datensatz zu isolieren und zu analysieren.

Answer

Die Korrelation zwischen zwei Variablen zu bestimmen.

Question 21

Welchem Zweck dient eine Faktorenanalyse?

Accepted Answer

Sie identifiziert zugrunde liegende Variablen, die die Beziehungen zwischen beobachteten Variablen erklären.

Answer

Sie bestimmt die Korrelation zwischen zwei oder mehr Variablen.

Question 22

Was kennzeichnet die kanonische Korrelationsanalyse?

Accepted Answer

Sie untersucht die Beziehungen zwischen mehreren Gruppen von Variablen.

Answer

Sie bestimmt die Korrelation zwischen zwei einzelnen Variablen.

Answer

Sie reduziert die Dimensionalität eines Datensatzes.

Question 23

Wie sollte die Interpretation der Ergebnisse einer multivariaten Analyse durchgeführt werden?

Accepted Answer

Im Kontext des Forschungsziels und unter Berücksichtigung der zugrunde liegenden statistischen Methoden.

Answer

Ohne Kenntnis der zugrunde liegenden statistischen Methoden.

Answer

Ausschließlich anhand der statistischen Signifikanz.

Question 24

Welche Software wird häufig für Multivariate Analyse verwendet?

Accepted Answer

SPSS

Answer

Google Sheets

Answer

Apple Numbers

Answer

Microsoft Excel

Question 25

Welche Herausforderung kann bei der Durchführung einer Multivariaten Analyse auftreten?

Accepted Answer

Aufgrund der Komplexität der Analyse kann die Interpretation der Ergebnisse anspruchsvoll sein.

Answer

Multivariate Analyse ist für alle Datentypen uneingeschränkt geeignet.

Answer

Die Datenerfassung ist in der Regel schnell und kostengünstig.

Question 26

Welche der folgenden Aussagen beschreibt die übergeordnete Zielsetzung der Multivariaten Analyse am treffendsten?

Accepted Answer

Struktur und Zusammenhänge in komplexen Datensätzen aufzudecken und zu visualisieren

Answer

Ausschließlich statistische Zusammenhänge zu identifizieren

Answer

Einzelne Variablen isoliert zu untersuchen

Question 27

Welche der aufgeführten Methoden zählt NICHT zu den Techniken der Multivariaten Analyse?

Accepted Answer

Regression

Answer

Korrespondenzanalyse

Answer

Clusteranalyse

Answer

Diskriminanzanalyse

Question 28

Welche der folgenden Aussagen beschreibt den Zweck der Clusteranalyse korrekt?

Accepted Answer

Ähnliche Objekte in Gruppen einzuteilen

Answer

Lineare Modelle zu schätzen

Answer

Korrelationen zwischen Variablen zu ermitteln

Answer

Diskriminanzfunktionen zu erstellen

Question 29

Welche der folgenden Aussagen beschreibt die Hauptfunktion der Diskriminanzanalyse?

Accepted Answer

Klassifizierung von Beobachtungen in zwei oder mehr Gruppen

Answer

Identifizierung von Ausreißern

Answer

Reduzierung der Dimensionalität von Daten

Question 30

Welche der folgenden Methoden wird zur Reduzierung der Dimensionalität von Daten eingesetzt?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Clusteranalyse

Answer

Diskriminanzanalyse

Answer

Regressionsanalyse

Question 31

Welche der folgenden Aussagen beschreibt die zentrale Idee hinter der Faktorenanalyse korrekt?

Accepted Answer

Identifizierung latenter Variablen, die die Kovarianzstruktur beobachteter Variablen erklären

Answer

Klassifizierung von Beobachtungen in Gruppen

Answer

Reduzierung der Anzahl der Variablen in einem Datensatz

Question 32

Welche der folgenden Softwarelösungen ist ein gängiges Werkzeug für Multivariante Analysen?

Accepted Answer

SPSS

Answer

Excel

Answer

Word

Answer

PowerPoint

Question 33

Was ist das primäre Ziel der multivariaten Analyse in der Datenanalyse?

Accepted Answer

Struktur und Zusammenhänge in umfangreichen Datensätzen identifizieren und visualisieren

Answer

Zukünftige Ereignisse auf Basis bestehender Daten vorhersagen

Answer

Einzelne Variablen isolieren und deren Bedeutung ermitteln

Question 34

Welche Aussage beschreibt die Hauptkomponentenanalyse (PCA) korrekt?

Accepted Answer

Reduziert die Anzahl der Dimensionen in einem Datensatz unter Berücksichtigung maximaler Varianz

Answer

Überprüft Hypothesen über Beziehungen zwischen Variablen

Answer

Ermittelt statistisch relevante Unterschiede zwischen Datengruppen

Question 35

Welches Maß dient in der Clusteranalyse zur Bestimmung der Ähnlichkeit zwischen Datenpunkten?

Accepted Answer

Euklidischer Abstand

Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Mittelwert

Answer

Varianz

Question 36

Nennen Sie einen Vorteil der multivariaten Analyse.

Accepted Answer

Ermöglicht die Untersuchung komplexer Beziehungen zwischen mehreren Variablen

Answer

Erfordert durchweg große Stichprobengrößen

Answer

Kann ausschließlich auf qualitative Daten angewandt werden

Question 37

Welche Einschränkung ist mit der multivariaten Analyse verbunden?

Accepted Answer

Kann zu komplexen und schwer interpretierbaren Modellen führen

Answer

Erfordert keine Annahmen über die zugrundeliegende Datenverteilung

Answer

Ist immer präziser als univariate Analysen

Question 38

Welche Software wird häufig für multivariate Analysen verwendet?

Accepted Answer

SPSS

Answer

Word

Answer

PowerPoint

Answer

Excel

Question 39

Welche der folgenden Aufgaben wird NICHT durch die multivariate Analyse erreicht?

Accepted Answer

Vorhersage einer einzelnen Variablen basierend auf einem einzigen Prädiktor.

Answer

Identifizierung von Zusammenhängen zwischen mehreren Variablen.

Answer

Reduktion der Dimensionalität von Daten.

Question 40

Welche Aussage zur Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist FALSCH?

Accepted Answer

PCA erhöht die Anzahl der Variablen.

Answer

PCA kann zur Datenvisualisierung verwendet werden.

Answer

PCA transformiert die ursprünglichen Variablen in neue, unkorrelierte Variablen.

Question 41

Welche Methode eignet sich am besten, um Beobachtungen mit ähnlichen Merkmalen in Gruppen zu  clustern?

Accepted Answer

Clusteranalyse

Answer

Regressionsanalyse

Answer

Diskriminanzanalyse

Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Question 42

Was ist der Hauptunterschied zwischen Diskriminanzanalyse und Clusteranalyse?

Accepted Answer

Die Diskriminanzanalyse benötigt Vorwissen über die Gruppenzugehörigkeit, während die Clusteranalyse die Gruppen selbstständig identifiziert.

Answer

Die Diskriminanzanalyse dient zur Gruppierung von Beobachtungen, während die Clusteranalyse zur Vorhersage der Gruppenzugehörigkeit verwendet wird.

Question 43

Was ist eine Streudiagrammmatrix?

Accepted Answer

Eine visuelle Darstellung der Korrelationen zwischen allen Variablenpaaren in einem Datensatz.

Answer

Ein Diagramm, das die Häufigkeit von Werten einer einzelnen Variablen darstellt.

Answer

Ein Diagramm, das die Beziehung zwischen zwei Variablen darstellt.

Question 44

Welche Aussage zur Faktorenanalyse ist FALSCH?

Accepted Answer

Die Faktorenanalyse dient dazu, die Anzahl der Variablen zu erhöhen.

Answer

Die Faktorenanalyse kann zur Reduktion der Dimensionalität von Daten verwendet werden.

Answer

Die Faktorenanalyse identifiziert latente Variablen, die die beobachteten Variablen beeinflussen.

Question 45

Welche Methode ist besonders nützlich, um die Auswirkungen mehrerer unabhängiger Variablen auf eine abhängige Variable zu untersuchen?

Accepted Answer

Multiple Regression

Answer

Diskriminanzanalyse

Answer

Clusteranalyse

Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Question 46

Welche der folgenden Methoden gehört NICHT zur multivariaten Analyse?

Accepted Answer

Lineare Regression

Answer

Diskriminanzanalyse

Answer

Clusteranalyse

Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Question 47

Welche Aussage zur Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist RICHTIG?

Accepted Answer

PCA reduziert die Dimensionalität von Daten, indem sie unkorrelierte Hauptkomponenten findet.

Answer

PCA erhöht die Varianz der Daten.

Answer

PCA ist eine Methode zur Klassifizierung von Daten.

Question 48

Welche Methode eignet sich am besten, um die Beziehung zwischen mehreren Variablen zu untersuchen, die die Abhängigkeit einer Zielvariablen vorhersagen?

Accepted Answer

Multiple Regression

Answer

Diskriminanzanalyse

Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Answer

Clusteranalyse

Question 49

Ein Forscher möchte die Einflussfaktoren auf die Kundenzufriedenheit untersuchen. Welche multivariate Methode ist dafür am besten geeignet?

Accepted Answer

Regressionsanalyse

Answer

Diskriminanzanalyse

Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Answer

Clusteranalyse

Question 50

Ein Unternehmen möchte seine Kunden in verschiedene Segmente einteilen, um ihnen personalisierte Marketingkampagnen anzubieten. Welche Methode ist hierfür am besten geeignet?

Accepted Answer

Clusteranalyse

Answer

Regressionsanalyse

Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Answer

Diskriminanzanalyse

Question 51

Welche Aussage zur Diskriminanzanalyse ist FALSCH?

Accepted Answer

Diskriminanzanalyse ist eine unsupervised learning Methode.

Answer

Diskriminanzanalyse wird verwendet, um Gruppen von Datenpunkten zu klassifizieren.

Answer

Diskriminanzanalyse benötigt kategoriale Zielvariablen.

Question 52

Was ist der Hauptzweck der Faktoranalyse?

Accepted Answer

Identifizierung von zugrundeliegenden Faktoren, die mehrere beobachtete Variablen beeinflussen.

Answer

Klassifizierung von Datenpunkten.

Answer

Reduzierung der Dimensionalität von Daten.

Question 53

Welche Aussage zu Korrelationsmatrizen ist RICHTIG?

Accepted Answer

Korrelationsmatrizen zeigen die lineare Beziehung zwischen Variablen an.

Answer

Korrelationsmatrizen sind nur für kategoriale Daten geeignet.

Answer

Korrelationsmatrizen zeigen die Kausalität zwischen Variablen an.

Question 54

Welche Methode eignet sich am besten, um die Streuung von Datenpunkten um den Mittelwert zu messen?

Accepted Answer

Varianzanalyse (ANOVA)

Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Answer

Diskriminanzanalyse

Answer

Clusteranalyse

Question 55

Welche der folgenden Methoden ist eine nicht-parametrische Methode?

Accepted Answer

K-Means Clustering

Answer

Diskriminanzanalyse

Answer

Faktoranalyse

Answer

Lineare Regression

Question 56

Welche der folgenden Methoden ist KEINE multivariate Analysemethode?

Accepted Answer

t-Test

Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Answer

Diskriminanzanalyse

Answer

Faktorenanalyse

Question 57

Welches Ziel verfolgt die Hauptkomponentenanalyse (PCA)?

Accepted Answer

Reduktion der Dimensionalität von Daten durch Identifizierung von Hauptkomponenten, die die maximale Varianz in den Daten erklären.

Answer

Klassifizierung von Beobachtungen in verschiedene Gruppen.

Question 58

Welches typische Anwendungsgebiet hat die Faktorenanalyse?

Accepted Answer

Identifizierung von zugrundeliegenden Faktoren, die beobachtbare Variablen beeinflussen, z.B. in der Psychologie.

Answer

Vorhersage eines kontinuierlichen Zielwertes anhand mehrerer unabhängiger Variablen.

Question 59

Welche Aussage über die Diskriminanzanalyse ist KORREKT?

Accepted Answer

Sie dient zur Klassifizierung von Beobachtungen in Gruppen anhand von mehreren Variablen.

Answer

Sie reduziert die Dimensionalität von Daten durch Identifizierung von Hauptkomponenten.

Answer

Sie untersucht die Stärke der Beziehung zwischen zwei Variablen.

Question 60

Welche multivariate Methode eignet sich am besten zur Untersuchung von Zusammenhängen zwischen mehreren Variablen, wobei die Richtung des Zusammenhangs relevant ist?

Accepted Answer

Kanoische Korrelation

Answer

Faktorenanalyse

Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Clusteranalyse

Question 61

Welche Aussage über die Clusteranalyse ist RICHTIG?

Accepted Answer

Sie gruppiert Beobachtungen anhand ihrer Ähnlichkeit oder Dissimilarität.

Answer

Sie untersucht die Stärke der Beziehung zwischen zwei Variablen.

Answer

Sie reduziert die Dimensionalität von Daten durch Identifizierung von Hauptkomponenten.

Question 62

Ein Datensatz enthält Informationen über die Körpergröße, das Gewicht und das Alter von 100 Personen. Welche multivariate Methode wäre geeignet, um zu untersuchen, ob es einen Zusammenhang zwischen diesen drei Variablen gibt?

Accepted Answer

Kanoische Korrelation

Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Diskriminanzanalyse

Answer

Clusteranalyse

Question 63

Welche der folgenden Aussagen ist KEIN Vorteil der multivariaten Analyse?

Accepted Answer

Sie reduziert die Komplexität von Daten, indem sie nur einzelne Variablen betrachtet.

Answer

Sie kann helfen, Muster und Trends in Daten zu identifizieren.

Answer

Sie ermöglicht die Untersuchung komplexer Zusammenhänge zwischen mehreren Variablen.

Question 64

Welche Voraussetzungen müssen für die Anwendung der meisten multivariaten Analysemethoden erfüllt sein?

Accepted Answer

Die Daten sollten mindestens intervallskaliert sein und eine lineare Beziehung zwischen den Variablen aufweisen.

Answer

Die Daten müssen normalverteilt sein.