Multivariate Ausreißer identifizieren und entfernen

Multivariate Ausreißer identifizieren und entfernen

Beitragvon Meike » Di 20. Mär 2012, 18:07

Hallo zusammen,

ich möchte eine Faktorenanalyse durchführen und vorher mögliche Ausreißer identifizieren und entfernen.
Um mehr Stabilität in meine FA und die nachfolgende Clusteranalyse zu bekommen, möchte ich multivariate Ausreißer (Fälle) ausschließen. Nach einiger Recherche glaube ich nun, dass die Mahalanobis Distanz das richtige Auswahlverfahren ist.
Kann das jemand bestätigen und mir erklären wie genau ich diese in SPSS durchführe?

Dankeschön und viele Grüße
Meike
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Re: Multivariate Ausreißer identifizieren und entfernen

Beitragvon STATWORX » Mi 11. Apr 2012, 13:04

Hallo,

ja, es ist möglich mit der MHD multivariate Ausreißer zu identifizieren (wobei man jedoch bedenken sollte, dass, falls die Daten viele/starke Ausreißer enthalten, die geschätzte Kovarianzmatrix, die zur Berechnung der MHD verwendet wird, auch verzerrt ist ;)). Du kannst in SPSS die MHD ausgeben lassen indem Du eine "normale" OLS Regression mit den entsprechenden Variablen als UVs durchführst und dann bei "Speichern" die MDH anklickst. Diese wird dann nach dem Durchführen der Regression in der SPSS Datei als Variable berechnet und angelegt. Welche Variable du als AV eingibst ist egal, sie sollte nur keine fehlenden Werte enthalten, da listenweise eliminiert wird.

VG
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Re: Multivariate Ausreißer identifizieren und entfernen

Beitragvon jens0479 » So 10. Mär 2013, 19:12

Hallo Zusammen,

ich würde gerne eine Frage zum dem Thread von Meike stellen. Auch ich würde gerne das Distanzmaß von Mahalanobis berechnen. Leider habe ich keinen Zugriff auf SPSS mehr. Nun habe ich im Netz gelesen, dass es im Prinzip möglich ist, das Distanzmaß auch mit Hilfe von R zu berechnen. Hat jemand Erfahrungen damit gemacht und kann mir ggf. weiterhelfen.... Ansonsten bin für jeden Tip dankbar.
Beste Grüße
Jens
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Re: Multivariate Ausreißer identifizieren und entfernen

Beitragvon Holgonaut » Mo 25. Mär 2013, 16:08

Hi Jens,

im Paket QuantPsyc gibt es die Funktion mult.norm(). Die testet auf Multi-normalverteilung und gibt die MHD aus.

Grüße
Holger
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Re: Multivariate Ausreißer identifizieren und entfernen

Beitragvon Lientje » Mo 7. Sep 2015, 15:35

STATWORX hat geschrieben: Du kannst in SPSS die MHD ausgeben lassen indem Du eine "normale" OLS Regression mit den entsprechenden Variablen als UVs durchführst und dann bei "Speichern" die MDH anklickst. Diese wird dann nach dem Durchführen der Regression in der SPSS Datei als Variable berechnet und angelegt. Welche Variable du als AV eingibst ist egal, sie sollte nur keine fehlenden Werte enthalten, da listenweise eliminiert wird.


Hallo!
Ich hab eine Frage zur oben erklärten Methode, mit SPSS Mahalanobis-Distanzen zu berechnen: Kommen in die Regression als UVs nur meine UVs oder auch die AV? Also anders formuliert: berechne ich die Mahalanobis-Distanzen nur anhand meiner UVs oder anhand aller Modellvariablen?
Danke euch!
LG, C.
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Re: Multivariate Ausreißer identifizieren und entfernen

Beitragvon Albrecht » Mo 7. Sep 2015, 23:20

Nur die UVs kommen rein. Die Mahalanobis-Distanz wird nicht von der AV beeinflusst.
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Re: Multivariate Ausreißer identifizieren und entfernen

Beitragvon franklovesstatistics » Di 2. Aug 2022, 14:25

Hallo,

ich habe ebenfalls eine Frage zur Berechnung der Mahalanobis Distanz.

Kann man die Mahalanobis Distanz auf allen Skalenniveaus berechnen? Falls ja, muss man bei der Berechnung mit Variablen im ordinal- / Nominalskalenniveau noch etwas bestimmtes beachten/anders machen?

Wie gehe ich bei der Mahalanobis Distanz Berechnung mit Kovariaten um? Kann ich die Kovariaten auch einfach mit der OLS Regression als UVs miteinfügen und so die Mahalanibis Distanz berechnen?

Freue mich über Antworten / Hinweise / Ideen, :ugeek:

beste Grüße

Frank
franklovesstatistics
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