Normalitás __________ Analize/Desprective/Explore Kolmogorov-sigorow wile-shorito sig>0.05 elfogad Non parametric analyze/non-parametric ______________ egyenlő arányban fordulnak-e elő a különböző kölcsöntípusiok? *chi-squre - ok a régi és az új ügyfelek száma megegyezik-e? *binomial - ok (két eset pl 30 feletti jöv- cutpointtal lehet szétválasztani, ha olyan) normális eloszlást követ-e a munkaviszony? *1 sample K-S (normal pipa) Munkahelyen töltött évek alapján különböznek e az egyedülállók illetve az elváltak? *2 independent sample (test var list: munkavisz, grouping: csaláll(1,2) Klaszteranalízis: _________________ 1) előkészületek a) ábrázoljuk az adatokat csraps/interactive/scatter point (kevés mintához) b) kiugró adatok kezelése (kizárása, mert érzékeny rá) c) eltérő skálák kezelése d) korrelációs vizsgálat 2) az algoritmus kiválasztása hierarchikus - kevés minta(<1000), nem tudjuk klaszter számát nem hierarchikus - nagy elemszám, pontosan tudjuk a klaszterszámot 3) klaszter szám könyök szabály 4) klaszter jellemzése analyze/classifice/hierarchical variables: főz, házias label: nevek statistics - algoritm method - nearestr (kiugró), squared ( négyzetes érzékeny), center, ward (szórás ne legyen nagy) plots - dendogram icicle - none faktorizálás: _____________ 1) standardizált változók korelációs vagy kovariancia mátrixának előállítása és vizsgálata Analyze/data reduct/factor hozzáadom a sok változót desprective -> coef.., anti.image, KMO 0.9