@techreport{Mueller,
  type      = {Working Paper},
  author    = {Wolfgang M{\"u}ller},
  title     = {Multivariate Statistik im Quantitativen Marketing : Konzeption und Anwendungsbereiche der Clusteranalyse},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:dm13-365},
  abstract  = {Eines der Hauptprobleme in den empirischen Sozialwissenschaften besteht darin, umfangreiche Gesamtheiten von Objekten anhand von relevanten Merkmalen zu erfassen und in beschreibbare bzw. sachlich interpretierbare Gruppen aufzuteilen. Solche Teilgruppen k{\"o}nnen sowohl nat{\"u}rliche Gruppierungen darstellen (z.B. K{\"a}ufer, Nichtk{\"a}ufer einer Produktart) als auch das Resultat eines statistischen Klassifikationsverfahrens bilden. Gegenstand der Clusteranalyse bildet eine heterogene Menge von Untersuchungsobjekten (z.B. Personen, Produkte, Unternehmen, Regionen), die auf Basis von untersuchungsrelevanten Objektmerkmalen und mittels spezieller Fusionierungsalgorithmen zu m{\"o}glichst homogenen Teilgruppen (Cluster, Klassen) zusammengefasst werden (vgl. Aaker/Kumar/Day 2001, S. 566 ff.; Bacher 1996; Backhaus et. al. 2003, S. 480 ff.; B{\"o}hler 2004, S. 230 ff.; Bortz 1993, S. 522 ff.; B{\"u}schken/von Thaden 2000; Churchill/Iacobucci 2005, S. 585 ff.; Eckey/ Kosfeld/Rengers 2002; S. 203 ff.; Hammann/Erichson 2000, S. 270 ff.; H{\"u}ttner 1997, S. 319 ff.; Litz 2000; S. 384 ff.; Malhotra 1999, S. 610 ff.; Rudolf/M{\"u}ller 2004, S. 151 ff.; Sudman/Blair 1998, S. 558 ff.; Vo{\"s} 2004, S. 565 ff.).},
  language  = {de}
}