Deterministische und probabilistische Klassifikation in der Konsumverhaltens-Forschung. Ein empirischer Anwendungsversuch der Quervalidierung cluster-analytischer Verfahren für qualitative Daten mit der Latent Class-Analyse

Für einen Datensatz von interkorrelierten Merkmalen ist zu erwarten, daß Latent Class-Analyse (LCA) und Cluster-Analyse (CA) ähnliche Klassifikationsergebnisse liefern. Daher werden beide Verfahren auf drei, für Österreich repräsentative Stichproben von 19993 Haushalten, 9226 Männern und 10777 Frauen angewendet. Die mittels Diskriminanz-Analyse bestimmte Split-half-Reliabilität der LCA- (CA-)Lösungen erreicht 94,6% (71.8%), 90.5% (97.6%) und 89.8% (95.1%) der jeweiligen Stichprobe, Obwohl die LCA-Ergebnisse das Axiom der lokalen stochastischen Unabhängigkeit nicht erfüllen, werden LCA- und CA-Klassifikationen auf aggregierter Ebene durch Gegenüberstellung der Klassen/Cluster-Merkmalsprofile verglichen und zeigen hohe Übereinstimmung. Die Prüfung auf individueller Vergleichsebene durch Erstellung von Mehrfeldertafeln der Klassen gegen Cluster ergibt bemerkenswerte Ähnlichkeiten, da durch die Klassenzugehörigkeit die Clu- sterzugehörigkeit (und umgekehrt) der Haushalte zu 72.2%, der Männer zu 65.3% und der Frauen zu 78,4% korrekt vorausgesagt werden kann,