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Am Konzept der Axialsymmetrie multivariater Daten wird eine Methode entwickelt, mit der statistisch Cluster aus gleich interkorrelierenden Variablen gebildet werden können. Es wird eine heuristische Vorgehensweise empfohlen, die nicht wie die übliche deskriptive Clusteranalyse willkürliche Entscheidungen über Abbruchkriterien u.ä. verlangt. Die vorgeschlagene Methode ist insbesondere zur mediandichotomierte kontinuierliche Variablen geeignet. Werden echte Alternativdaten verwendet, resultieren Cluster, die zusätzlich zur gleichen Interkorrelation Variablen mit gleicher Schwierigkeit aufweisen. Das Vorgehen wird an einem Beispiel illustriert.
Häufig tritt in der psychologischen und psychiatrischen Forschung die Frage nach dem Zusammenhang zwischen zwei oder mehreren Zeitreihen auf. übliche Kovariationsmaße versagen dabei vor allem deshalb, weil sie nicht inferentiell ausgewertet werden können. An einem Beispiel aus der Pharmakopsychologie wird ein auf Pfanzagl (1963) zurückgehendes Verfahren vorgeschlagen, das es erlaubt, voraussetzungsfrei den Zusammenhang zwischen autokorrelierten Meßwertreihen zu prüfen. Als Unabhängigkeit zweier Zeitreihen wird definiert, daß zwischen ihnen bei Erhaltung der Autokorrelation kein höherer Zusammenhang besteht als nach dem Zufall zu erwarten.
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