SPSS gerarchici metodi di clustering

Ricercatori usano Pacchetto statistico per le scienze sociali per analizzare i loro dati . I sociologi usano le analisi dei cluster per classificare i casi o partecipanti in categorie o gruppi , in modo da quei casi che sono più simili tra loro sono nello stesso cluster . Analisi dei cluster comporta una serie di passaggi che forniscono diversi cluster di casi . Ricercatori esaminano i cluster per determinare la soluzione migliore. Descrizione della Cluster Analysis
analisi Cluster

con il pacchetto statistico per le Scienze Sociali inizia con una serie di casi o partecipanti che si desidera classificare in gruppi di casi o cluster simili . Inizia selezionando le variabili che sono più importanti da utilizzare per identificare i gruppi . Il Pacchetto Statistico per le Scienze Sociali fornisce tre metodi distinti per l'analisi dei cluster : K-medie , gerarchici , e in due fasi. La procedura da utilizzare dipende dalle dimensioni dei dati . Utilizzare la procedura di clustering gerarchico SPSS per piccoli insiemi di dati e di trovare soluzioni con un numero variabile di cluster . Ci sono due tipi principali di procedure di clustering gerarchico : . Agglomeranti e di divisione
Agglomerativo Hierarchical Clustering

Agglomerativo clustering gerarchico inizia mettendo ciascun caso o partecipante in un gruppo separato . La procedura passa quindi attraverso passaggi in cui casi simili sono riuniti in gruppi sempre più grandi . Una volta che un caso è stato messo in un grappolo, non può essere separato dagli altri membri di tale cluster. I cluster possono fondersi con altri cluster , ma non possono essere divisi . Il passo finale mette tutti i casi in un cluster . Né il primo passo - ogni caso è in un cluster separato - né l' ultimo passo - tutti i casi nello stesso cluster - è una soluzione adeguata
Divisive clustering gerarchico < . br>

che dividono i proventi di clustering gerarchici in modo opposto di clustering gerarchico agglomerativo mettendo tutti i casi in un unico grande cluster. Il metodo procede a passi da formare ammassi sempre più piccole fino a che ogni caso è in un cluster singolo . La procedura SPSS visualizza i cluster e dei casi inclusi in esse ad ogni passo . Né l'uno né grande cluster ogni caso come un cluster separato è una soluzione adeguata .
Soluzioni alle procedure di clustering

Selezionando la soluzione migliore per le procedure di clustering è un'arte tanto come scienza . Non vi è alcun corretta o errata numero appropriato di cluster . Si determina il numero appropriato di cluster in base a come si intende utilizzare i cluster . Esaminare le soluzioni cluster ad ogni passo successivo e scegliere la soluzione in cui i cluster possono essere interpretati nel modo più logico . A tale scopo, passando in rassegna le soluzioni successive per determinare quale soluzione contiene un numero appropriato di cluster che sembrano contenere logicamente casi analoghi .