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SPSS hierárquicas métodos de agrupamento
Pesquisadores usam Statistical Package for the Social Sciences para analisar seus dados . Os cientistas sociais usam análise de agrupamento para classificar os casos ou participantes em categorias ou grupos , para que esses casos que são mais semelhantes entre si estão no mesmo cluster. A análise de agrupamento envolve uma série de etapas que fornecem diferentes grupos de casos . Pesquisadores examinar os clusters para determinar a melhor solução. Descrição da Análise de Cluster

análise de cluster com o Statistical Package for the Social Sciences começar com um conjunto de casos ou participantes que deseja classificar em grupos de casos ou clusters similares. Comece selecionando quais variáveis ​​são mais importantes para usar para identificar os grupos. O Statistical Package for the Social Sciences fornece três métodos distintos para a análise de cluster : k-médias , hierárquica e em duas etapas . O procedimento usado depende do tamanho dos dados . Use o procedimento de agrupamento hierárquico SPSS para pequenos conjuntos de dados e encontrar soluções com números variados de clusters. . Existem dois principais tipos de procedimentos hierárquicos : aglomerativos e divisivos
aglomerativa Hierarchical Clustering

aglomerativa agrupamento hierárquico começa colocando cada caso ou participante em um cluster separado . O procedimento , em seguida, passa por etapas em que casos semelhantes são combinados em grupos sucessivamente maiores . Uma vez que o caso foi colocado em um cluster, ele não pode ser separado dos outros membros desse cluster. Clusters são permitidos para se fundir com outros grupos , mas não pode ser dividida. A etapa final coloca todos os casos em um único cluster. Nem o primeiro passo - cada caso é em um cluster separado - nem a última etapa - todos os casos no mesmo cluster - é uma solução adequada
divisório Hierarchical Clustering < . br>

divisórios agrupamento recursos hierárquicos da maneira oposta de agrupamento hierárquico aglomerativo , colocando todos os casos em um grande cluster. O método prossegue em etapas , para formar aglomerados pequenos e menores até cada caso é de um cluster indivíduo . O procedimento SPSS mostra os clusters e os casos incluídos neles em cada etapa. Nem um grande aglomerado nem cada caso como um cluster separado é uma solução adequada.

Soluções para Clustering Procedimentos

Selecionando a melhor solução para o agrupamento de procedimentos é uma arte tanto como uma ciência. Não existe um número apropriado correta ou incorreta de clusters. Você determina o número apropriado de clusters com base em como você pretende usar os clusters. Reveja as soluções de clusters em cada passo sucessivo e escolher a solução em que os clusters podem ser interpretados da forma mais lógica. Você pode fazer isso por meio da revisão das soluções sucessivas para determinar qual a solução que contém um número adequado de grupos que aparecem para conter casos logicamente similares.

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