É difícil interpretar a saída SPSS a partir de uma análise K-Means.
Clustering análise é uma técnica estatística utilizada para organizar casos em categorias para que os casos em cada categoria são semelhantes entre si e diferente dos casos em outras categorias. Cada categoria é um cluster. Os cientistas sociais usar SPSS (Statistical Package for Social Sciences) para realizar análises de cluster. Em K-means o pesquisador designa o número de grupos desejados. K é o número de clusters pesquisadores indicam que eles querem. K-means clustering permite que os pesquisadores a se agrupar grandes conjuntos de dados.
Analisar dados
Clique em “Analisar” na parte superior da tela SPSS th. selecionar “Classificar” a partir do menu drop-down e “Cluster K-Means.”
Video: CPEE (CSE 7302c) – K-MEANS and K-MEDOIDS
https://www.youtube.com/watch?v=u1NtKPuXQKo
Selecione uma amostra de casos. Na caixa de diálogo, clique em “variáveis” e destacar as variáveis que você deseja usar na análise inicial K-Means. Clique na seta para a esquerda para mover as variáveis na caixa. Definir o número de agrupamentos, geralmente 5 em um conjunto de dados de tamanho médio, na caixa “Número de Clusters.” O número de clusters deve ser superior a dois e não mais do que o número de casos. Clique em “Iteração e classificar” na caixa de diálogo para obter centros de cluster. Clique em “Escrever final.”
Video: Популярные видео – Кластерный анализ и SPSS
Incluir o arquivo de dados inteiro para a análise final K-Means. Clique em “Analisar” no topo da tela do SPSS. selecionar “Classificar” a partir do menu drop-down e “Cluster K-Means.” Na caixa de diálogo, selecione “variáveis” e destacar as variáveis que você deseja usar. Clique na seta para a esquerda. Defina o número de clusters às 5 da caixa “Número de Clusters.” Clique em “Classificar” na caixa de diálogo. Escolher “Leia inicial” para obter os centros de fragmentação da amostra no Passo 2. Clique em “Salve .” Clique em “Participação do Cluster.” Clique em “Continuar.”
Leia a saída
Comente a primeira tabela na saída, rotulada “Centros de cluster finais.” O topo da mesa tem os números de 1 a 5 através dele, o que indica cada um dos 5 grupos. A coluna da esquerda lista o “pontuação fator REGR” (Pontuação do factor de regressão ou como cada variável prediz a pontuação) para cada uma das análises. Se você seguir a linha ao lado de pontuação 1 para análise 1 para a direita, ele vai te dar a pontuação fator para cada cluster.
Leia a mesa ao lado na saída encabeçada “Número de casos em cada grupo.” A caixa à esquerda lista os conjuntos de números, de 1 a 5. Siga o número de cluster para a direita e você vai encontrar o número de casos em que cluster.
Olhe para a última tabela na saída, “Participação do Cluster,” que mostra quais os processos são em cada grupo. Os casos são listados na coluna da esquerda e o número de cluster é encontrado na coluna à extrema direita.
Gorjeta
- Verifica Retirar os outliers antes de realizar as análises.
Referências
- ligação Norusis
- ligação Universidade de Toronto: tutorial SPSS
- ligação Central Michigan: Statistics
Sobre o autor
Linda Foley tem sido escrito sobre a psicologia e o sistema de justiça desde 1974. Seus artigos têm sido publicados no “Jornal de Psicologia Forense,” “Advogado julgamento” e a “Jornal de Comportamento Social e Personalidade.” Foley tem um doutor de filosofia em psicologia social pela Universidade da Flórida.
