<<
>>

Приложение ПРОВЕДЕНИЕ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА В ПРОГРАММЕ STATISTICA

Создание файла данных

Запустите STATISTICA 5.5, модуль Data Management. С помощью этого модуля легко задаются параметры файла данных (имя, размещение, количество строк и столбцов).

Переименование столбцов и строк

Для упрощения анализа следует сразу (до начала запуска программы) правильно назвать переменные и случаи. Поскольку программа англоязычная, то названия переменных лучше записывать латинскими буквами, длиной не больше 8 символов. При необходимости используйте сокращения.

После того как все названия будут введены, сохраните изменения

alt="" />

Проведение кластерного анализа

Прежде всего следует перейти к модулю Кластерный анализ (Cluster analysis). Это можно сделать, избрав пункт Analysis, подпункт Other Statistics (рис. 1, слева). Появится окно модулей, в котором можно избрать нужный раздел (рис. 1, справа).

После запуска модуля Кластерный анализ автоматически появляется диалоговое окно (рис. 2). В этом окне следует выбрать один из методов кластерного анализа. Нас в первую очередь интересует Древовидная кластеризация, а потому необходимо избрать пункт Joining (tree clustering) и нажать ОК.

Сразу появится следующее окно, в котором вам предлагается задать следующие параметры кластерного анализа (рис. 3): переменные для анализа (кнопка); способ кластеризации (по столбикам — Variables, по лентам —

Cases); стратегию кластеризации; способ измерения расстояний между объектами.

70

Слева вверху в этом окне размещена кнопка Переменные ().

Ее следует нажать, чтобы избрать те переменные, по которым вы будете проводить кластерный анализ.

После нажатия на эту кнопку возникнет новое диалоговое окно, представленное на рис. 4.

Поскольку нам для анализа потребуются все переменные, то выберите опцию Выбрать Все (Select All), после чего Нажмите кнопку

71

Для начала кластерного анализа нажмите кнопку ОК. Перед вами (рис. 5) появится окно Результаты Объединения (Joining Results). Это и есть результаты кластерного анализа. Теперь, нажимая соответствующие кнопки, вы получите необходимые для анализа таблицы и графики.

Для описания результатов кластерного анализа нам будут важны следующие результаты: таблица расстояний (); таблица объединений ();

•              горизонтальное или вертикальное кластерное дерево (

или).

72



Таблица расстояний имеет следующий вид (рис. 6).

Из этой таблицы можно получить информацию о расстояниях между отдельными объектами — чем больше числовое значение в определенной графе таблицы, тем больше расстояние между соответствующими ей объектами.

Однако на основе анализа только одной таблицы расстояний тяжело делать определенные обобщения и выводы. Более информативной является таблица объединений (рис. 7):

Как видим, в этой таблице содержание кластеров представлено иначе — слева указаны расстояния (linkage distance), а вверху — количество объектов в кластере. В самой же таблице размещены непосредственно объекты. Тем самым уже более явно показано, что в дан-

73

ном примере в первый кластер входят 2 объекта, во второй — 3, а третий образован 5 переменными и т. д.

Еще нагляднее результаты кластерного анализа можно представить в виде кластерного дерева (рис. 8).

<< | >>
Источник: Климчук В. А.. Тренинг внутренней мотивации. 2005

Еще по теме Приложение ПРОВЕДЕНИЕ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА В ПРОГРАММЕ STATISTICA:

  1. ПРЕДИСЛОВИЕ
  2. Приложение ПРОВЕДЕНИЕ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА В ПРОГРАММЕ STATISTICA
  3. § 3.2. Специальное программное обеспечение сетевых исследований
  4. Программное обеспечение экспертно-информационной системы
  5. Приложение 3. Об измерениях и анализе эмпирических данных
  6. §2.1. Кластеризация административно-территориальных единиц города Москвы в контексте задачи изучения особенностей электоральной культуры населения
- Коучинг - Методики преподавания - Андрагогика - Внеучебная деятельность - Военная психология - Воспитательный процесс - Деловое общение - Детский аутизм - Детско-родительские отношения - Дошкольная педагогика - Зоопсихология - История психологии - Клиническая психология - Коррекционная педагогика - Логопедия - Медиапсихология‎ - Методология современного образовательного процесса - Начальное образование - Нейро-лингвистическое программирование (НЛП) - Образование, воспитание и развитие детей - Олигофренопедагогика - Олигофренопсихология - Организационное поведение - Основы исследовательской деятельности - Основы педагогики - Основы педагогического мастерства - Основы психологии - Парапсихология - Педагогика - Педагогика высшей школы - Педагогическая психология - Политическая психология‎ - Практическая психология - Пренатальная и перинатальная педагогика - Психологическая диагностика - Психологическая коррекция - Психологические тренинги - Психологическое исследование личности - Психологическое консультирование - Психология влияния и манипулирования - Психология девиантного поведения - Психология общения - Психология труда - Психотерапия - Работа с родителями - Самосовершенствование - Системы образования - Современные образовательные технологии - Социальная психология - Социальная работа - Специальная педагогика - Специальная психология - Сравнительная педагогика - Теория и методика профессионального образования - Технология социальной работы - Трансперсональная психология - Философия образования - Экологическая психология - Экстремальная психология - Этническая психология -