Análisis de conglomerados y cómo se utiliza en investigación

Análisis de conglomerados y cómo se utiliza en investigación

El an√°lisis de conglomerados es una t√©cnica estad√≠stica utilizada para identificar c√≥mo se pueden agrupar varias unidades, como personas, grupos o sociedades, debido a las caracter√≠sticas que tienen en com√ļn. tambi√©n conocida como agrupamiento, es una herramienta de an√°lisis de datos exploratoria que tiene como objetivo clasificar diferentes objetos en grupos de tal manera que cuando pertenecen al mismo grupo tienen un grado m√°ximo de asociaci√≥n y cuando no pertenecen al mismo grupo, El grado de asociaci√≥n es m√≠nimo. a diferencia de otras t√©cnicas estad√≠sticas , las estructuras que se descubren mediante el an√°lisis de conglomerados no necesitan explicaci√≥n o interpretaci√≥n: descubre la estructura en los datos sin explicar por qu√© existen.

¬ŅQu√© es la agrupaci√≥n?

la agrupación existe en casi todos los aspectos de nuestra vida diaria. tome, por ejemplo, artículos en una tienda de comestibles. Los diferentes tipos de artículos siempre se muestran en el mismo lugar o en lugares cercanos: carne, verduras, refrescos, cereales, productos de papel, etc. Los investigadores a menudo quieren hacer lo mismo con datos y agrupar objetos o sujetos en grupos que tengan sentido.

Para tomar un ejemplo de las ciencias sociales, digamos que estamos viendo pa√≠ses y queremos agruparlos en grupos basados ‚Äč‚Äčen caracter√≠sticas tales como la divisi√≥n del trabajo , los militares, la tecnolog√≠a o la poblaci√≥n educada. Encontrar√≠amos que Gran Breta√Īa, Jap√≥n, Francia, Alemania y los Estados Unidos tienen caracter√≠sticas similares y se agrupar√≠an. Uganda, Nicaragua y Pakist√°n tambi√©n se agrupar√≠an en un grupo diferente porque comparten un conjunto diferente de caracter√≠sticas, que incluyen bajos niveles de riqueza, divisiones de trabajo m√°s simples, instituciones pol√≠ticas relativamente inestables y antidemocr√°ticas, y bajo desarrollo tecnol√≥gico.

El an√°lisis de conglomerados se usa t√≠picamente en la fase exploratoria de la investigaci√≥n cuando el investigador no tiene ninguna hip√≥tesis preconcebida . com√ļnmente no es el √ļnico m√©todo estad√≠stico utilizado, sino que se realiza en las primeras etapas de un proyecto para ayudar a guiar el resto del an√°lisis. Por esta raz√≥n, las pruebas de significaci√≥n generalmente no son relevantes ni apropiadas.

Existen varios tipos diferentes de análisis de conglomerados. Los dos más utilizados son la agrupación de k-medias y la agrupación jerárquica.

k-significa agrupamiento

La agrupación de k-means trata las observaciones en los datos como objetos que tienen ubicaciones y distancias entre sí (tenga en cuenta que las distancias utilizadas en la agrupación a menudo no representan distancias espaciales). divide los objetos en k grupos mutuamente excluyentes para que los objetos dentro de cada grupo estén lo más cerca posible entre sí y al mismo tiempo, lo más lejos posible de los objetos en otros grupos. cada grupo se caracteriza por su punto medio o central .

agrupación jerárquica

La agrupaci√≥n jer√°rquica es una forma de investigar agrupaciones en los datos simult√°neamente en una variedad de escalas y distancias. Lo hace creando un √°rbol de cl√ļster con varios niveles. a diferencia de la agrupaci√≥n k-means, el √°rbol no es un conjunto √ļnico de agrupaciones. m√°s bien, el √°rbol es una jerarqu√≠a de niveles m√ļltiples donde los grupos en un nivel se unen como grupos en el siguiente nivel superior. el algoritmo que se usa comienza con cada caso o variable en un grupo separado y luego combina grupos hasta que solo quede uno. Esto le permite al investigador decidir qu√© nivel de agrupamiento es el m√°s apropiado para su investigaci√≥n.

realizar un an√°lisis de conglomerados

La mayor√≠a de los programas de estad√≠sticas pueden realizar an√°lisis de conglomerados. en spss, seleccione analizar en el men√ļ, luego clasifique y an√°lisis de conglomerados . en sas, se puede usar la funci√≥n proc cluster .

actualizado por nicki lisa cole, ph.d.



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