Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Иерархический кластерный анализ с более чем двумя переменными

Читайте также:
  1. A) разрешается, при наличии уважительных причин на срок не более двух лет
  2. D. обобщение, сравнение анализ ,синтез
  3. I период развития менеджмента - древний период. Наиболее длительным был первый период развития управления - начиная с 9-7 тыс. лет до н.э. примерно до XVIII в.
  4. I) Однофакторный дисперсионный анализ .
  5. I)Однофакторный дисперсионный анализ (выполняется с применением программы «Однофакторный дисперсионный анализ» надстройки «Анализ данных» пакета Microsoft Excel).
  6. Ii) Двухфакторный дисперсионный анализ
  7. II. Анализ деятельности педагога
  8. II. Анализ программ по чтению и литературной подготовке учащихся начальной школы и УМК к ним. Познакомьтесь с требованиями ФГОС.
  9. II. Анализ результатов учебной деятельности.
  10. II. УСТРОЙСТВО И ПРИНЦИП ДЕЙСТВИЯ НАИБОЛЕЕ

Например, школьным психологом проведено изучение особенности воображения учащихся 1 класса. Для этого учащимся было предложено выполнить четыре различных теста. Для проведения кластерного анализа выберите в меню Analyze (Анализ) Classify(Классифицировать) Hierarchical Cluster... (Иерархический кластерный анализ). В диалоговом окне HierarchicalCluster Analysis (рис. 4.67) исследуемые переменные (t1 – t4) поместите в поле тестируемых переменных, а текстовую переменную name (имя) используйте для обозначения (маркировки) наблюдений.

Рис. 4.67.Диалоговое окно Hierarchical Cluster Analysis

После определения оптимального количества кластеров организуем для каждого наблюдения вывод информации о принадлежности к кластеру. Для этого в диалоговом окнеHierarchical Cluster Analysis (Иерархический кластерный анализ) и щёлкните по выключателю Statistics... (Статистики). В разделе Cluster Membership (Принадлежность к кластеру) активируйте опцию Single solution (Одно решение) и укажите желаемое количество кластеров. Информацию о принадлежности каждого наблюдения к определённому кластеру вы можете сохранить в новой переменной. Пройдите выключатель Save... (Сохранить), активируйте опцию Single solution (Одно решение) и укажите желаемое количество кластеров. Теперь помимо таблицы порядка агломерации для каждого наблюдения будет выводиться и информация о принадлежности к кластеру.

Если Вы рассмотрите данные в редакторе данных, то заметите, что добавилась новая переменная; эта переменная указывает на кластерную принадлежность каждого наблюдения и может быть использована для расчёта кластерного профиля. Для этого выберите в меню Analyze (Анализ) Compare Means (Сравнить средние значения) Means... (Средние значения). Исследуемым переменным присвойте статус зависимых переменных, а новой переменной статус независимой переменной, и начните расчёт.


Дата добавления: 2015-01-12; просмотров: 5 | Нарушение авторских прав




lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2021 год. (0.009 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав