Comment lire la sortie de spss k-means

analyse Clustering est une technique statistique utilisée pour organiser des cas dans les catégories afin que les cas dans chaque catégorie sont semblables les uns aux autres et différents des cas dans d`autres catégories. Chaque catégorie est un cluster. chercheurs en sciences sociales utilisent SPSS (Ensemble des programmes statistiques pour les sciences sociales) d`effectuer des analyses cluster. Dans K-means le chercheur désigne le nombre de groupes souhaités. K est le nombre de grappes chercheurs indiquent qu`ils veulent. le regroupement Nuées permet aux chercheurs à se regrouper très grands ensembles de données.

Analyser les données

Cliquer sur "Analyser" au sommet de l`écran e SPSS. Sélectionner "Classer" dans le menu déroulant et "Cluster K-Means."

Sélectionnez un échantillon de cas. Dans la boîte de dialogue, cliquez sur "Variables" et mettre en évidence les variables que vous souhaitez utiliser dans l`analyse initiale K-Means. Cliquez sur la flèche gauche pour déplacer les variables dans la boîte. Définissez le nombre de grappes, généralement 5 dans un ensemble de données de taille moyenne, dans la zone "Nombre de clusters." Le nombre de clusters doit être plus de deux et pas plus que le nombre de cas. Cliquer sur "Itérer et classer" dans la boîte de dialogue pour obtenir des centres de cluster. Cliquer sur "Ecrire final."

Inclure l`ensemble du fichier de données pour l`analyse finale K-Means. Cliquer sur "Analyser" dans la partie supérieure de l`écran SPSS. Sélectionner "Classer" dans le menu déroulant et "Cluster K-Means." Dans la boîte de dialogue sélectionnez "Variables" et mettre en évidence les variables que vous souhaitez utiliser. Cliquez sur la flèche gauche. Définissez le nombre de grappes à 5 dans la zone "Nombre de clusters." Cliquer sur "Classer" dans la boîte de dialogue. Choisir "lire initiale" pour obtenir les centres de cluster à partir de l`échantillon à l`étape 2. Cliquez sur "Sauvegarder." Cliquer sur "membres cluster." Cliquer sur "Continuer."

Lire la sortie

Passez en revue la première table dans la sortie, étiquetée "Centres de cluster finaux." Le sommet de la table comporte les nombres de 1 à 5 travers lui, ce qui indique chacun des 5 groupes. La colonne de gauche indique la "score facteur REGR" (Facteur de régression score ou comment chaque variable prédit le score) pour chacune des analyses. Si vous suivez la ligne à côté de score à 1 pour une analyse 1 à droite, il vous donnera le score de facteur de chaque groupe.

Lire le tableau suivant dans la sortie tête "Nombre de cas dans chaque groupe." La zone à gauche répertorie les grappes par numéro, 1 à 5. Suivez le numéro de cluster à droite et vous trouverez le nombre de cas dans ce groupe.

Regardez le dernier tableau de la sortie, "membres cluster," ce qui montre quels cas sont dans chaque groupe. Les cas sont répertoriés dans la colonne de gauche et le numéro de groupe se trouve dans la colonne à l`extrême droite.

Pointe

• vérifier Retirer les valeurs aberrantes avant d`effectuer les analyses.

Les références

• lien Norusis
• lien Université de Toronto: tutoriel SPSS
• lien Central Michigan: Statistiques

A propos de l`auteur

Linda Foley a été écrit sur la psychologie et le système judiciaire depuis 1974. Ses articles ont été publiés dans le "Journal de psychologie médico-légale," "Avocat de première instance" et le "Journal du comportement social et de la personnalité." Foley est titulaire d`un doctorat en psychologie sociale de l`Université de Floride.