Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Обработка на компьютере: кластерный анализ различий






 

Укажем последовательность шагов для обработки данных социометрии. Симметричную матрицу различий (табл. 19.3) можно получить при помощи программы Excel. Для этого сначала необходимо набрать социометрическую матрицу (табл. 19.2). Затем при помощи операции «заменить» оцифровать всю матрицу, заменяя символы и пустые клетки соответствующими цифрами. После этого при помощи копирования и специальной вставки (отметить «транспонировать») поместить рядом с исходной оцифрованной матрицей ее транспонированную копию. Симметричная матрица различий получается как третья матрица путем поэлементного сложения исходной оцифрованной мат­рицы с ее транспонированной копией.

При обработке матрицы различий при помощи статистических программ (SPSS или STATISTICA) возникает неожиданная проблема. Дело в том, что ни в той, ни в другой программе не предусмотрен непосредственный ввод мат­риц различий для обработки при помощи кластерного анализа (в SPSS модули многомерного шкалирования позволяют обрабатывать подобного рода дан­ные, а модули кластерного анализа — нет). Требуется ввод таких матриц в осо­бом матричном формате (в SPSS — еще и с использованием специальной кор­рекции программ обработки). В связи с тем, что это ограничение легче «обойти» в программе STATISTICA, приведем последовательность обработ­ки симметричной матрицы различий в среде именно этой программы.

1. Подготавливаем таблицу исходных данных (Spreadsheet) требуемой раз­мерности, в данном случае — 12x12. Путем копирования и вставки переносим матрицу различий из таблицы Excel в таблицу Data: Spreadsheet (STATISTICA).

2. Открываем диалог метода кластерного анализа: Statistics... > Cluster Analysis. He меняя установок по умолчанию (программа воспринимает дан­ные как Row Data — типа «объект-признак»), выбираем все переменные (Variable: All) и нажимаем ОК для выполнения анализа.

3. Находим функцию Distance Matrix и открываем матрицу различий. При помощи главного меню File > Save As... сохраняем матрицу различий, при­своив ей имя. Обратите внимание: эта матрица совсем не похожа на нашу матрицу различий: мы ее используем только как готовый матричный формат.

4. Открываем файл, сохраненный на предыдущем шаге: он содержит необ­ходимый нам матричный формат. Теперь необходимо заменить содержимое

этой матрицы на матрицу различий. Для этого опять копируем матрицу раз­личий из программы Excel и переносим ее путем вставки в подготовленную матрицу. Сохраняем результат при помощи команды Save. Теперь можно при­ступать к кластерному анализу матрицы различий.

5. Открываем диалог метода кластерного анализа: Statistics... > Cluster Analysis. Выбираем Joining (Tree clustering). Нажимаем ОК. Убеждаемся, что данные воспринимаются программой как матрица: Input file: Distance matrix.

6. Выбираем метод кластеризации. В поле Amalgamation (linkage) rule (Пра­вило объединения) выбираем необходимый нам метод. Нажимаем ОК. и по­лучаем меню результатов Joining Results.

7. Нажимая кнопки с разными разделами результатов, просматриваем дендрограмму и таблицу последовательности агломерации. При необходимости нажимаем Cancel и возобновляем анализ с установкой другого метода.

 

 






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.