Руководство по анализу данных с помощью самой мощной и популярной
жүктеу/скачать 8,54 Mb. Pdf көрінісі
|
А. Наследов - SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных - 2011
| 297
Сравнение кластерного и факторного анализов Главное сходство между кластерным и факторным анализами заключается в том, что тот и другой предназначены для перехода от исходной совокупности мно- жества переменных (или объектов) к существенно меньшему числу факторов (кластеров). Тем не менее реализация статистических процедур и интерпретация результатов для двух типов анализа различаются; пять основных отличий при- ведены ниже. Целью факторного анализа является замена большого числа исходных пере- f менных меньшим числом факторов. Кластерный анализ, как правило, при- меняется для того, чтобы уменьшить число объектов путем их группировки. Другими словами, в процедуре кластерного анализа обычно переменные не группируются, а выступают в качестве критериев для группировки объектов. Так, в примере факторного анализа (см. главу 20) 11 субтестов интеллекта (пе- ременных) были сведены к трех факторам, каждый из которых объединил не- сколько родственных исходных переменных. Кластерный анализ обычно при- меняется для выделения групп объектов, исходя из их сходства по измеренным признакам. Применительно к примеру с 11 субтестами интеллекта типичной задачей кластерного анализа была бы классификация учащихся (объектов) та- ким образом, чтобы по измеренным 11 показателям внутри каждой группы объекты были бы более похожи друг на друга, чем на объекты из других групп. Группы объектов, выделенные в результате кластерного анализа на основе за- данной меры сходства между объектами, называются кластерами. Заявленные в предыдущем пункте различия между кластерным и факторным f вариантами анализа со всей полнотой категоричности могут быть отнесены лишь к ранним версиям SPSS. Начиная с версии SPSS 10.0, программа позво- ляет с равным успехом проводить кластерный анализ не только объектов, но и переменных. В последнем случае кластерный анализ может выступать как более простой аналог факторного анализа. В разделе пошаговых процедур мы продемонстрируем оба варианта кластерного анализа. Действия, выполняемые в ходе статистических операций в каждом из вари- f антов анализа, принципиально различаются. В факторном анализе на каж- дом этапе извлечения фактора для каждой переменной подсчитывается доля дисперсии, которая обусловлена влиянием данного фактора. При кластерном анализе вычисляется расстояние между текущим объектом и всеми остальны- ми объектами, и кластер образует та пара, для которой расстояние оказалось наименьшим. Подобным образом каждый объект группируется либо с другим объектом, либо включается в состав существующего кластера. Процесс кла- стеризации конечен и продолжается до тех пор, пока все объекты не будут объединены в один кластер. Разумеется, подобный результат в общем случае |