Analiza grozda: njena metoda in obseg

Mnogi od nas so slišali frazo "analiza grozdov", toda to ni vse. Poleg tega se sliši več kot skrivnostno! To je pravzaprav samo ime metode razdelitve podatkovnega vzorca v kategorije elementov po določenih merilih. Na primer, analiza grozdov omogoča ljudem, da so razdeljeni v skupine z visoko, srednjo in nizko samozavestjo. Preprosto povedano, grozd je vrsta objektov, ki so podobni v določenem atributu.

Analiza grozdov: težave pri uporabi

Ko ste se odločili uporabiti to metodo v vaši raziskavi, morate vedeti, da so grozdi, izbrani v svojem poteku, lahko nestabilni. Torej, kot v primeru faktorske analize, morate rezultate preveriti na drugi skupini predmetov ali po določenem času izračunati napako merjenja. Poleg tega je najbolje uporabiti grozdno analizo na velikih vzorcih, izbranih z randomizacijo ali stratifikacijo, kajti le na ta način lahko z indukcijo naredimo znanstveni sklep. Najboljše od vsega, pokazal se je, da preizkuša hipoteze in jih ne ustvarja iz nič.

Hierarhična analiza grozdov

Če želite naključne elemente razvrstiti hitro, lahko začnete z obravnavo vsakega od njih na začetni stopnji kot ločene skupine. To je bistvo ene od najlažjih razumljivih tipov grozdne analize. Raziskovalec v drugi stopnji z njim oblikuje pare elementov, ki so po svojih značilnostih podobni, in jih nato poveže med seboj potrebno število krat. Grozdi, ki so med seboj oddaljeni, se določijo z integrativnim postopkom. Ponavlja se, dokler ne izpolnjuje enega od naslednjih meril:

• pridobitev vnaprej načrtovanega števila grozdov;
• vsaka skupina vsebuje zahtevano število elementov;
• vsaka skupina ima potrebno razmerje heterogenosti in homogenosti znotraj nje.

Da bi pravilno izračunali razdaljo med grozdi, pogosto uporabljajo naslednje tehnike:

• enotna in popolna komunikacija;
• medsebojno povezovanje srednjega kralja;
• metoda centroida;
• povprečje sprejemne skupine.

Za ovrednotenje rezultatov združevanja v skupine se uporabljajo naslednja merila:

• indeks definicije;
• porazdelitveni faktor;
• normalna, normalizirana in modificirana entropija;
• drugi in tretji Rubens funkcionalen.

Metode analize grozdov

Najpogosteje se pri analizi vzorca objektov uporablja metoda minimalne razdalje. Gre za dejstvo, da grozd združuje elemente s koeficientom podobnosti, ki je večji od mejne vrednosti. Pri metodi lokalne razdalje ločimo med dvema skupinama: razdalja med točkami prvega je največja, druga pa je minimalna. Metoda centroidnega združevanja vključuje izračun razdalje med povprečnimi vrednostmi kazalnikov v skupinah. Wardova metoda je najbolj racionalna za združevanje grozdov v bližino parametra, ki ga proučujemo.