Análisis de Conglomerados con SPSS

Unos de los asuntos más recurrente en tratamiento de datos, es el agrupamiento de los casos/individuos/filas de nuestra base de datos, previamente depurada, en una matriz de distancias, y la representación gráfica del orden de esos agrupamientos o conglomerados-cluster jerárquicos, mediante un Dendograma. Se trata de establecer/identificar subgrupos (conglomerados), en función de un conjunto de variables, que tengan características similares, con la finalidad de detectar el porqué de esos agrupamientos: similares condiciones climáticas o geográficas, asignaturas de letras versus asignaturas de ciencias, agrupar marcas por una serie de parámetros comunes, items tipo Likert de encuentas de satisfacción, detectar comportamiento de consumidores en función de su forma de actuar a la hora de comprar, etc.

Análisis de Conglomerados clustering jerárquico con SPSS

Análisis de Conglomerados, metodo de Clúster jerárquico con SPSS, con variables independientes de escala numéricas y variables nominales dicotómicas, y variable dependiente nominal categórica (ejemplo: marcas, zonas geográficas, especies, etc). La clusterización es por casos (categorías-filas de nuestra base de datos), y la representación gráfica de la formación de esos conglomerados a partir del Dendograma. En el caso de tratarse de variables de respuesta sólo de tipo numérico (escala), se puede proceder mediante el método del Clúster de K-medias.

Análisis de Conglomerados con Statgraphics

Análisis de Conglomerados con STATA