Ingresar los datos para Conglomerados de observaciones - Minitab
Ingresar los datos para Conglomerados de observaciones
Estadísticas > Análisis multivariado > Conglomerados de observaciones
Especifique los datos para el análisis, seleccione los métodos de enlace y distancia, indique si desea estandarizar las variables, especifique la partición final y seleccione las opciones de gráficas.
En Matriz de distancia o variables, ingrese las columnas que contienen los datos de las mediciones o una matriz de distancia almacenada que contenga las distancias entre todos los pares de observaciones.
Para los datos de mediciones, debe tener dos o más columnas numéricas, y cada columna debe representar una medición diferente. Elimine de la hoja de trabajo las filas que tengan datos faltantes antes de realizar este análisis. Si tiene muchas filas de datos, debería crear un subconjunto de la hoja de trabajo para excluir las filas que tengan valores faltantes. Para obtener más información, vaya a Revisión general de Crear subconjunto de hoja de trabajo.
Usted no puede ingresar una variable categórica para este análisis. Si tiene una variable categórica, primero debe convertir los valores de texto a una escala numérica o debe realizar un análisis separado para cada nivel de la variable categórica. Para obtener más información, vaya a Consideraciones acerca de los datos para Conglomerados de observaciones.
Para una matriz de distancia almacenada, la entrada en la fila i y columna j de la matriz de distancia D es la distancia entre las observaciones i y j. Para obtener información sobre cómo crear y usar matrices almacenadas en Minitab, vaya a Revisión general de Matrices.
En esta hoja de trabajo, cada columna contiene diferentes mediciones de atletas.
Pref mano
En Medición de la distancia, seleccione el método para calcular la distancia entre pares de observaciones.
La medida de distancia más común, que calcula la raíz cuadrada de la suma de la diferencias al cuadrado.
Euclidiano cuadrado
El cuadrado de la distancia que se calcula utilizando el método euclidiano. Este método concede más peso a los valores atípicos.
La raíz cuadrada de la suma de las distancias al cuadrado dividida entre las varianzas. Este método hace que las varianzas sean iguales y se utiliza para estandarizar.
Pearson cuadrado
El cuadrado de la distancia que se calcula utilizando el método de Pearson. Este método concede más peso a los valores atípicos y hace que las varianzas sean iguales.
La suma de las distancias absolutas. Este método concede menos peso a los valores atípicos.
Si seleccionó Promedio, Centroide, Mediana o Ward como el método de enlace, por lo general debería usar una de las medidas de distancia al cuadrado.
Seleccione Estandarizar variables para que Minitab pondere todas las variables de igual manera. La estandarización es una práctica adecuada en la mayoría de los casos y resulta particularmente importante cuando las variables utilizan diferentes escalas. Supongamos que la variable A está en una escala en dólares de $0 a $10,000,000 y la variable B es una relación en una escala de 0.0 a 1.0. Si las variables no están estandarizadas, entonces el procedimiento de formación de conglomerados de observaciones concede mucho más peso a la variable A que a la variable B debido a los valores más grandes de su escala, lo que probablemente no sea el resultado deseado. Por lo tanto, las variables se deben estandarizar.
Cuando usted estandariza las variables, Minitab hace que todas las medias sean iguales a 0 y que todas las varianzas sean iguales a 1. Para hacer que solo las varianzas sean iguales, no seleccione la opción para estandarizar y en cambio elija Pearson o Pearson cuadrado en Medición de la distancia.