cluster
Páginas: 7 (1596 palabras)
Publicado: 8 de octubre de 2015
IDEA CONCEPTUAL BÁSICA:
La heterogeneidad de una población constituye la materia prima del análisis cuantitativo.....
... sin embargo, en ocasiones, el individuo u objeto particular, aislado, resulta un "recipiente" de heterogeneidad demasiado pequeño,..... la unidad de observación es demasiado reducida con relación al objetivo del análisis....
... en estos casos, se trata entonces de agrupar alos sujetos originales en grupos, centrando el análisis en esos grupos, y no en cada uno de los individuos......
... si existe una "taxonomía" ya diseñada que resulte útil, ajustada al objetivo de análisis, se recurre a ella,
... pero si no es así, deberemos crearla, generando una nueva "agrupación" que responda bien a las dimensiones de nuestro análisis.
DEFINICIÓN:
Se utiliza la informaciónde una serie de variables para cada sujeto u objeto y, conforme a estas variables se mide la similitud entre ellos. Una vez medida la similitud se agrupan en: grupos homogéneos internamente y diferentes entre sí.
La "nueva dimensión" lograda con el cluster se aprovecha después para facilitar la aproximación "segmentada" de un determinado análisis.
CONVIENE TENER CLARO DESDE EL PRINCIPIO:
Quela técnica no tiene vocación / propiedades inferenciales
Que por tanto, los resultados logrados para una muestra sirven sólo para ese diseño (su valor atañe sólo a los objetivos del analista): elección de individuos, variables relevantes utilizadas, criterio similitud utilizado, nivel de agrupación final elegido.... definen diferentes soluciones.
Que cluster y discriminante no tiene demasiado encomún: el discriminante intenta explicar una estructura y el Cluster intenta determinarla.
2 OBJETIVOS BÁSICOS:
Análisis "taxonómico" con fines exploratorios o confirmatorios.
Cambio (simplificación) de la dimensión de los datos (lo descrito al inicio de este documento: agrupación de objetos individuales en nuevas estructuras de estudio (grupales))
CLUSTER (Un ejemplo):
(Objetivo) Unaempresa desea clasificar a sus consumidores en "tipos" según sus distintas percepciones de determinados atributos de la marca: CALIDAD GLOBAL, NIVEL SERVICIO, PRECIO, SERVICIO POSTVENTA Y VARIEDAD.
(Diseño) Para ello, se diseña una muestra con 100 compradores a los que cuestiona sobre su percepción, en una escala de intervalo, de las anteriores 5 características de los productos de la empresa.(Resultado) La idea final consiste en diseñar distintas estrategias de promoción en función de sus diversos perfiles, si es que estos existen.
ETAPAS DE UN ANÁLISIS CLUSTER
1.- SELECCIÓN DE LA MUESTRA DE DATOS
2.- SELECCIÓN y TRANSFORMACIÓN DE VARIABLES A UTILIZAR
3.- SELECCIÓN DE CONCEPTO DE DISTANCIA O SIMILITUD Y MEDICIÓN DE LAS MISMAS
4.- SELECCIÓN y APLICACIÓN DEL CRITERIO DE AGRUPACIÓN5.- DETERMINACIÓN DE LA ESTRUCTURA CORRECTA (Elección del número de grupos)
1.- SELECCIÓN DE LA MUESTRA
Adecuar al máximo la muestra al objeto de análisis
Depuración de atípicos (interesan elementos como miembros de grupos, no interesa la excesiva "individualidad")
2.- SELECCIÓN DE VARIABLES
CANTIDAD
No elegir variables indiscriminadamente: RECORDAMOS: cada estructura se manifiesta enuna serie de variables y cada grupo de variables revela, sólo, una determinada estructura.
Resultado muy sensible a la inclusión de alguna variable irrelevante.
La inclusión indiscriminada de variables aumenta la probabilidad de atípicos.
TRANSFORMACIÓN ?
Depende / Afecta a muchas decisiones posteriores (medida de distancia / similitud empleada, por ejemplo)
Estandarización por variable:aunque resulta útil para mediciones posteriores de distancia puede afectar al resultado del análisis y no se recomienda si las diferencias de medidas reflejan alguna cualidad natural de interés conceptual.
Estandarización por encuestado: singular, pero en baterías de indicadores elimina patrones de respuesta en los sujetos, ofreciendo la importancia relativa de cada indicador.
Factorización: puede...
La heterogeneidad de una población constituye la materia prima del análisis cuantitativo.....
... sin embargo, en ocasiones, el individuo u objeto particular, aislado, resulta un "recipiente" de heterogeneidad demasiado pequeño,..... la unidad de observación es demasiado reducida con relación al objetivo del análisis....
... en estos casos, se trata entonces de agrupar alos sujetos originales en grupos, centrando el análisis en esos grupos, y no en cada uno de los individuos......
... si existe una "taxonomía" ya diseñada que resulte útil, ajustada al objetivo de análisis, se recurre a ella,
... pero si no es así, deberemos crearla, generando una nueva "agrupación" que responda bien a las dimensiones de nuestro análisis.
DEFINICIÓN:
Se utiliza la informaciónde una serie de variables para cada sujeto u objeto y, conforme a estas variables se mide la similitud entre ellos. Una vez medida la similitud se agrupan en: grupos homogéneos internamente y diferentes entre sí.
La "nueva dimensión" lograda con el cluster se aprovecha después para facilitar la aproximación "segmentada" de un determinado análisis.
CONVIENE TENER CLARO DESDE EL PRINCIPIO:
Quela técnica no tiene vocación / propiedades inferenciales
Que por tanto, los resultados logrados para una muestra sirven sólo para ese diseño (su valor atañe sólo a los objetivos del analista): elección de individuos, variables relevantes utilizadas, criterio similitud utilizado, nivel de agrupación final elegido.... definen diferentes soluciones.
Que cluster y discriminante no tiene demasiado encomún: el discriminante intenta explicar una estructura y el Cluster intenta determinarla.
2 OBJETIVOS BÁSICOS:
Análisis "taxonómico" con fines exploratorios o confirmatorios.
Cambio (simplificación) de la dimensión de los datos (lo descrito al inicio de este documento: agrupación de objetos individuales en nuevas estructuras de estudio (grupales))
CLUSTER (Un ejemplo):
(Objetivo) Unaempresa desea clasificar a sus consumidores en "tipos" según sus distintas percepciones de determinados atributos de la marca: CALIDAD GLOBAL, NIVEL SERVICIO, PRECIO, SERVICIO POSTVENTA Y VARIEDAD.
(Diseño) Para ello, se diseña una muestra con 100 compradores a los que cuestiona sobre su percepción, en una escala de intervalo, de las anteriores 5 características de los productos de la empresa.(Resultado) La idea final consiste en diseñar distintas estrategias de promoción en función de sus diversos perfiles, si es que estos existen.
ETAPAS DE UN ANÁLISIS CLUSTER
1.- SELECCIÓN DE LA MUESTRA DE DATOS
2.- SELECCIÓN y TRANSFORMACIÓN DE VARIABLES A UTILIZAR
3.- SELECCIÓN DE CONCEPTO DE DISTANCIA O SIMILITUD Y MEDICIÓN DE LAS MISMAS
4.- SELECCIÓN y APLICACIÓN DEL CRITERIO DE AGRUPACIÓN5.- DETERMINACIÓN DE LA ESTRUCTURA CORRECTA (Elección del número de grupos)
1.- SELECCIÓN DE LA MUESTRA
Adecuar al máximo la muestra al objeto de análisis
Depuración de atípicos (interesan elementos como miembros de grupos, no interesa la excesiva "individualidad")
2.- SELECCIÓN DE VARIABLES
CANTIDAD
No elegir variables indiscriminadamente: RECORDAMOS: cada estructura se manifiesta enuna serie de variables y cada grupo de variables revela, sólo, una determinada estructura.
Resultado muy sensible a la inclusión de alguna variable irrelevante.
La inclusión indiscriminada de variables aumenta la probabilidad de atípicos.
TRANSFORMACIÓN ?
Depende / Afecta a muchas decisiones posteriores (medida de distancia / similitud empleada, por ejemplo)
Estandarización por variable:aunque resulta útil para mediciones posteriores de distancia puede afectar al resultado del análisis y no se recomienda si las diferencias de medidas reflejan alguna cualidad natural de interés conceptual.
Estandarización por encuestado: singular, pero en baterías de indicadores elimina patrones de respuesta en los sujetos, ofreciendo la importancia relativa de cada indicador.
Factorización: puede...
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