Ingeniero de sistemas
Páginas: 2 (370 palabras)
Publicado: 30 de marzo de 2011
TALLER INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO
GRUPO NOCTURNO.
Por: Julián Andrés Large Carlos Miguel Martes Vega.
2006114037 2004114037
Análisis de clústery un Análisis factorial por medio del SPSS. Interpretación.
Nota: Para ambos Análisis, se enviará dos archivos .pdf con los resultados gráficos obtenidos en SPSS.
Informe Análisis Clúster:
Através de los resultados arrojados por el análisis de clúster, se puede observar dos grupos diferentes e incluso se encontraron deficiencias considerables para algunas variables. Dichas variables nopasan la prueba de linealidad por lo que es posible concluir que las muestras tomadas no son lineales. Con lo anterior se hace necesario rechazar la hipótesis nula. Luego en la tabla ANOVA con lasvariables, GR con un valor p=0,005, KMAX con p=0,000 y KVERT con p=0,005, nos confirma la No Normalidad de los datos debido al ruido que esta variables nos generan. Además se encontró una gran diferenciaen la clasificación de los clúster con 2 y 845 en otro, gracias a esto la empresa puede enfocar mayores esfuerzos en el de mayor de números de muestras puesto que la mayoría están ubicadas allí.Informe Análisis Factorial:
Para la aplicación del análisis factorial a los datos se tuvo en cuenta que se cumpliera con el plan de análisis del mismo, es decir, el tamaño de la muestra superó los100 datos con un total de 847. Cabe destacar que en el proceso de análisis de matriz de correlación, se encontraron suficientes datos significativos (23 / 55) que luego con el test de esfericidad deBartlett y la medida KMO, se confirmó la impresión generada por la misma. La medida KMO cuyo índice entre 0 y 1, se encontró aceptable debido a que superó el mínimo valor de aceptación, es decir, 0,5.Gracias a la matriz anti-imagen se logró observar que en la correlación de las variables, todas superan el 0.5% por lo tanto no hay necesidad de excluir las mismas del análisis factorial ya que no...
GRUPO NOCTURNO.
Por: Julián Andrés Large Carlos Miguel Martes Vega.
2006114037 2004114037
Análisis de clústery un Análisis factorial por medio del SPSS. Interpretación.
Nota: Para ambos Análisis, se enviará dos archivos .pdf con los resultados gráficos obtenidos en SPSS.
Informe Análisis Clúster:
Através de los resultados arrojados por el análisis de clúster, se puede observar dos grupos diferentes e incluso se encontraron deficiencias considerables para algunas variables. Dichas variables nopasan la prueba de linealidad por lo que es posible concluir que las muestras tomadas no son lineales. Con lo anterior se hace necesario rechazar la hipótesis nula. Luego en la tabla ANOVA con lasvariables, GR con un valor p=0,005, KMAX con p=0,000 y KVERT con p=0,005, nos confirma la No Normalidad de los datos debido al ruido que esta variables nos generan. Además se encontró una gran diferenciaen la clasificación de los clúster con 2 y 845 en otro, gracias a esto la empresa puede enfocar mayores esfuerzos en el de mayor de números de muestras puesto que la mayoría están ubicadas allí.Informe Análisis Factorial:
Para la aplicación del análisis factorial a los datos se tuvo en cuenta que se cumpliera con el plan de análisis del mismo, es decir, el tamaño de la muestra superó los100 datos con un total de 847. Cabe destacar que en el proceso de análisis de matriz de correlación, se encontraron suficientes datos significativos (23 / 55) que luego con el test de esfericidad deBartlett y la medida KMO, se confirmó la impresión generada por la misma. La medida KMO cuyo índice entre 0 y 1, se encontró aceptable debido a que superó el mínimo valor de aceptación, es decir, 0,5.Gracias a la matriz anti-imagen se logró observar que en la correlación de las variables, todas superan el 0.5% por lo tanto no hay necesidad de excluir las mismas del análisis factorial ya que no...
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