Metodo cluster

INFORMÁTICA APLICADA AL ANÁLISIS ECONÓMICO - FONDO SOCIAL EUROPEO

ANÁLISIS CLUSTER
IDEA CONCEPTUAL BÁSICA:
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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 esdemasiado reducida con relación al objetivo del análisis.... ... en estos casos, se trata entonces de agrupar a los 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:
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Se utiliza la información de 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 parafacilitar la aproximación "segmentada" de un determinado análisis.

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CONVIENE TENER CLARO DESDE EL PRINCIPIO:
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Que la 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 similitudutilizado, nivel de agrupación final elegido.... definen diferentes soluciones. Que cluster y discriminante no tiene demasiado en común: el discriminante intenta explicar una estructura y el Cluster intenta determinarla.

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ANÁLISIS CLUSTER
2 OBJETIVOS BÁSICOS:
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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) Una empresa desea clasificar a sus consumidores en "tipos" según sus distintas percepciones de determinados atributos de la marca: CALIDAD GLOBAL, NIVEL SERVICIO, PRECIO, SERVICIOPOSTVENTA 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.

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ANÁLISIS CLUSTER
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 AGRUPACIÓN

APLICACIÓN

DEL

CRITERIO

DE

5.-

DETERMINACIÓN DE LA ESTRUCTURA CORRECTA (Elección del númerode grupos)

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ANÁLISIS CLUSTER
1.- SELECCIÓN DE LA MUESTRA
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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
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No elegir variables indiscriminadamente: RECORDAMOS:cada estructura se manifiesta en una 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.

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TRANSFORMACIÓN ?
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Depende / Afecta a muchas decisiones posteriores (medida de distancia / similitud empleada,...