Revisión general de Conglomerados de variables

Utilice Conglomerados de variables para agrupar las variables en conglomerados que comparten características comunes. Al formar conglomerados de variables, usted puede reducir el número de variables para el análisis. Este análisis es adecuado cuando no se tiene información inicial sobre cómo formar los grupos.

Por ejemplo, un científico social utiliza conglomerados de variables para estudiar los efectos del número de medios de comunicación y universidades y la tasa de alfabetización en la admisión de la población a la educación superior. El científico desea reducir el número total de variables combinando las variables que tienen características similares.

Conglomerados de variables utiliza un procedimiento jerárquico para formar los conglomerados. Las variables que son similares entre sí (variables correlacionadas) se agrupan. En cada paso se unen dos conglomerados, hasta que solo se forma un conglomerado en el paso final. Minitab calcula valores de similitud y distancia para los conglomerados en cada paso para ayudar a seleccionar la agrupación final de variables. Usted también puede mostrar un dendrograma para visualizar los resultados de la formación de conglomerados en cada paso.

Dónde encontrar este análisis

Para formar conglomerados de variables, elija Estadísticas > Análisis multivariado > Conglomerados de variables.

Cuándo utilizar un análisis alternativo

  • Para calcular las correlaciones en parejas en un grupo de variables, utilice Correlación.
  • Para crear nuevas variables (componentes principales) que son combinaciones lineales de las variables observadas, utilice Análisis de componentes principales.
  • Si usted desea agrupar observaciones en lugar de variables y no tiene ninguna información inicial sobre cómo formar los grupos, utilice Conglomerados de observaciones.
  • Si usted desea agrupar observaciones en lugar de variables y tiene suficiente información para realizar designaciones iniciales adecuadas para los conglomerados, utilice Conglomerados de k-medias.
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