Consideraciones acerca de los datos para Conglomerados de observaciones

Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.

Puede tener datos sin procesar o una matriz de distancias

Por lo general, para este análisis se utilizan datos sin procesar. Cada fila contiene mediciones de un solo elemento o sujeto. Debe tener dos o más columnas numéricas, donde cada columna represente una medición diferente. Debe eliminar de la hoja de trabajo las filas que tengan datos faltantes antes de usar este análisis.

Si usted almacena una matriz de distancia n x n, donde n es el número de observaciones, entonces puede usar la matriz para el análisis. La entrada (I, j) de la matriz es la distancia entre las observaciones I y j. Si usted usa una matriz de distancia, Minitab no puede calcular los estadísticos de la partición final.

Los datos deben ser numéricos

Para formar los conglomerados, este análisis calcula la distancia entre las observaciones, que no se puede medir entre los niveles de una variable categórica. Para utilizar una variable categórica en el análisis, primero debe convertir los valores de texto a una escala numérica. Por ejemplo, un analista mide la satisfacción del cliente utilizando las categorías "Muy satisfecho", "Satisfecho", "Insatisfecho" y "Muy insatisfecho". Para realizar el conglomerado de observaciones, el analista recodifica estas categorías como +2, +1, −1, −2. Ahora las distancias entre las observaciones se pueden calcular para el análisis. Alternativamente, podría dividir la hoja de trabajo en hojas de trabajo separadas para cada nivel de la variable categórica y agrupar las observaciones en cada nivel. Para obtener más información sobre cómo dividir la hoja de trabajo, vaya a Revisión general de División de hoja de trabajo.