Exemple pour la fonction Observations en groupes

Un concepteur travaillant pour une société d'équipements sportifs désire tester un nouveau gant pour gardien de but de football. Le concepteur demande à 20 sportifs d'essayer le nouveau gant, puis il collecte les informations suivantes les concernant : leur sexe, leur taille, leur poids, et s'ils sont droitiers ou gauchers. Le concepteur souhaite regrouper les sportifs par similarités.

Ouvrez le fichier de données échantillons, TesteursGants.MTW.
Sélectionnez Stat > Multivariée > Observations en groupes.
Dans la zone Matrice de distance ou variables, saisissez SexeHauteurPoids*Droitier/Gaucher.
Dans la zone Méthode de liaison, sélectionnez Complet. Dans la zone Mesure de distance, sélectionnez Euclidienne.
Sélectionnez Normaliser les variables.
Sélectionnez Montrer le dendrogramme.
Cliquez sur OK.

Interprétation des résultats

Le tableau indique les groupes qui ont été liés à chaque étape, la distance entre les groupes et la similarité des groupes.

Le niveau de similarité diminue par incréments d'environ 3 ou moins jusqu'à l'étape 15. Lors des étapes 16 et 17, la similarité diminue de plus de 20 (de 62,0036 à 41,0474), lorsque le nombre de groupes passe de 4 à 3.
La distance entre les groupes liés augmente d'abord d'environ 0,6 ou moins. Lors des étapes 16 et 17, la distance augmente de plus de 1 (de 1,81904 à 2,82229), lorsque le nombre de groupes passe de 4 à 3.

Les résultats relatifs à la distance et à la similarité indiquent que 4 groupes suffisent raisonnablement à constituer la subdivision finale. Si ce groupement semble intuitivement logique pour le concepteur, ce peut être le bon choix. Le dendrogramme affiche les informations dans le tableau sous forme d'arborescence.

Le concepteur doit réexécuter l'analyse et spécifier 4 groupes dans la subdivision finale. Lorsque vous spécifiez une subdivision finale, Minitab affiche des tableaux supplémentaires décrivant les caractéristiques de chaque groupe inclus dans la subdivision finale.

Etape	Nombre de groupes	Niveau de similarité	Niveau de distance	Groupes liés		Nouveau groupe	Nombre d'obs. dans le nouveau groupe
1	19	96,6005	0,16275	13	16	13	2
2	18	95,4642	0,21715	17	20	17	2
3	17	95,2648	0,22669	6	9	6	2
4	16	92,9178	0,33905	17	18	17	3
5	15	90,5296	0,45339	11	15	11	2
6	14	90,3124	0,46378	12	19	12	2
7	13	88,2431	0,56285	2	14	2	2
8	12	88,2431	0,56285	5	8	5	2
9	11	85,9744	0,67146	6	10	6	3
10	10	83,0639	0,81080	7	13	7	3
11	9	83,0639	0,81080	1	3	1	2
12	8	81,4039	0,89027	2	17	2	5
13	7	79,8185	0,96617	6	11	6	5
14	6	78,7534	1,01716	4	12	4	3
15	5	66,2112	1,61760	2	5	2	7
16	4	62,0036	1,81904	1	6	1	7
17	3	41,0474	2,82229	1	4	1	10
18	2	40,1718	2,86421	2	7	2	10
19	1	0,0000	4,78739	1	2	1	20

Exemple pour la fonction Observations en groupes

Interprétation des résultats

Etapes de fusion

Subdivision finale