クラスター観測値の概要

クラスター観測値を使用して、共通の特性を共有する観測値をグループに加えます。この分析は、グループを形成する方法に関する最初の情報を持っていないときに適しています。

たとえば、あるスポーツ用品会社のデザイナーが、クラスター観測値を使用して、サッカーのゴールキーパーグローブの新商品のテストに異なるグループを定義するとします。身長、体重、利き手などの類似度に基づいて、グローブを着用する選手をグループ分けしたいと考えています。

クラスター観測値では、階層クラスター化法を使用して、グループを形成します。1つだけのグループにすべての観測値が最終ステップで組み込まれるまで、ステップごとに2つのグループ(クラスター)を追加します。Minitabでは、クラスター化プロセスのステップごとにグループの類似度と距離の値が計算されて、観測値の最終グループ化は容易になります。樹形図を表示して、ステップごとにグループ化の結果を視覚化することもできます。

この分析の場所

観測値をクラスター化するには、統計 > 多変量解析 > クラスター分析 - 観測値を選択します。

他の分析を使用する場合

  • グループの最初の開始点を作成するのに十分な情報がある場合、クラスター平均法を使用します。
  • 観測値に関する正しい最後のグループがわかり、新しい観測値をこれらのグループに分類する場合、判別分析を使用します。
  • 観測値ではなく変数をグループ化する場合、クラスター変数を使用します。
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