クラスター変数の概要

クラスター変数を使用して、共通の特性を共有するクラスターに変数をグループ化します。変数のクラスター化により、分析の変数の個数を減らせます。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、ある社会科学者は、クラスター変数を使用して、メディア媒体数、大学数、識字率が、人口に対する大学入学者数に及ぼす影響を調査したいと考えています。科学者は、類似した特性に基づいて変数を合成することにより、変数の合計数を減らしたいと考えています。

クラスター変数では、階層クラスター化法を使用して、クラスターを形成します。互いに類似している(相関のある)変数はグループにまとめられます。最終ステップで1つだけのクラスターが形成されるまで、ステップごとに2つのクラスターを追加します。Minitabでは、ステップごとにクラスターの類似度と距離の値が計算されて、変数の最終グループ化の選択が容易になります。樹形図を表示して、ステップごとにクラスター化の結果を視覚化することもできます。

この分析の場所

変数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 - 変数を選択します。

他の分析を使用する場合

  • 1つの変数グループ全体でペアワイズ相関を計算するには、相関を使用します。
  • 観測された変数の線形結合である新しい変数(主成分)を作成するには、主成分分析を使用します。
  • 変数ではなく、観測値をグループ化する場合、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はクラスター観測値を使用します。
  • 変数ではなく、観測値をグループ化する場合、良好な開始クラスター指定を作成するのに十分な情報を持っているときはクラスター平均法を使用します。
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