한 사회과학자가 언론 매체의 수, 대학의 존재 여부, 읽고 쓰는 능력이 있는 사람의 비율(식자율)이 인구의 대학 입학에 미치는 영향을 조사하려고 합니다. 이 사회과학자는 전세계 10개 도시를 대상으로 인구 1,000명당 신문, 라디오 및 텔레비전의 수를 확인합니다. 이 사회과학자는 또한 각 도시에 대학이 있는지 여부와 식자율을 기록합니다. 또한 유사한 특성을 가진 변수들을 조합하여 총 변수 수를 줄이려고 합니다.
- 표본 데이터 집합대학입학.MTW을 엽니다.
- 을 선택합니다.
- 변수 또는 거리 행렬에 신문라디오 'TV 세트' '식자율' 대학을 입력합니다.
- 연결 방법에서 평균을 선택합니다.
- 거리 측도에서 상관계수을 선택합니다.
- 덴드로그램 표시을 선택합니다.
- 확인을 클릭합니다.
결과 해석
표에는 각 단계에서 결합된 군집, 군집 사이의 거리, 군집의 유사성이 표시됩니다.
- 유사성 수준은 1단계(93.9666)에서 2단계(93.1548)로 약간 감소한 다음, 군집 수가 3에서 2로 변경되는 3단계(87.3150)에서 급격하게 감소합니다.
- 결합된 군집 사이의 거리는 1단계에서 2단계로 약 0.017만큼 약간 증가한 다음 군집 수가 3에서 2로 변경되는 3단계에서 더 급격하게 증가합니다.
거리 및 유사성 결과는 3개의 군집이 최종 분할에 충분하다는 것을 나타냅니다. 사회과학자가 이 그룹화 방식이 직관적인 의미가 있다고 생각하면 이 방식을 선택하는 것이 좋습니다. 덴드로그램에서는 표의 정보를 트리 다이어그램 형식으로 표시합니다.
사회과학자는 분석을 다시 실행하고 최종 분할에 3개의 군집을 지정해야 합니다. 최종 분할을 지정하면 Minitab에서 최종 분할에 포함된 각 군집의 특성을 설명하는 추가 표를 표시합니다.
상관 계수 거리, 평균 연결
합병 단계
| 단계 | 군집 수 | 유사성 수준 | 거리 수준 | 결합된 군집 | 새 군집 | 새 군집의 관측치 수 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 4 | 93.9666 | 0.120669 | 2 | 3 | 2 | 2 |
| 2 | 3 | 93.1548 | 0.136904 | 4 | 5 | 4 | 2 |
| 3 | 2 | 87.3150 | 0.253700 | 1 | 4 | 1 | 3 |
| 4 | 1 | 79.8113 | 0.403775 | 1 | 2 | 1 | 5 |
