Com aplicar un clúster jeràrquic en SPSS

REIRE Revista d'Innovació i Recerca en Educació

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Com aplicar un clúster jeràrquic en SPSS
Applying a hierarchical cluster SPSS
Cómo aplicar un cluster jerárquico en SPSS
 
Creator Vila Baños, Ruth
Rubio-Hurtado, María-José
Berlanga-Silvente, Vanesa
Torrado-Fonseca, Mercedes
 
Subject Classificació; Conglomerats; Cluster jeràrquic i aglomeratiu
Classification; Clustering; Agglomerative hierarchical cluster
Clasificación; Conglomerados; Cluster jerárquico y aglomerativo
 
Description L'anàlisi de conglomerats o cluster és una tècnica multivariant que busca agrupar elements o variables tractant d'aconseguir la màxima homogeneïtat en cada grup i la major diferència entre ells, mitjançant una estructura jerarquitzada per poder decidir quin nivell jeràrquic és el més apropiat per establir la classificació. El programa SPSS disposa de tres tipus d'anàlisi de conglomerats: l'anàlisi de conglomerats jeràrquic, bietàpic i de K mitjanes. Aplicarem el mètode jeràrquic com el més idoni per determinar el nombre òptim de conglomerats existent en les dades i el contingut dels mateixos per al nostre cas pràctic.
The clusters or cluster analysis is a multivariate technique that seeks to group elements or variables trying to achieve maximum homogeneity in each group and the biggest difference between them, using a hierarchical structure to decide which hierarchical level is most appropriate for the classification. The SPSS program offers three types of cluster analysis: hierarchical cluster analysis, two-stage and K-means. We apply the hierarchical method as the most suitable to determine the optimal number of clusters existing in the data and the content of the same for our case study.
El análisis de conglomerados o cluster es una técnica multivariante que busca agrupar elementos o variables tratando de lograr la máxima homogeneidad en cada grupo y la mayor diferencia entre ellos, mediante una estructura jerarquizada para poder decidir qué nivel jerárquico es el más apropiado para establecer la clasificación. El programa SPSS dispone de tres tipos de análisis de conglomerados: el análisis de conglomerados jerárquico, bietápico y de K medias. Aplicaremos el método jerárquico como el más idóneo para determinar el número óptimo de conglomerados existente en los datos y su contenido para nuestro caso práctico.
 
Publisher Universitat de Barcelona
 
Contributor


 
Date 2014-01-10
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion



 
Format application/pdf
 
Identifier http://revistes.ub.edu/index.php/REIRE/article/view/reire2014.7.1717
10.1344/reire2014.7.1717
 
Source REIRE Revista d'Innovació i Recerca en Educació; Vol. 7, No 1; 113–127
REIRE Revista d'Innovació i Recerca en Educació; Vol. 7, No 1; 113–127
REIRE Revista d'Innovació i Recerca en Educació; Vol. 7, No 1; 113–127
2013-2255
 
Language spa
 
Relation http://revistes.ub.edu/index.php/REIRE/article/view/reire2014.7.1717/17688
/*ref*/Baró, J. y Alemany, R. (2000). Estadística II. Ed. Fundació per a la Universitat Oberta de Catalunya. Barcelona.
/*ref*/Bisquerra, R. (1989). Introducción conceptual al Análisis Multivariable. Un enfoque informático con los paquetes SPSS-X, BMDP, LISREL y SPAD (Vol II). Barcelona: PPU.
/*ref*/Peña Sánchez de Rivera, D. (1987). Estadística. Modelos y Métodos. Volumen 2. Alianza Editorial. Madrid.
/*ref*/Pérez, C. (2009). Técnicas estadísticas multivariantes con SPSS. Madrid: Garceta grupo editorial.
/*ref*/Pérez, C. (2008). Técnicas de análisis multivariante de datos. Aplicaciones con SPSS. Madrid: Pearson Prentice Hall.
/*ref*/Sneath, P.H.A. y Sokal, R.R. (1973). Numerical taxonomy. San Francisco: Freeman.
/*ref*/Sokal, R.R. y Sneath, P.H.A. (1963). Principles of numerical taxonomy. San Francisco: Freeman.
/*ref*/Torrado, M. y Berlanga, V. (2013). Análisis Discriminante mediante SPSS. [En línea] REIRE, Revista d’Innovació i Recerca en Educació, 6 (2), 150-166.
/*ref*/Visauta, B. (2002). Técnicas de análisis multivariante para investigación social y comercial. Madrid: Ra-Ma.
 
Rights Copyright (c) 2014 Ruth Vila Baños, María-José Rubio-Hurtado, Vanesa Berlanga-Silvente, Mercedes Torrado-Fonseca
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library