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Análise de cluster e como ela é usada em pesquisas

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A análise de cluster é uma técnica estatística usada para identificar como várias unidades - como pessoas, grupos ou sociedades - podem ser agrupadas devido às características que têm em comum. Também conhecida como clustering, é uma ferramenta de análise de dados exploratória que visa classificar objetos diferentes em grupos de forma que, quando pertencem ao mesmo grupo, tenham um grau máximo de associação e quando não pertençam ao mesmo grupo. o grau de associação é mínimo. Diferentemente de outras técnicas estatísticas, as estruturas descobertas pela análise de cluster não precisam de explicação ou interpretação - elas descobrem a estrutura dos dados sem explicar por que elas existem.

O que é clustering?

O agrupamento existe em quase todos os aspectos de nossas vidas diárias. Pegue, por exemplo, itens em uma mercearia. Diferentes tipos de itens são sempre exibidos no mesmo local ou nas proximidades - carne, vegetais, refrigerantes, cereais, produtos de papel etc. Os pesquisadores geralmente desejam fazer o mesmo com dados e agrupar objetos ou assuntos em grupos que façam sentido.

Para dar um exemplo das ciências sociais, digamos que estamos olhando para países e queremos agrupá-los em grupos com base em características como divisão do trabalho, forças armadas, tecnologia ou população instruída. Descobriríamos que Grã-Bretanha, Japão, França, Alemanha e Estados Unidos têm características semelhantes e estariam agrupados. Uganda, Nicarágua e Paquistão também seriam agrupados em um cluster diferente porque compartilham um conjunto diferente de características, incluindo baixos níveis de riqueza, divisões mais simples do trabalho, instituições políticas relativamente instáveis ​​e antidemocráticas e baixo desenvolvimento tecnológico.

A análise de agrupamento é tipicamente usada na fase exploratória da pesquisa, quando o pesquisador não possui nenhuma hipótese pré-concebida. Geralmente, não é o único método estatístico usado, mas é feito nos estágios iniciais de um projeto para ajudar a orientar o restante da análise. Por esse motivo, o teste de significância geralmente não é relevante nem apropriado.

Existem vários tipos diferentes de análise de cluster. Os dois mais usados ​​são o clustering K-means e o cluster hierárquico.

Clustering de meios K

O agrupamento K-significa trata as observações nos dados como objetos com localizações e distâncias um do outro (observe que as distâncias usadas no agrupamento geralmente não representam distâncias espaciais). Ele divide os objetos em K clusters mutuamente exclusivos para que os objetos em cada cluster fiquem o mais próximo possível um do outro e, ao mesmo tempo, o mais longe possível dos objetos em outros clusters. Cada cluster é então caracterizado por sua média ou ponto central.

Agrupamento hierárquico

O cluster hierárquico é uma maneira de investigar agrupamentos nos dados simultaneamente em várias escalas e distâncias. Isso é feito criando uma árvore de cluster com vários níveis. Ao contrário do cluster K-means, a árvore não é um único conjunto de clusters. Em vez disso, a árvore é uma hierarquia de vários níveis, na qual clusters em um nível são unidos como clusters no próximo nível superior. O algoritmo usado começa com cada caso ou variável em um cluster separado e combina os clusters até que apenas um seja deixado. Isso permite que o pesquisador decida qual nível de agrupamento é mais apropriado para sua pesquisa.

Executando uma análise de cluster

A maioria dos programas de software estatístico pode executar análises de cluster. No SPSS, selecione analisar no menu, então classificar e análise de cluster. No SAS, o cluster proc função pode ser usada.

Atualizado por Nicki Lisa Cole, Ph.D.