Кластерный анализ был выбран нами потому, что он позволяет сгруппировать переменные в классы (кластеры) на основе единой меры, охватывающей ряд признаков. Кластерный анализ, как и факторный относится к многомерному анализу. Первый обеспечивает классификацию объектов, а второй — исследование связей между ними. В нашем исследовании для кластерного анализа использовалась программа PIM, описанная Т. А. Холопицей (1983, с. 6-9). Программа классифицирует переменные по столбцам матрицы данных. Между парами пере менных подобие определяется величиной меры связи между ними, в качестве которой использовались значения корреляции. При формировании кластеров переменных применялось правило среднего расстояния (средняя связь), что давало возможность характеризовать степень связи между кластерами.

В соответствии с требованиями кластерного анализа (Холопица Т. А.,

1983, с. 6; ДоранБ., Одел П., 1977; ЗагоруйкоН. Г., 1972) в начале процесса классификации каждая переменная рассматривается как кластер, содержащий только одну переменную. Затем на последующих шагах классификации два наиболее близких кластера объединяются, образуя новый кластер. Таким образом, после завершения процедуры классификации в каждом кластере может содержаться две и более переменных.

В качестве результатов анализа по программе PIM получается горизонтальная древовидная схема кластеров (рис. 19), коэффициент связи которых может быть в пределах от 0 до 100.

Всего было выделено 28 кластеров. В кластер «А» вошли переменные 1, 12,14, 18;в«Б»—7,15,11,44,97;в«В»—25,38,39,36,23,27,30, 103; в «Г» — 45, 60, 55, 56; в «Д» — 65, 68, 66, 67, 69; в «Е» — 70, 71; в «Ж» —2, 4, 43, 51, 3, 19; в «3» — 76, 81, 82, 85, 83; в «И» — 64, 122, 54, 133,89, 118, 107, 127, 108; в «К» — 113, 114, 115; в «Л» — 24, 26, 22, 31, 34, 77, 90, 94; в «М» —52, 61,47, 50, 53, 49, 59; в «Н» — 116, 117, 119; в «О» —74, 110; в «П» —48,42,35, 5,21,46, в «Р» — 33,41,40, 28,29, 32, 37; в «С» — 20, 125, 6, 17, 8, 9; в «Т» — 10, 13, 130; в «У» — 91, 111; в

«Ф»— 128, 129, 131, 132, 1 6;в«X»--62, 88,в«Ц» —72, 126, 106, 109,

120,112,102,105; в «Ч» — 57,58,86,78,80,87; в «Ш» —79,84; в «Щ» — 121,123, 104;в«Э»—99,100,92; в «Ю»—95,96,93; в «Я»--98,101.

Как видно из приложения 2, мотивационные переменные вошли в кластеры «А», «Б», «В», «Ж», «Л», «П», «Р», «С», «Т».

Приведенная выше древовидная схема, отражает структуру кластеров (рис. 19).

На схеме видно, что ряд переменных (73, 63, 124, 75) не вошли в выделенные 28 кластеров, они рассматриваются как отдельные кластеры, содержащие только одну переменную.

В приложении 2 раскрывается содержание каждого кластера, т. е. указывается, какие переменные в качестве группируемых объектов вошли в тот или иной кластер.

Анализ древовидной схемы кластеров показывает, что все множество выделенных кластеров прежде всего делится на две больших совокупно сти. Первая совокупность объединяет 14 основных и один дополнительный кластер, состоящий из одной переменной; вторая — 14 основных и три дополнительных, тоже состоящих из одной переменной.


⇐ вернуться к прочитанному | | перейти на следующую страницу ⇒