Лабораторные работы. Лабораторная работа 1 у студентов вуза с помощью субшкалы методики К. Томаса выявлен уровень выраженности стиля конфликтного поведения Соперничество

• Название: Лабораторная работа 1 у студентов вуза с помощью субшкалы методики К. Томаса выявлен уровень выраженности стиля конфликтного поведения Соперничество
• Дата: 07.05.2022
• Размер: 71.81 Kb.
• Имя файла: Лабораторные работы.docx
• Тип: Лабораторная работа; #516156
• страница: 11 из 11

Алгоритм выполнения задания 4.2

1. 
   Ознакомьтесь с условиями задачи. Сформулируйте статистические гипотезы.
   
2. 
   Запустите программу SPSS при помощи значка на рабочем столе или выбрав в главном меню Windows команду Пуск – Программы – IBMSPSSStatistics. После выполнения этого шага на экране появится окно редактора данных SPSS
   
3. 
   С помощью копирования или ручным набором внесите в окно редактора первичные данные, представленные в задаче.
   
4. 
   В меню Анализ выберите команду Классификация – Иерархическая кластеризация. Откроется диалоговое окно Иерархический кластерный анализ.
   
5. 
   Щелкните сначала на первой по очереди переменной, а затем – на нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Метить значениями.
   
6. 
   Щелкните на второй по очереди переменной и, нажав на клавиатуре кнопку Shift, щелкните на последней переменной. В результате окажутся выделенными все оставшиеся в списке переменные.
   
7. 
   Щелкните на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить выделенные переменные в список Переменные.
   
8. 
   Щелкните на кнопке Графики, чтобы открыть диалоговое окно Иерархический кластерный анализ: Графики.
   
9. 
   Установите флажок Дендрограмма. Выберите предпочтительную ориентацию диаграммы – вертикальную или горизонтальную. Щелкните на кнопке Продолжить, чтобы вернуться в диалоговое окно Иерархический кластерный анализ.
   
10. 
    Щелкните на кнопке Метод, чтобы открыть диалоговое окно Иерархический кластерный анализ: Метод.
    
11. 
    В списке Метод выберите тот, что требуется условиями задачи, в списке Стандартизация выберите пункт z-значения и щелкните на кнопке Продолжить, чтобы вернуться в диалоговое окно Иерархический кластерный анализ.
    
12. 
    Щелкните на кнопке Сохранить, чтобы открыть диалоговое окно Иерархический кластерный анализ: Сохранить.
    
13. 
    Установите переключатель Одно решение, введите в расположенное рядом поле значение количества предполагаемых вами кластеров и щелкните на кнопке Продолжить, чтобы вернуться в Иерархический кластерный анализ.
    
14. 
    Щелкните на кнопке OK, чтобы открыть окно вывода.
    
15. 
    Проанализировав результат анализа, сделайте статистический вывод о том, какая из гипотез подтвердилась. После этого сформулируйте качественный вывод и оформите ответ на задание.
    

Образец выполнения задания 4.2

Задача. Провести кластерный анализ объектов. В качестве идентификатора использовать переменную «марка». Все остальные переменные файла задействовать для вычисления расстояния между объектами.

Марка	Цена	Техническое состояние	Возраст	Пробег
Audi	16 350	7	3	66 000
BMW	14 500	8	4	92 500
Buick	8950	9	8	92 500
Chrysler	8950	6	6	92 500
Dodge	8450	5	6	92 500
Honda	9850	7	4	118 500
Mazda	12 650	7	8	580 00
Mercedes	17 250	8	5	92 500
Mitsub.	8950	3	5	136 000
Nissan	9850	6	4	150 000
Pontiac	8950	7	6	110 000
Saab	14 950	7	4	101 000
Toyota	11 700	8	7	57 500
VW	8450	5	6	110 000
Volvo	13 100	8	4	75 000

Решение

1. 
   Ознакомиться с условиями задачи. Запустить программу SPSS при помощи значка на рабочем столе или выбрав в главном меню Windows команду Пуск – Программы – IBM SPSS Statistics. После выполнения этого шага на экране появится окно редактора данных SPSS.
   
2. 
   С помощью копирования или ручным набором внести в окно редактора первичные данные, представленные в задаче.
   
3. 
   Щелкнуть сначала на переменной «марка», чтобы выделить ее, а затем – на нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Различать объекты по.
   
4. 
   Нажать кнопку мыши на переменной «цена» и, не отпуская кнопки, перетащить указатель па переменную «пробег», затем кнопку мыши отпустить. В результате окажутся выделенными все оставшиеся в списке переменные.
   
5. 
   Щелкнуть на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить выделенные переменные в список Переменные.
   
6. 
   Щелкнуть на кнопке Диаграммы, чтобы открыть диалоговое окно Иерархический кластерный анализ: Диаграммы.
   
7. 
   Установить флажок Дендрограмма и переключатель Нет в группе Диаграмма накопления. Щелкнуть на кнопке Продолжить, чтобы вернуться в диалоговое окно Иерархический кластерный анализ.
   
8. 
   Щелкнуть на кнопке Метод, чтобы открыть диалоговое окно Иерархический кластерный анализ: Метод.
   
9. 
   В списке Метод кластеризации оставить выбранным пункт Межгрупповое связывание, в списке Стандартизация выбрать пункт z-шкала и щелкнуть на кнопке Продолжить, чтобы вернуться в диалоговое окно Иерархический кластерный анализ.
   
10. 
    Щелкнуть на кнопке Сохранить, чтобы открыть диалоговое окно Иерархический кластерный анализ: Сохранение новых переменных.
    
11. 
    Установить переключатель Заданное число кластеров, ввести в расположенное рядом поле значение 3 и щелкнуть на кнопке Продолжить, чтобы вернуться в диалоговое окно Иерархический кластерный анализ.
    
12. 
    Щелкнуть на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.
    

Вывод. Файл с исходными данными для примера является небольшим, поэтому удобно включить исходные данные в вывод и использовать их при интерпретации результатов кластерного анализа. Частью выводимых результатов является таблица последовательности слияния. В этой таблице вторая колонка Объединенные кластеры содержит первый и второй столбцы, которые соответствуют номерам кластеров, объединяемых на данном шаге. На этапе 1 происходит объединение объектов 5 и 14. Расстояние между объектами равно 0,439. Ни один из двух объектов не принадлежит какому-либо кластеру, о чем свидетельствуют нули в столбцах Кластер 1 и Кластер 2 колонки Этап первого включения в кластер. Следующим этапом для данного кластера, судя по столбцу Следующий этап, является этап 3, на котором к кластеру присоединяется объект 4. На этапе 13 происходит объединение кластеров, содержащих объекты 1 и 3. Объект 1 был объединен с кластером, содержащим объект 2 на этапе 9, а объект 3 – объектами 7 и 13 на этапе 10. Расстояние между объединяемыми на этом этапе кластерами равно 9,656. Образованный на этом этапе кластер появляется далее на следующем шаге. Так, резкое возрастание различий обнаруживается при переходе от шага 12 к шагу 13. Следовательно, наиболее оптимальное количество кластеров должно быть получено на шаге 12 или 13. Это количество равно численности объектов кластеризации минус номер шага, то есть 15 – 12 = 3 или 15 – 13 = 2, то есть 3 или 2 кластера. Выбор того или иного решения зависит от конкретной ситуации. На дендрограмме любое решение характеризуется вертикальной линией, число точек пересечения которой с деревом соответствует количеству кластеров на текущем этапе. Так, для нашего примера эту линию следует расположить на уровне 15–20 – между шагами 12 и 13 кластеризации. В этом случае получается 3 кластера. Для того чтобы установить состав каждого кластера, необходимо вернуться к корням дерева и выяснить соответствующие номера объектов.