Jak číst výstup K‑Means v SPSS

Clusterová analýza je statistická technika, která seskupuje případy do kategorií tak, aby případy v jedné skupině byly co nejvíce podobné a zároveň se lišily od případů v jiných skupinách. Každá skupina se nazývá klastr. Sociální vědci často používají SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) k provádění takových analýz. U algoritmu K‑Means výzkumník předem určuje požadovaný počet klastrů – označuje jej písmenem K. Tento algoritmus je vhodný i pro velké datové soubory.

Provádění analýzy v SPSS

Krok 1 – Výběr nástroje

V horní liště SPSS klikněte na Analyze, v rozbalovací nabídce vyberte Classify a poté K‑Means Cluster.

Krok 2 – Nastavení vzorku a proměnných

Vyberte soubor případů, které chcete analyzovat. V dialogovém okně klikněte na Variables a zaškrtněte proměnné, které mají být zahrnuty do první (pilotní) analýzy. Pomocí šipky přesunujte vybrané proměnné do pole Variables. Do pole Number of Clusters zadejte požadovaný počet klastrů (obvykle 5 u středně velkých datových souborů). Počet klastrů musí být alespoň 2 a nesmí převyšovat počet případů. Zaškrtněte Iterate and classify a poté Write final, aby se uložené centrály použily při finální analýze.

Krok 3 – Finální analýza

Použijte celý datový soubor. Opět zvolte Analyze → Classify → K‑Means Cluster. V dialogu vyberte stejné proměnné jako v kroku 2. Nastavte stejný počet klastrů (např. 5). Klikněte na Classify, v sekci Initial cluster centers zvolte Read Initial, aby se použily centrály získané z pilotního vzorku. Zaškrtněte Save a poté Cluster membership. Klikněte na Continue a spusťte analýzu.

Čtení výstupu

Krok 1 – Finální středy klastrů

První tabulka výstupu nese název Final Cluster Centers. V horní řadě jsou sloupce označené čísly 1‑5, což odpovídá jednotlivým klastrům. Levý sloupec uvádí názvy proměnných (např. REGR faktorový skóre). Hodnoty v řádcích představují průměrné skóre dané proměnné v jednotlivých klastrech.

Krok 2 – Počet případů v každém klastru

Druhá tabulka Number of Cases in each Cluster ukazuje, kolik případů bylo přiřazeno k jednotlivým klastrům. V levém sloupci jsou čísla klastrů (1‑5) a v pravém sloupci odpovídající počty případů.

Krok 3 – Příslušnost případů ke klastrům

Tabulka Cluster Membership obsahuje seznam všech případů (levý sloupec) a přiřazené číslo klastru (pravý sloupec). Pomocí této tabulky můžete zjistit, do kterého klastru konkrétní případ spadá.

Tip

• Odstraňte extrémní hodnoty (outliery) před provedením analýzy, aby nedošlo k jejich zkreslení výsledků.