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ANÁLISIS CONGLOMERADOS - Coggle Diagram

- - - - Elección de una medida de proximidad
        entre los individuos.
        
        Elección de un criterio a partir del cual agrupar a los individuos o unidades de análisis (secciones censales, países, ciudades,etc.) en los conglomerados.
        
        • Establecer medidas de semejanza y de
        distancia entre los objetos a clasificar.
        
        • Analizar algunos de los métodos de
        clasificación propuestos en la literatura.
        
        • Interpretar los resultados obtenidos.
        
        Para lo cual se debe:
        
        • Plantear el problema a resolver por un
        AC.
    - - El AC tuvo su origen cuando se utilizó en
        antropología por Driver y Kroeber en 1932 e
        introducido a la sicología por Zubin en 1938
        
        El AC es una técnica usada para clasificar
        objetos o casos en grupos relativamente homogéneos llamados conglomerados.
        
        Tanto el AC como el análisis discriminante
        se interesan en la clasificación. Sin embargo, el análisis discriminante requiere de un conocimiento previo del conglomerado o a pertenencia al grupo de cada objeto.
        
        Los siguientes estadísticos y conceptos se
        asocian con el AC.
        
        • Calendario de aglomeración: este
        programa brinda información sobre objetos o casos
        que se combinan en cada etapa del proceso de conglomeración jerárquica.
        
        • Centroide del conglomerado: es la media de los valores de las variables de todos los objetos o casos de un conglomerado
        particular.
        
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      - 4. ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS.
        
        La clasificación es la colocación de objetos
        en grupos más o menos homogéneos, de tal manera que se revela la relación entre grupos.
        
        En el AC se tiene
        que:
        
        a. Los conglomerados resultantes deben
        mostrar un alto grado de homogeneidad interna (dentro del conglomerado) y un
        alto grado de heterogeneidad externa (entre conglomerados).
        
        b. Gráficamente, los objetos dentro de los
        conglomerados estarán muy próximos, y los diferentes conglomerados muy
        alejados.
        
        c. El AC permite la inclusión de múltiples
        variables para llevar a cabo la agrupación de objetos.
        
        5. FUNDAMENTOS TEÓRICOS
        PARA EL AC
        
        En la actualidad, la taxonomía numérica
        es el centro de una controversia entre los biólogos, al igual que el acrimonioso debate
        entre los sicólogos que se arremolinaron alrededor del análisis factorial en los años
        1930 y 1940.
        
        Como en esa disputa, las técnicas de la taxonomía numérica han sido exageradamente promovidas por algunos practicantes. Además, afirmaron que una taxonomía numéricamente derivada representaría mejor la filogenia de un
        grupo de organismos que cualquier otro tipo de clasificación.
        
        Si se tiene una colección de objetos que desea
        organizar en una clasificación jerárquica como en biología, estos objetos se denominan
        “unidades taxonómicas operativas”. En cada objeto, se realiza una serie de medidas que
        constituyen el conjunto de datos.
        
        Teniéndose n objetos, con medidas de m
        características, el conjunto de datos forma una matriz de observaciones. A continuación,
        se calculará una medida de semejanza o similitud entre cada par de objetos.
        
        6. MEDIDAS DE DISTANCIA.
        
        Las distancias entre los centros de los
        conglomerados, indican que cuánto más separados están los pares individuales de
        conglomerados y son distintos, por lo tanto, son deseables.
        
        En la medición de las distancias se utilizan diferentes medidas, especialmente
        medidas para variables cuantitativas, las más utilizadas son:
        
        Distancia euclídeana y distancia euclídea
        al cuadrado
        
        Distancia métrica de Chebychev
        
        Distancia de Manhattan
        
        Distancia de Minkowski
        
        Distancia de Mahalanobis
        
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        7. MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN.
        
        Entre los muchos tipos de métodos que
        existen cabe destacar los siguientes:
        
        • Repartición: tienen un número de grupos, g fijado de antemano, como objetivo y agrupa los objetos para obtener los g grupos. Comienzan con una solución inicial y los objetos se reagrupan de
        acuerdo con algún criterio de optimalidad.
        
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        8. INTERPRETACIÓN DE
        RESULTADOS
        
        Una distancia baja indica que los dos
        objetos son similares o están muy cerca o juntos, una gran distancia indica disimilitud. Comúnmente, la matriz de datos originales se estandariza antes de calcular las mediciones de distancias, entonces estos nuevos valores tienen un promedio nulo y una desviación estándar la unidad.
        
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        9. CONSTRUCCIÓN DE UN
        DENDOGRAMA.
        
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