Solución
Historial de conglomeración
|
Etapa |
Conglomerado que se combina |
Coeficientes |
Etapa en la que el conglomerado aparece por primera vez |
Próxima etapa |
||
|
Conglomerado 1 |
Conglomerado 2 |
Conglomerado 1 |
Conglomerado 2 |
|||
|
1 |
1 |
11 |
,031 |
0 |
0 |
8 |
|
2 |
14 |
18 |
,086 |
0 |
0 |
14 |
|
3 |
3 |
12 |
,149 |
0 |
0 |
4 |
|
4 |
3 |
5 |
,245 |
3 |
0 |
7 |
|
5 |
8 |
9 |
,348 |
0 |
0 |
7 |
|
6 |
6 |
7 |
,491 |
0 |
0 |
11 |
|
7 |
3 |
8 |
,744 |
4 |
5 |
11 |
|
8 |
1 |
10 |
1,023 |
1 |
0 |
17 |
|
9 |
15 |
17 |
1,391 |
0 |
0 |
14 |
|
10 |
13 |
27 |
1,968 |
0 |
0 |
13 |
|
11 |
3 |
6 |
2,599 |
7 |
6 |
17 |
|
12 |
22 |
23 |
3,455 |
0 |
0 |
19 |
|
13 |
2 |
13 |
4,358 |
0 |
10 |
18 |
|
14 |
14 |
15 |
5,354 |
2 |
9 |
21 |
|
15 |
4 |
28 |
6,546 |
0 |
0 |
18 |
|
16 |
21 |
25 |
8,644 |
0 |
0 |
20 |
|
17 |
1 |
3 |
10,973 |
8 |
11 |
23 |
|
18 |
2 |
4 |
14,736 |
13 |
15 |
20 |
|
19 |
22 |
24 |
19,026 |
12 |
0 |
22 |
|
20 |
2 |
21 |
25,158 |
18 |
16 |
23 |
|
21 |
14 |
16 |
31,878 |
14 |
0 |
26 |
|
22 |
20 |
22 |
40,101 |
0 |
19 |
24 |
|
23 |
1 |
2 |
51,495 |
17 |
20 |
25 |
|
24 |
19 |
20 |
67,620 |
0 |
22 |
27 |
|
25 |
1 |
26 |
84,724 |
23 |
0 |
26 |
|
26 |
1 |
14 |
105,613 |
25 |
21 |
28 |
|
27 |
19 |
29 |
147,340 |
24 |
0 |
28 |
|
28 |
1 |
19 |
196,000 |
26 |
27 |
0 |
Entre 67,620 y 84,724 se produce el mayor salto del valor de los coeficientes. Estos coeficientes indican las distancias entre los dos cluster unidos en cada etapa. Un salto súbito de esta medida de similaridad indica que los cluster que se han formado ya dejan de ser similares y hay que detener el proceso de aglomeración. De modo entonces, que se infiere que hay 5 conglomerados homogéneos dentro de ellos y heterogéneos entre ellos. Respuesta: 5 conglomerados.
Exigiendo entonces 5 conglomerados, el SPSS nos entrega la siguiente pertenencia de cluster por casos:
Conglomerado de pertenencia
|
Caso |
5 conglomerados |
|
1:Case 1 |
1 |
|
2:Case 2 |
1 |
|
3:Case 3 |
1 |
|
4:Case 4 |
1 |
|
5:Case 5 |
1 |
|
6:Case 6 |
1 |
|
7:Case 7 |
1 |
|
8:Case 8 |
1 |
|
9:Case 9 |
1 |
|
10:Case 10 |
1 |
|
11:Case 11 |
1 |
|
12:Case 12 |
1 |
|
13:Case 13 |
1 |
|
14:Case 14 |
2 |
|
15:Case 15 |
2 |
|
16:Case 16 |
2 |
|
17:Case 17 |
2 |
|
18:Case 18 |
2 |
|
19:Case 19 |
3 |
|
20:Case 20 |
3 |
|
21:Case 21 |
1 |
|
22:Case 22 |
3 |
|
23:Case 23 |
3 |
|
24:Case 24 |
3 |
|
25:Case 25 |
1 |
|
26:Case 26 |
4 |
|
27:Case 27 |
1 |
|
28:Case 28 |
1 |
|
29:Case 29 |
5 |
2 y 3.. Ordenando los cluster de menor a mayor, y observando la producción de sus rubros ya sea la real o la estandarizada, podemos determinar la características de las ciudades que componen a cada conglomerado:
El Cluster 5 se caracteriza por tener la ciudad de mayor producción en caballar y en vacunos, teniendo baja producción en el resto (más bajo que el promedio en los otros rubros), excepto en la producción de arroz que está sobre la media.
El Cluster 4, alta producción en café, en rigor el mayor productor, y nula producción en arroz.La producción de vacuno y caballares está sobre la media aún cuando es inferior al Cluster 5. Pertenece San José.
El Cluster 3, buenos productores de dulce, maíz y frijoles, que están sobre la media (exceptuando Grecia). Pertenecen a este grupo: Paraíso, Grecia, Escazú, San Ramón, Alajuela.
El Cluster 2, se caracterizan por tener buena producción de arroz, sin embargo en los otros rubros están bajo el promedio. Pertenecen a este grupo las ciudades de: Atenas, Puntarenas, Esparta, San Mateo y Mora.
El Cluster 1, en general se caracterizan por su baja producción
en todos los rubros, superando algunas ciudades, muy minoritarias, algunos
promedios pero en forma muy leve. Pertenecen a este grupo: Sta. Cruz
Sto. Dom., Cañas, Puriscal, Limón, Barva, La Unión, Sta. Bárbara, San Rafael,
Aserrí , Nicoya , Tarrazú , Palmares , Cartago , Heredia , Naranjo , Desamparados.
4. El Análisis discriminante, para clasificar a las nueve ciudades, entrega los siguientes resultados:
| Nuevos | Cluster |
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
1 3 3 1 2 1 1 1 5 |