Компьютерные методы в психодиагностике. Истомина О.А. - 60 стр.

5. Анализ описательной статистики – таблица Descriptive statistics: если факторы получились
двухполюсными (имеются отрицательные коэффициенты корреляции), то именно по данной
таблице (среднее арифметическое, стандартное отклонение) определяется, какой полюс пре-
валирует в переменной (например, «интернальность» с «агрессивностью» оказались с проти-
воположными знаками – нужно определить, что для данных респондентов является характер-
ным: высокая интернальность и низкая агрессивность или, наоборот, – низкая интернальность и
высокая агрессивность).

      Операционально следующий шаг – экспорт файла Output в программу Mi-
crosoft Excel, удаление переменных, не вошедших в факторы; представление ре-
зультатов в удобной для дальнейшей работы форме.
      Последний этап факторного анализа – содержательная интерпретация фак-
торов – ведется путем нахождения смысловой инварианты (общего смысла) вхо-
дящих в факторы переменных.

      8. Кластерный анализ в SPSS

      Методы кластерного анализа позволяют разбить изучаемую совокупность
объектов на группы «схожих» объектов, называемых кластерами. Большинство ме-
тодов кластеризации (иерархической группировки) являются «объединительными»
(аггломеративными) – они начинают с создания элементарных кластеров, каждый
из которых состоит ровно из одного исходного наблюдения, а на каждом после-
дующем шаге происходит объединение двух наиболее близких кластеров в один;
момент остановки этого процесса может задаваться исследователем. При этом по-
лучают графическое изображение объединения кластеров – дендограмму («дерево
объединения кластеров» или «дерево кластеризации»). Другие методы кластерного
анализа (дивизивные) пытаются непосредственно разбить объекты на кластеры.
      Методы кластеризации довольно разнообразны, в них по-разному выбирает-
ся способ определения близости между кластерами (и между объектами), а также
используется различные алгоритмы вычислений. В. Ф. Петренко отмечает, что
многомерность данного метода «вертикальна» (тогда как у факторного анализа –
«горизонтальна»), поскольку возможно выделение только одного основания обоб-
щения для каждого кластера. В данном разделе рассмотрен алгоритм кластерного
анализа объединительного иерархического типа с построением дендограммы.
Анализ → Классификация → Иерархический кластер (открывается диалоговое окно). В кнопке
«статистика» выбирается аггломеративный тип (agglomeration schedule) → Далее. В кнопке
«точки» – ставится флажок на дендограмме (dendrogram) и выбирается ее ориентация (vertical
или horizontal) → Далее. В кнопке «метод» выбирают: 1) метод кластеризации – например, меж-

60