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Aplicación de los fundamentos conceptuales del método de K-Means ADR

    • Improv

El presente escrito contiene la ejemplificación de la aplicación del método K-Means a una muestra de 20 casos, mismo que integran a un total de 14 variables cuya temática responde a la identificación de preferencias de radioescuchas de una estación de radio. Este método estadístico, que es parte del análisis multivariado de tipo no jerárquico es empleado para la integración de conglomerados a partir de un dato inicial fundamentado en dos procedimientos previos: estandarización de la escala de medición de las variables y la aplicación de un análisis de clasificación de tipo jerárquico para identificar el número de conglomerados óptimos a incluir en el método de K-Means. El procedimiento desarrollado en el software SPSS integra los cuatro pasos de método: inicialización, clasificación, cálculo de centroide y condición de convergencia, este último es en el que se enmarca su carácter iterativo. Asimismo, para facilitar la pertinencia de las variables integradas al análisis se recurrió a elementos complementarios como la información sobre Centro de conglomerados finales y la tabla ANOVA. Con lo que fue posible identificar la relevancia de cada variable en la integración de los conglomerados.


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El presente escrito contiene la ejemplificación de la aplicación del método K-Means a una muestra de 20 casos, mismo que integran a un total de 14 variables cuya temática responde a la identificación de preferencias de radioescuchas de una estación de radio. Este método estadístico, que es parte del análisis multivariado de tipo no jerárquico es empleado para la integración de conglomerados a partir de un dato inicial fundamentado en dos procedimientos previos: estandarización de la escala de medición de las variables y la aplicación de un análisis de clasificación de tipo jerárquico para identificar el número de conglomerados óptimos a incluir en el método de K-Means. El procedimiento desarrollado en el software SPSS integra los cuatro pasos de método: inicialización, clasificación, cálculo de centroide y condición de convergencia, este último es en el que se enmarca su carácter iterativo. Asimismo, para facilitar la pertinencia de las variables integradas al análisis se recurrió a elementos complementarios como la información sobre Centro de conglomerados finales y la tabla ANOVA. Con lo que fue posible identificar la relevancia de cada variable en la integración de los conglomerados.


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