Métodos quantitativos

ANÁLISE DE CLUSTER

Segundo Hair et al (2005), a análise de agrupamento (cluster) é a única técnica multivariada que não estima a variável estatística empiricamente, mas ao contrário disto, utiliza essa variável como especificada pelo pesquisador.
O foco central da Análise de Cluster é a comparação entre objetos com base na variável estatística, não na estimação da variável estatística em si. Isso torna a definição de variável estatística feita pelo pesquisador um passo crítico na análise. O propósito da Análise de Cluster é buscar uma classificação de acordo com as relações naturais que a amostra apresenta, formando grupos de objetos (exemplo: indivíduos, empresas, cidades ou outra unidade experimental) por similaridade.
Segundo Hair et al (2005), a Análise de Cluster pode ser comparada a fatorial, no entendimento da natureza dos dados. A diferença reside em que a Análise de Cluster agrupa objetos (observações, indivíduos, empresas, etc) e a Análise Fatorial agrupa variáveis (geralmente disposta nas colunas). Os objetos são agrupados de acordo com a semelhança em relação a algum critério pré-determinado. Os agrupamentos (ou clusters) resultantes devem ter uma elevada homogeneidade interna (dentro dos grupos) e uma elevada heterogeneidade externa (entre os grupos).
A análise de Cluster é uma ferramenta útil na análise de dados, como por exemplo, caso um pesquisador que tenha coletado dados por meio de um questionário e tenha se deparado com um grande número de observações (que a princípio não tem significado), mas depois estas são classificadas em grupos, o que melhora o entendimento da análise. A análise de Cluster pode realizar esse procedimento de redução de dados pela redução da informação de uma população inteira ou de uma amostra para a informação sobre subgrupos específicos e menores. Para entender as atitudes de uma população inteira, os dados são reduzidos em perfis de alguns grupos. Dessa maneira, o pesquisador tem uma descrição mais concisa e