Современная психология мотивации (сборник)

Мерой связи между переменными выступал коэффициент корреляции, примененный к матрицам стандартизованных переменных (это преобразование было необходимо в силу различий шкал измерения переменных). В качестве стратегии образования группировок была выбрана дивизимная (разделяющая), в соответствии с которой определяются центры, группирующие остальные переменные на основе количественной оценки близости – дальности каждой из них к центру группировки. Кластер-анализ можно рассматривать как метод снижения размерности данных. Переменные, входящие в одну группировку (кластер), находятся друг к другу на более близком расстоянии, чем к любой переменной, вошедшей в другую группировку. Тем самым прием сопоставления попарных корреляций, отображающих связи между каждыми двумя переменными (используемый в корреляционном анализе), заменяется более целостной картиной – выделением групп переменных (кластеров), которые связаны между собой сильнее, чем с любыми другими (в заданной матрице интеркорреляций).

Таблица 3

Распределение психологических переменных по группировкам (кластерам) в группах больных СД и контрольной

Примечание . Звездочкой отмечены центры группировок.

Первоначально было выделено 4 класса – максимальное число для полученных матриц выборочных значений всех 27 переменных. Остановимся последовательно на интерпретациях оснований полученных первоначально четырех и конечных двух группировок (в таблице приведены номера психологических переменных, образующих кластер, или группировку).