Cluster y Correspondencia Choices 3

Anlisis de Correspondencias & Cluster

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Manual para el usuario de

Correspondencia yCluster Anlisis


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Resumen de Contenidos

Introduccin................................................................................................4

Objetivo del manual..........................................................................................5

Servicio de Consulta y Ayuda .........................................................................5

Anlisis de Correspondencias ..................................................................5

Qu es el Anlisis de Correspondencias?....................................................6

Ejemplo de un Mapa Bsico de Correspondencias ......................................6

Hacer un Anlisis de Correspondencias Paso a Paso...................................9

Construccin de la tabla en Choices 3 ...........................................................6

Edicin del Mapa de Correspondencias .........................................................8

Interpretacin del Mapa de Correspondencias ............................................ 11La importancia de la Varianza Explicada ("Variance Explained") ............................. 11Qu se expresa con cada eje?.............................................................................. 11Cules son las marcas ms importantes? ............................................................. 12Cmo se mide la relacin entre las variables del mapa? ....................................... 12Anlisis Columna vs. Columna..12Anlisis Columna vs. Fila . 13

La Vista de Estadsticos.................................................................................14

Estadsticos Generales .................................................................................. 15#................................................................................................................................................ 15Identificador .............................................................................................................15Masa........................................................................................................................15Distancia (Distancias Chi) .......................................................................................16Inercia......................................................................................................................16

Estadsticos del Eje........................................................................................17Coordenadas ..........................................................................................................17Contribuciones Absolutas y Contribuciones Relativas ..17

Vista de Eigenvalues ..................................................................................... 18Eigenvalues .............................................................................................................19%.............................................................................................................................18%+...........................................................................................................................18Grfico de Tarta .......................................................................................................18

Diferentes formas de Analizar el Mapa...................................................19

Seleccin de los Ejes ..................................................................................... 19

Variables Activas y Pasivas...........................................................................19

Ocultar variables ........................................................................................... 20

Configuracin de la Apariencia del Mapa ..............................................21

Opciones de Fuente ......................................................................................21

Opciones de Smbolo .................................................................................... 21

Opciones de Etiquetado ................................................................................21


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Impresin ..................................................................................................22

Opciones de Impresin .................................................................................22

Vista Preliminar .............................................................................................22

Poner un Ttulo al Mapa .................................................................................22

Superposicin de Variables ....................................................................23

Anlisis Avanzado (Incorporacin de Estadsticos en 3-D dentro del mapa).....24

Mapas de Correspondencias en 3-D.......................................................26

Comandos de cada men........................................................................27

El Men Archivo ............................................................................................27

El Men Editar.................................................................................................27

El Men Ver ....................................................................................................28

El Men Seleccionar ......................................................................................28

Qu es el Anlisis de Segmentacin Cluster? ....................................31

Hacer un Anlisis Cluster Paso a Paso..................................................32

Cmo realizar un Anlisis Cluster ..........................................................34

Uso de Correspondencias para encontrar las frases de estilos de vida

que ms discriminan......................................................................................34

Guardar un filtro (target) desde la pantalla de codificacin de Choices3 ..34

Iniciar un proyecto nuevo .............................................................................. 35

Seleccin del filtro y las variables................................................................. 36

Ejecutar el anlisis ......................................................................................... 37

Interpretacin de Resultados ..................................................................39

Ventana Resumen de Estadsticos ("Summary Statistics") ........................ 39

Ventana Informe del Cluster ("Cluster Report") ........................................... 40

Ventanas de Soluciones de Cluster ("Cluster Solution") ............................41

Cdigos de colores ........................................................................................42

Cuntos Grupos Cluster debo elegir?..................................................43

Ventana de Grupos Cluster ........................................................................... 44

Recuperar los Grupos Cluster en Choices3 ..........................................45

Importar a Choices3 .......................................................................................45

Qu pasa si mis grupos cluster no aparecen en el Diccionario? ............. 46


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Cmo puedo poner nombres a mis grupos Cluster? ................................ 46

Superposicin de los Grupos Cluster en el Mapa Original deCorrespondencias .......................................................................................... 47

Un Ejemplo de Anlisis Cluster : Segmentacin consumidores cerveza ......48

1) Realizacin de la Tabla .............................................................................. 48

2) Preparacin del Anlisis Cluster: seleccin de las Frases de Estilos de Vida.........................................................................................................48

3) Ejecucin del Anlisis Cluster................................................................... 49

4) Interpretacin de los resultados ............................................................... 49

5) Importar los Grupos Cluster a Choices3 .................................................. 49

Explicacin de los Estadsticos ..............................................................50

Anlisis Cluster ..............................................................................................50

Metodologa Cluster ......................................................................................50

Algoritmo de K-Medias (K-Means Algorithm) ...............................................50

Desviacin Absoluta de la Media (Mean Absolute Deviation) .....................51

Varianza (Variance).........................................................................................51

Desviacin Tpica (Standard Deviation)........................................................ 51

Comandos de la Ventana Principal de Cluster ......................................52


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Introduccin

Gracias por elegir este producto de KMR Software.

Objetivo del Manual

El objetivo de este Manual es ayudarle a ejecutar correctamente un Anlisis de Correspondencias y, si es relevante, realizar un Anlisis Cluster a partir de los resultados del Mapa de Correspondencias.

El Anlisis de Correspondencias est integrado en el software Choices3 y los resultados se muestran dentro del Visor de Choices. El Anlisis Cluster es un mdulo independiente del programa Choices3 pero tambin funciona como si fuera parte del mismo.

Los continuos desarrollos y la avanzada tecnologa utilizada por el equipo de KMR Software han permitido que estas tcnicas estadsticas de anlisis estn disponibles en su PC. El procesamiento de los datos le reportar un considerable ahorro de tiempo. Sin embargo, lo ms importante de estas dos tcnicas de anlisis son el tiempo y esfuerzo interpretativo que usted dedique al anlisis, para conseguir que los resultados respalden la estrategia que desea presentar. Por favor, no escatime tiempo al anlisis con el fin de que pueda sopesar cuidadosamente las decisiones que se desprenden de los resultados del mismo. El programa es lo suficientemente rpido como para permitirle hacer esto sin tener apenas que esperar para ver los resultados.

La formacin sobre estos programas forma parte del acuerdo de licencia contrado con KMR Software.

Servicio de Consulta y Ayuda

Para cualquier pregunta o consulta no dude en contactar a alguno de los siguientes Equipos;

KMR Software Espaa en el telfono 91 325 41 00 o en la direccin [email protected]

Helpdesk de KMR Software (UK) en el telfono +44 (0)20 7831 5455 o por correo electrnico a

[email protected]


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ANLISIS DE CORRESPONDENCIAS


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Qu es el Anlisis de Correspondencias?

El Anlisis de Correspondencias es una tcnica de segmentacin de mercados que realiza una representacin grfica de la relacin que existe entre marcas o productos y otras variables como actitudes, medios, etc.

Tambin se usa como un paso previo al Anlisis Cluster, determinando cules son las frases de Estilos de Vida ms discriminantes.

El Anlisis de Correspondencias se ejecuta a partir de una tabla. Normalmente, las marcas o productos se colocan en Columnas y las frases de Actitudes (u otras variables) en Filas.

Ejemplo de un Mapa Bsico de Correspondencias

Marcas de Cerveza vs. Variables Demogrficas

A continuacin veremos un mapa que posiciona distintas marcas de cerveza en funcin del perfil sociodemogrfico de sus consumidores.

.


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De la misma forma podramos construir un mapa actitudinal, posicionando las marcas en funcin de las actitudes hacia la alimentacin y las bebidas.


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Hacer un Anlisis de Correspondencias Paso a Paso

Construccin de la Tabla en la Pantalla Principal de Choices3

Introducir los targets (normalmente las marcas o soportes) en Columnas, comprobando que incluimos slo las que tengan una muestra igual o superior a 100 individuos.

Introducir en Filas las variables respecto a las que queremos posicionar los targets, pueden ser estilos de vida, en cuyo caso elegiremos las respuestas de Total Acuerdo (muy + bastante de acuerdo sumado) o el Totalmente de acuerdo de las frases de Estilos de Vida, o cualquier otro tipo de variables (demogrficos, marcas, etc.).

A veces, conviene editar las variables introducidas en filas o columnas, sobre todo si son frases de estilos de vida, para que sean lo ms breves posible (dentro de la ventana de Editar Tabla).

[Si vamos a querer superponer informacin (Ej. Medios, demogrficos, etc.) debemos colocar estas variables en Columnas].

Guardar este fichero de especificaciones y despus Ejecutar la Tabla.

En el Visor de Choices3 seleccionar el Anlisis de Correspondencias usando el botn o eligiendo Anlisis / Anlisis de Correspondencias en el men principal.

A continuacin se generar una carpeta llamada Anlisis de Correspondencias dentro del Visor de Choices3 que contiene varias vistas posibles del anlisis.

Edicin del Mapa de Correspondencias

En este punto, antes de editar el Mapa, si trabajamos con estilos de vida debemos seleccionar las frases que mejor explican el Mapa y eliminar el resto. Existen dos formas de hacer esto:

Mtodo de limpiado manual

Este mtodo solamente necesita que el usuario especifique el nmero de filas que quiere mantener dentro del mapa una vez se haya limpiado (el criterio de eliminacin ser el de la distancia Chi, igual que en el mtodo anterior).

En el men Seleccionar, elija la opcin Poner en orden

En el apartado que sigue a Seleccionar los valores con mayor Distancia Chi para las filas introduzca el nmero de variables en filas que va a incluir en el mapa. Es posible establecer este nmero como la cantidad que el programa va a elegir siempre por defecto marcando la casilla correspondiente en la ventana de dilogo.

El mapa mostrar solamente las n primeras filas especificadas anteriormente.

Tambin se puede utilizar la opcin Auto-limpiar mapa o hacer clic en el botn

Si tenemos intencin de realizar a continuacin un Anlisis Cluster, sera conveniente imprimir las frases que hemos utilizado en el mapa: podemos seleccionarlas desde cualquiera de las vistas de los estadsticos y pegarlas en Excel o seleccionar Imprimir.


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Interpretacin del Mapa de Correspondencias

Primero hay que asegurarse de que la varianza estadstica del Mapa es suficientemente alta la varianza combinada de los ejes 1 y 2 (X e Y) tiene que ser igual o superior al 60%.

i. Para la interpretacin de la relacin existente entre dos marcas, se ha de trazar una lnea desde cada una de las dos marcas hasta el centro (origen) del mapa y observar el ngulo que se ha generado: un ngulo cercano a 0 significa una correlacin positiva muy alta y un ngulo de 180 denota una correlacin negativa muy fuerte entre las marcas. Por el contrario, los ngulos ms o menos rectos (ngulos de 90% o 270%) entre marcas indican muy poca o ningunarelacin entre las marcas.

ii. Para la interpretacin de la relacin existente entre las marcas y las frases o variables en filas, se ha de trazar una lnea desde cada frase a travs del origen (centro del Mapa) hasta el otro lado del Mapa. La distancia que queda entre las marcas y la lnea de la frase, determina la fuerza de esa relacin. De nuevo la relacin ser positiva si la marca est en el mismo lado del mapa que la frase y negativa si est en la parte opuesta del Mapa. Las marcas que estn ms cerca de la lnea trazada para la frase, y que se encuentren en el mismo lado del mapa, sern las que ms relacin tengan con esa frase


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Interpretacin del Mapa de Correspondencias

El programa de Anlisis de Correspondencias buscar la correlacin existente entre las variables introducidas y producir un Mapa basado en las dos dimensiones ms importantes. La dimensin ms importante ser el eje X y la segunda ms importante el eje Y.

En el ejemplo anterior de Cervezas y Actitudes (pgina 6), un extremo del eje X refleja a los individuos Preocupados por su alimentacin que expresan una mayor preocupacin por lo que comen y en el otro extremo a los Caprichosos pues tienen menos prejuicios a la hora de tomar alimentos que no son buenos, prueban todos los nuevos productos sin pararse a pensar qu componentes tienen, y les encanta la comida extranjera.

En este caso, como en todos los mapas de Correspondencias, el eje vertical Y es bastante menos importante que el eje horizontal X (ya que tiene un nivel de contribucin relativamente bajo hecho comentado ms adelante en este manual). Sin embargo, en este eje podemos distinguir a aquellos que disponen de ms o menos tiempo para preparar comida e incluso bebidas.

Ahora vamos a enumerar una serie de preguntas que podemos hacernos sobre el programa de Anlisis de Correspondencias. Recuerde que, si el Mapa que obtiene no parece presentar unos patrones diferenciados, debera estudiar la combinacin de las variables utilizadas y volver a ejecutar el Anlisis.

La importancia de la Varianza Explicada

La cifra de Varianza Explicada es una medida de la Bondad del Mapa, pues nos muestra hasta qu punto el Mapa es capaz de explicar las variables contenidas en l. En una gran encuesta como TGI o AIMC Marcas, lo ideal sera que al menos un 60% de la varianza, dentro del mercado objeto del Mapa, pudiera explicarse con las 2 primeras dimensiones. Pero podra no ser as, sobre todo si hay muy pocas marcas o variables que correlacionen entre s (significara que se necesitan ms dimensiones para que el Mapa pueda explicar la relacin de las variables contenidas en l). Para conocer la cifra total de Varianza Explicada de un Mapa, basta con fijarse en la parte inferior del mapa, donde se especifica cul es la varianza total, y tambin se puede ver en la Vista de Estadsticos, en el apartado de Eigenvalues, sumando las varianzas de ambos ejes (es decir, sumar el % del eje 1 y 2 que se encuentran en la parte superior izquierda de la ventana).

Una cifra de varianza estadstica baja (le recomendamos como cifra mnima el 60%) nos indica que ese eje/dimensin no explica suficientemente las variables. De modo que los clculos probablemente no son, estadsticamente, lo bastante significativos como para crear un mapa razonablemente completo, y por tanto no explicar suficientemente las diferencias entre las marcas o variables objeto de anlisis. Hay que destacar que aunque estadsticamente todo conjunto de datos est sujeto a una varianza, no siempre sta es lo suficientemente significativa. Puede ocurrir que los usuarios de algunos productos sean actitudinalmente muy parecidos entre s, y que la mejor forma de diferenciarlos sea usar otras variables, por ejemplo demogrficas.


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Qu se expresa con cada eje?

Cada eje refleja una dimensin de la relacin entre variables, que puede ser resumida por el usuario otorgndole un ttulo/nombre que la describa. Ejemplos de dimensiones pueden ser introvertidos / extrovertidos o tradicional / innovador, etc.

El mapa de Correspondencias puede mostrar combinaciones de 2 dimensiones y por defecto usar las dos ms importantes (en trminos de varianza estadstica). En cualquier caso, durante el anlisis tambin podemos considerar los otros ejes para ver cmo se manifiestan otras polaridades de las relaciones entre las variables. Ver explicacin ms detallada en la pgina 20.

Cules son las marcas/targets ms importantes?

Las marcas (o targets) que estn alrededor del centro del mapa sern aquellas que son 'medias' (posicionamiento medio), o que no se diferencian tanto como las marcas que estn en las partes ms extremas del mapa. Las marcas que se sitan cerca del borde del mapa son las que son ms diferentes o las que muestran una variacin ms acusada respecto a las otras marcas o actitudes. Habitualmente, stas (las que son ms distintas) suelen ser las marcas con menor penetracin, que a su vez suelen atraer a un consumidor ms selecto o especializado.

Cmo se mide la relacin entre las variables del mapa?

Podemos hacerlo, utilizando una regla, tal y como se muestra abajo. Recuerde que el eje X ha sido reducido o comprimido para ajustarlo a la pantalla, por lo tanto no est a escala real.

1) Determinar qu relacin existe entre las marcas:

Para encontrar la correlacin entre dos marcas, simplemente trace una lnea desde cada una de ellas al origen (centro) del mapa, y mida el ngulo que queda entre ambas. Un ngulo de 0 representa una correlacin positiva del 100%, uno de 180 muestra una correlacin negativa del 100%, y uno de 90 (o 270) significa que no hay correlacin entre ellas.En este ejemplo, las marcas B y C son diametralmente opuestas; es decir, hay una fuerte correlacin negativa. Es muy importante saber que estas marcas tienen un posicionamiento justamente opuesto en el mercado. La marca C est enfrentada a las marcas A y B, las cuales estn posicionadas en la misma parte del mapa lo que significa que ocupan una posicin similar en el mercado.


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Anlisis Columna vs. Columna

Opcionalmente, se puede utilizar el Anlisis Columna vs. Columna para ver la relacin existente entre distintas marcas. La vista muestra una tabla en cuyo encabezado aparece la marca cuya relacin con el resto estamos midiendo en ese momento. El anlisis se presenta en forma de tabla de coloracin gradual en funcin de la correlacin. Las marcas que aparecen en rojo tendrn una correlacin positiva fuerte con la marca encabecera, mientras que aquellas que aparecen en blanco no tienen correlacin. Las marcas que aparecen en azul tienen una correlacin negativa fuerte con la marca que estamos estudiando.

Puede utilizar los botones de las flechas para cambiar de marca y ver la tabla correspondiente.

2) Determinar qu relacin existe entre las marcas y las frases actitudinales:

Arriba podemos observar cmo correlacionan varias frases con una marca. Trace una lnea desde la marca a travs del origen, y despus trace lneas perpendiculares desde cada frase a la lnea de la marca (en ngulo de 90).

Correlacin ms negativa

Correlacin ms positiva.


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La relacin que existe entre la marca A y las frases de Estilos de Vida X, Y y Z est determinada por el punto, de la lnea la marca, en el que interseccionan las lneas de las frases. Hablaremos de correlaciones positivas cuando la lnea de la frase intersecciona en el mismo lado del mapa que la marca (parte que queda entre el origen y la marca) y las negativas cuando estn en el lado contrario de la lnea (parte que queda entre el origen y el lado opuesto a la marca). En el ejemplo mostrado arriba los consumidores de la marca A estn muy de acuerdo con la frase Z y estn muy en desacuerdo con las frases X e Y.

Anlisis Columna vs. Fila

Opcionalmente, podr utilizar el Anlisis Columna vs. Fila, para ver la relacin que hay entre las marcas y las frases de estilos de vida (u otras variables que hayamos introducido en Filas). La marca cuyas relaciones se estudian aparece en la parte superior de la tabla y de nuevo, vamos a tener una tabla con distintos colores. La interpretacin de los mismos es idntica al caso anterior (Columna vs. Columna).

Ejemplo: Fjese en las 12 primeras frases de la lista (en rojo, son las ms cercanas a la marca) e intente buscar un tema comn a todas ellas. En este ejemplo, estas frases podran relacionarse con el tema Preocupados por su dieta, pero se dan pequeos caprichos

Utilice los botones con las flechas para moverse entre las diferentes marcas y ver las tablas correspondientes.


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La Vista de Estadsticos

Para explicar los diferentes estadsticos, utilizaremos el mapa de Cervezas y Actitudes

La Vista de Estadsticos contiene informacin que nos permitir describir el Mapa de Correspondencias con ms detalle. Esta divida en distintas vistas que contienen informacin especfica de los distintos estadsticos que componen el mapa.


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Estadsticos Generales

Tiene dos vistas diferentes, una para las variables en Columnas y otras para las variables en Filas.

Los Estadsticos de un Mapa de Correspondencias se basan en el estadstico Chi, que mide las desviaciones respecto a los valores esperados. La Inercia es el Chi dividido entre el total de la tabla. Este total Inercia es lo que explicar el Mapa de Correspondencias.

Encabezados de las Vistas de Estadsticos Generales para Columnas y Filas:

#

Orden numrico original de las variables (asignado inmediatamente despus de crear el mapa de Correspondencias). Por tanto, lo usaremos si queremos reordenar las variables segn su orden original.

Identificador

Cdigo de referencia que el sistema ha asignado a esas variables. Nota: El programa da un cdigo de referencia por defecto a cada variable que no tiene su propio cdigo.

Masa %

Representa el peso relativo (proporcin) que tiene cada atributo/marca (puesto en columna o fila) sobre el resto de atributos/marcas incluidos en columna o fila. Como el mapa est basado en los Porcentajes Verticales, la Masa representara el tamao de la marca.


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Distancia

La Distancia se refiere a la Distancia Chi. Representa la distancia de las variables respecto al origen/centro del mapa. Es la distancia al cuadrado del punto de la columna/fila respecto al origen del mapa (valor esperado); la inercia de la columna/fila dividida por su % de masa.

Las Distancias Chi son valores estadsticos que se utilizan para construir el Mapa de Correspondencias y muestran el poder discriminante de los atributos/marcas. Cunto ms alto sea el valor, ms discriminante es el atributo/marca, de ah que, convencionalmente en los Mapas de Correspondencias, tenga una utilidad clave a la hora de determinar la capacidad de discriminacin de los atributos.

Distancias Chi

La distancia Chi2 mide hasta qu punto los valores tericos se ajustan a los observados. Se calcula estimando el valor esperado para cada celda y comparando ste con los valores observados. El valor esperado representa lo que ocurrira si no hubiera relacin entre la filay la columna.

Las marcas que muestren grandes diferencias entre los valores observados y los esperados, sern las que tendrn un posicionamiento ms diferente al resto, mientras que aquellas con una representacin media tendrn una diferenciacin baja. En el mapa, la diferenciacin se representa mediante la distancia desde el origen/centro, medida sobre todas las dimensiones y no slo sobre las dos que se ven en el mapa. Con frecuencia es una marca pequea la que tiene el posicionamiento ms diferente.

Inercia

Esta cifra muestra cmo contribuye cada variable a la determinacin del aspecto final del mapa, y es un desglose de la Varianza Explicada. Su uso principal reside en su gran utilidad para discriminar entre marcas, lo que normalmente tenemos en columna.

La Inercia se calcula multiplicando la Masa por la Distancia. El total de Eigenvalues a travs de todas las dimensiones es el Total Inercia.


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Estadsticos del Eje

Los estadsticos de los ejes tienen que ver con cmo se han creado stos y sern los que nos ayuden a descubrir si vamos a querer cambiar los ejes del mapa o no.

Coordenadas

Coordenadas Indica la posicin exacta de un punto de la columna/fila en cada eje. Anteriormente hemos explicado la distancia global del punto respecto al origen. La posicin exacta en cada eje depende de la cantidad de Inercia de esa columna/fila que es explicada por esa dimensin. En cada eje la suma de las coordenadas al cuadrado (esto es la Distancia al cuadrado) por la Masa de cada punto nos da la Inercia de esa dimensin.

Los ejes 1 y 2 representan las coordenadas usadas para construir el mapa que aparece por defecto siempre con los ejes 1 y 2. Los nmeros negativos indican que el punto est en el lado opuesto al origen y los nmeros positivos que estn sobre el mismo eje.

Tambin puede ordenar cada columna haciendo clic sobre el borde de cada una. Esto puede revelarnos que hay otros ejes (adems del eje 1 y 2), que pueden ser mejores a la hora de explicar algunas de las variables clave.

Contribuciones Absolutas y Relativas

Estas secciones ponen de manifiesto que podemos usar ms ejes para el anlisis. Aunque el mapa de Correspondencias inicial est basado en los ejes 1 y 2 (los ejes que mejor explican las variables en conjunto), podemos elegir otros ejes ms adecuados para explicar las variables que a nosotros nos interesan.

Contribuciones Absolutas Da 100% si se suman todos los % de los tems incluidos en las filas o los % de todos los tems incluidos en las columnas en cada eje (esto es, los porcentajes verticales de cada eje). Representa el porcentaje de la Inercia Total en ese eje que se debe a cada tem puesto en fila o columna. Por tanto, muestra cules son las marcas/atributos ms importantes en cada eje. Es el ms adecuado para ver cules son los atributos ms explicativos.

Contribuciones Relativas Da 100% si se suman todos los % de cada tem en fila o columna a travs de todos los ejes (esto es, los porcentajes horizontales). Representa el porcentaje de la Inercia Total para cada tem en fila o columna que est explicada por ese eje. Por tanto, muestra la importancia de cada eje para cada tem incluido en fila o columna. Es el ms adecuado para analizar las marcas (si es lo que hemos incluido en columnas).

Es mejor mirar la seccin de Contribuciones Absolutas para analizar nuestros atributos y la de Contribuciones Relativas para analizar las marcas.


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Vista de Eigenvalues

La informacin sobre los Eigenvalues se muestra de dos formas diferentes: tabla y diagrama de sectores

Estadsticos de la Vista de Eigenvalues

Eigenvalues

El Eigenvalue nos indica la importancia de cada eje, mostrndonos para cada eje la cantidad de varianza (inercia) explicada por el mismo, es decir, la correlacin que existe entre las columnas y las filas. Estos valores se usan para construir el mapa de Correspondencias.

La suma de los Eigenvalues activos es el total de todas las desviaciones Chi para cada celda de la tabla. Cunto ms alta sea la cifra ms se desva la tabla de los valores esperados.

Los ejes del mapa de Correspondencias intentan explicar esta suma. En la pantalla de resultados se muestran varios estadsticos de los ejes, que normalmente explicarn la mayor parte de la varianza observada en los datos.

Los ejes aparecen siempre listadas por orden de importancia en orden descendente.

%

Esta columna nos muestra el porcentaje de varianza explicado por cada eje.

%+

Esta columna nos muestra el porcentaje de varianza acumulado, es decir, el explicado por ese eje ms los precedentes.

Grfico de Tarta

El diagrama de sectores ofrece una representacin grfica del porcentaje de varianza que explica cada una de las dimensiones (ejes).


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Diferentes Formas de Analizar el Mapa

Seleccin de los Ejes

Como hemos mencionado anteriormente, en un anlisis de Correspondencias se pueden identificar muchos ejes, de los cuales slo el 1 y el 2 se usan para el mapa inicial y reflejan la varianza ms grande del mercado. Por tanto los ejes 1 y 2 sern el eje X e Y respectivamente.

A medida que realice anlisis ms ambiciosos sentir la necesidad de usar otros ejes alternativos (distintos a 1 y 2), porque quizs discriminen mejor las marcas o targets que le interesan. Para hacer esto, en el Men Principal vaya a Ver / Aadir mapa y especifique los ejes que desea utilizar. Tambin puede utilizar el icono siguiente en la barra de

herramientas:

Variables Activas y Pasivas

Las variables del mapa pueden ser:

Pasivas (vs Activas) Todas las variables incluidas para generar el mapa al principio son variables activas (ya que todas contribuyen a los clculos y construccin del mapa), cuando volvemos algunas variables pasivas ya no influyen en la conformacin del mapa (en su construccin). Si estas variables, ahora pasivas, no se ocultan (ver ms abajo), aparecern en color verde, de forma que aunque no formen parte de la construccin del mapa s se pueda ver dnde se posicionaran en el mapa generado a partir de las variables activas.

Las variables pasivas no tienen masa por lo que no influyen en la conformacin del mismo. Estn excluidas de la tabla de clculos usada para crear el mapa, y por tanto, se superponen en el mismo. La posicin de una variable pasiva de las filas se determina en funcin de su patrn de respuestas respecto a las columnas activas. De forma que una variable pasiva de las filas se posicionar cerca de las columnas activas en las que es ms fuerte, como lo hacen las variables activas. De la misma forma, una variable pasiva de las columnas se posicionar segn sus respuestas respecto a las filas activas. En definitiva, cuando volvemos pasivas variables, el mapa se reconstruye excluyendo esas variables, que se superponen despus en el mapa generado. Para superponer variables demogrficas y/o medios debemos aadir estas variables como variables pasivas, de forma que el mapa no cambie y siga basndose solamente en las filas y columnas activas utilizadas inicialmente.

Nota: Cuando realicemos esto, se volver a construir el mapa y se perder cualquier modificacin que se hubiera realizado en el mismo (como edicin de textos, etc.).

Los motivos por los que podemos querer volver algunas variables pasivas son:

1) Tamaos muestrales pequeos: Si se han incluido en el mapa marcas que tienen muestras pequeas (menos de 100), debemos volverlas pasivas porque pueden ser poco fiables estadsticamente.


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2) Distancia Chi pequea: Si incluimos todas las frases de Estilos de Vida el mapa se vera muy saturado. Por eso, recomendamos usar las 15 a 20 frases con la distancia Chi ms alta, y volver pasivas las variables con una distancia Chi ms reducida.

3) Variables adicionales: El mapa de Correspondencias muestra la relacin entre dos conjuntos de variables. Sin embargo, puede ser interesante superponer otras variables no relacionadas en el mapa. Estas nuevas variables deberamos volverlas pasivas, o influirn y cambiarn la apariencia del mapa (ejemplo: medios superpuestos).

Para volver filas o columnas activas, seleccinelas dentro de la vista de Estadsticos Generales y con el botn derecho del ratn elija Cambiar Status / A pasivo.

Ocultar variables

Ocultar Vs Mostrar: Si ocultamos variables lo que hacemos es que no se vean en el mapa. Si ocultamos variables pasivas stas se eliminarn completamente; y si ocultamos variables activas stas contribuirn en la conformacin del mapa pero no se mostrarn.

Para ocultar site el cursor encima de la variable o una de las seleccionadas y haciendo clic en el botn derecho del ratn elija Ocultar. Para mostrarlos, vaya a Ver / Objetos Ocultos y seleccione las variables que se quieren volver a mostrar en el mapa.

Los motivos principales para querer ocultar variables son:

1) Demasiados datos en el mapa: Si tiene muchas marcas o frases activas y slo quiere centrarse en unas pocas, puede ocultar ciertas variables y as no aparecern en el mapa.

Nota: Las frases ocultas todava influirn en la formacin del mapa.

2) Marcas Pasivas: Si las variables se han vuelto pasivas porque su distancia Chi era muy pequea, se pueden ocultar para que el mapa no est saturado.

Para ocultar variables seleccinelas dentro del mapa y con el botn derecho del ratn elija Ocultar.


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Configuracin de la Apariencia del Mapa

Para modificar el formato y cambiar la apariencia de las variables en el mapa, primero seleccinelas, haga clic sobre el botn derecho del ratn y elija Propiedades. Aparecer el recuadro Propiedades del Punto que mostramos abajo. Dependiendo de lo que tengamos seleccionado (dentro de Seleccionar/Seleccionar en el men principal podemos hacer selecciones individuales o mltiples, o haciendo clic en el botn derecho del ratn) el men de edicin nos dar diferentes opciones. La mejor manera de aprender a editar el mapa es probar las distintas opciones y ver cmo va cambiando la apariencia del mismo.

Opciones de Fuente Ventana tpica de Windows que permite modificar todo lo que tiene que ver con la fuente (tamao, color, etc.).

Opciones de Smbolo Diferentes opciones para cambiar la forma y el tamao de los smbolos del mapa. Por ejemplo, si queremos distinguir entre los puntos de las filas y los de las columnas, podemos asignarles diferentes formas. Tambin se puede usar para deshacer los efectos de la opcin de Anlisis Avanzado.

Opciones de Etiquetado

Etiqueta de TextoNos permite elegir dentro de una gran variedad de opciones para editar la apariencia de los textos de las variables (enmarcarlos, acortarlos, cambiarles el color, etc.).

Texto de la EtiquetaEn esta pestaa podemos editar el texto del punto seleccionado. Esto es especialmente til, pues podemos cambiar el texto de las variables y ponerlo todo en maysculas o minsculas.Nota: Slo puede usar esta opcin si el punto est seleccionado.


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Impresin

Los mapas se pueden imprimir desde su impresora como cualquier otro documento. A continuacin nos referimos a una serie de opciones para imprimir que encontrar en Archivo / Imprimir dentro del men principal (como en cualquier programa del entornoWindows).

Opciones de Impresin Le permite cambiar la impresora que tiene como predeterminada seleccionando Establecer y eligiendo la impresora que prefiere. Tambin puede cambiar el tamao del papel y su orientacin.

Vista Preliminar Nos muestra cmo quedar lo que vamos a imprimir (esta opcin no est activa si estamos en la Vista de Grfico de Tarta).

Poner un Ttulo al Mapa Asegrese antes de imprimir que ha escrito un ttulo del Mapa. Para ello, seleccione en el men principal Editar / Ttulo de Mapa.

Se puede imprimir cualquiera de las vistas como en todas las aplicaciones para Windows. Le recomendamos que utilice el informe de Estadsticos Generales de Filas para recoger las frases ms discriminantes a la hora de realizar un anlisis Cluster.


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Superposicin de Variables

Una vez que ha generado el mapa, usted puede superponer cualquier otra variable del estudio con el que est trabajando dentro del mapa para ver dnde se situara. Como la tabla debe hacerse de nuevo para superponer los datos, las modificaciones que se hayan realizado anteriormente en el mapa se perdern. Ejemplos de variables que nos puede interesar superponer son:

1) Consumo de Medios2) Informacin sobre Frecuencia de consumo3) Grupos Cluster en el mapa de Correspondencias original4) No usuarios de la/s marca/s que nos interesan5) Grupos demogrficos tales como Edad o Clase Social

Para superponer las variables siga estos pasos:

Utilice la tabla original de Choices3 que us para generar el mapa de Correspondencias. Aada las variables adicionales a las columnas (por ejemplo programas de TV).

Vuelva a ejecutar el mapa de Correspondencias desde el Visor de Choices3. Primero, vuelva pasivas las variables que quiere superponer para que no influyan en

la formacin del mapa. Elimine las frases de Estilos de Vida menos discriminantes. Limpie y ordene el mapa.

Las variables que han sido superpuestas aparecern por defecto en color verde.

Nota: Si sabe de antemano que va a querer superponer otras variables, puede incluirlas desde el principio. En esos casos es importante acordarse de volverlas pasivas lo primero de todo.


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Anlisis Avanzado (Incorporacin de Estadsticos en 3-D dentro del Mapa)

Una de las funciones ms innovadoras del Anlisis de Correspondencias es la posibilidad de representar estadsticos clave sobre el propio mapa. Este efecto 3-D se consigue modificando el tamao de los puntos, de forma que los puntos ms grandes reflejan valores ms grandes. De esta forma se puede tener informacin sobre la importancia relativa de las variables incorporadas al mapa.

Para aplicar este tipo de vista a las variables, seleccione Anlisis / Anlisis Avanzado o

use el botn en la barra de herramientas. Le aparecer la siguiente pantalla donde debe seleccionar del cuadro izquierdo Cambiar tamao del smbolo en funcin de estadstico y pulsar Siguiente.

En la siguiente ventana, los estadsticos se dividen en Estadsticos Generales y Estadsticos Detallados (pantalla que se muestra a continuacin). Elija la opcin que mejor se adapte a sus necesidades y pulse sobre Siguiente.


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En esta ventana seleccione el estadstico que desea usar (como predeterminado aparece marcado Distancia Chi Cuadrado) y pulse sobre Siguiente.

Por ltimo, decida dnde quiere aplicar la configuracin (a las Columnas Activas, a las Filas Activas o a ambas) y pulse sobre Finalizar.


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Mapas de Correspondencias en 3-D

Los mapas en 3 dimensiones le permiten ver cmo se sitan las variables en un mapa creado con los 3 ejes principales del mapa de Correspondencias en un formato de 3D.

Dentro del Visor del Mapa de Correspondencias, haga clic en el icono 3D en la parte superior

derecha de la barra de tareas:

En la vista de mapas en 3D, puede utilizar los siguientes iconos para modificar el formato de la vista 3D:

Permite modificar la claridad de la vista 3D.

Permite ver los ttulos de todas las variables incluidas.

Muestra los puntos en tamao reducido

Muestra los puntos a tamao grande

El icono del armazn cambia la apariencia de los 3 ejes como si fuera una estructura metlica

El botn de las gafas de 3D permite tener una vista 100% en tres dimensiones

Hace rotar la vista 3D automticamente

Hace cesar la rotacin de la vista 3D.

Amplia la vista 3D y hacer un Zoom de acercamiento.

Reduce la vista 3D y hace un Zoom de alejamiento.

Deja el mapa con el formato original.

Para hacer rotar el mapa manualmente, haga clic en el botn derecho del ratn y mantngalo pulsado mientras lo mueve en la direccin correspondiente.Es posible ver la etiqueta de un punto concreto situndose con el puntero del ratn sobre l y esperado unos segundos.

Para seleccionar cualquiera de estas opciones, seleccione los iconos correspondientes para activarlos.

Tambin se pueden activar estas opciones desde los mens Opciones y Ver o desde la barra de tareas.


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Comandos de cada Men

El Men Archivo

El Men archivo permite abrir, guardar e imprimir los anlisis de Correspondencias.

Las opciones: Configurar Pgina y Vista Preliminar le permitirn cambiar la orientacin y mrgenes de la pgina adems de ver cmo aparecer impreso el documento.

Exportar: le permite exportar los estadsticos del mapa a cualquier otra aplicacin.

Tambin puede abrir los ltimos cuatro archivos usados que aparecern al final de las opciones del men desplegable.

El Men Editar

Este men es muy til, ya que permite cambiar el ttulo del mapa usando la opcin Ttulo del Mapa

Como hemos mencionado anteriormente, tambin puede cambiar el status de las variables (opcin Cambiar Status) de activas a pasivas y al contrario (para que contribuyan o no a la construccin del mapa inicialmente todas las variables estarn activas).


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El Men Ver

Este men no slo incluye las opciones estndar de Windows, sino que adems contiene una opcin para ver cules son las variables ocultas (Elementos Ocultos) y especificar cules se quieren volver a mostrar en el mapa. Adems, la opcin Rotar nos permite rotar los ejes del mapa.

El Men Seleccionar

Puede usar esta opcin para seleccionar las variables de acuerdo con sus especificaciones. Por ejemplo, puede seleccionar todas las variables de las columnas / filas activas y pasivas, etc.

Como en el caso del Anlisis Avanzado, aqu tambin existe un Asistente para hacer selecciones ms complejas dependiendo de determinados estadsticos, con la funcin Seleccin Avanzada. Primero, seleccione el valor estadstico a usar y pulse Siguiente.

Despus elija entre 1 y 100 el nmero de variables con los valores ms altos que desea seleccionar y pulse Siguiente.


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Finalmente elija el tipo de variables a seleccionar (Columnas Activas, Filas Activas) y pulse Finalizar.

Tambin se puede acceder a las funciones Limpiar Mapa y Auto-limpiar desde el men Seleccionar. En el apartado Limpiar Mapa, se le pedir Seleccionar los primeros n valores segn su distancia Chi para las filas. Introduzca el nmero de filas con el que desea realizar el mapa. Es posible establecer este nmero por defecto utilizando la casilla de confirmacin que aparece en la ventana de dilogo. El mapa mostrar ahora slo el nmero de variables que se ha seleccionado. Tambin tiene la opcin de elegir Auto-limpiar para limpiar el mapa dejando el nmero de filas establecido por defecto en la ventana anterior de Limpiar Mapa.


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ANLISIS CLUSTER


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Qu es el Anlisis de Segmentacin Cluster?

El Anlisis Cluster es una poderosa herramienta de segmentacin que permite a los usuarios segmentar una poblacin dada en grupos especficos de individuos similares.

Se puede aplicar a cualquier conjunto de variables que sean comparables. Con la Encuesta TGI o AIMC Marcas lo utilizaremos para segmentar grupos de individuos basndonos en sus respuestas a una serie de frases actitudinales.

El Anlisis Cluster se realiza para crear grupos actitudinales de entrevistados de forma que los entrevistados de cada grupo mostrarn respuestas similares a una batera de frases actitudinales. De este modo, estos grupos pueden ser unos importantes discriminadores en un mercado determinado.

Este software de Anlisis Cluster proporciona una forma fcil de seleccionar el target y las variables a incluir. El anlisis puede ser ejecutado por cualquier persona y los resultados pueden verse de manera interactiva en la pantalla. La aplicacin est conectada al programa Choices3, de forma que la definicin del target se realiza en Choices3, y una vez realizado el anlisis Cluster, los grupos resultantes pueden ser importados a Choices3 con el fin de continuar con el anlisis.


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Hacer un Anlisis Cluster Paso a Paso

Ver pasos previos en Anlisis de Correspondencias Paso a Paso de la pgina 9

(A) Preparacin del Anlisis Cluster

En la Ventana Principal de Choices3, usando el archivo original de especificaciones con el que habamos construido la tabla utilizada en el Mapa de Correspondencias, seleccionamos en el men principal "Herramientas" / "Salvar Archivo de Filtro de Grupos. Con este paso hacemos posible utilizar un target determinado (el guardado como filtro de grupos) desde el programa Cluster.

Debemos aseguramos que el tamao de muestra de nuestro Filtro es igual o superior a 2000.

Cuando nos pregunte si queremos ejecutar el Anlisis Cluster seleccionar "S."

(B) Ejecucin del Anlisis Cluster

Seleccionar Start a new cluster project" Elegir la encuesta que vamos a utilizar (que debera ser la misma que hemos usado para el

Mapa de Correspondencias). Dar un nombre al archivo y un ttulo al Anlisis. Seleccionar Change Filter y elegir el filtro (el target) que ya usamos en Choices3 para el

Mapa de Correspondencias y que, segn pasos anteriores, hemos guardado como Filtro de Grupos.Escoger las frases de Estilos de Vida seleccionando, en la ventanita de la izquierda, las que deseamos usar (normalmente, sern las listadas en la pgina impresa del Anlisis de Correspondencias, que eran las ms discriminantes para el mercado analizado), y pasarlas a la ventanita de la derecha haciendo clic en la flecha que apunta a la derecha.

Hacer clic sobre el botn de "Run Cluster, especificando a continuacin el nmero mximo de grupos que se desean generar (por ejemplo: podran ser 8)

Cuando el Anlisis se ha completado, elegir Cluster report y pasar ala interpretacin delanlisis segn la seccin que se muestra a continuacin.

Interpretacin del Anlisis Cluster

Consta de 3 pasos; los dos primeros establecen cul es el nmero mnimo y mximo de grupos que podemos usar, basndonos en algunos estadsticos bsicos. El ltimo paso es el ms creativo e implica que el usuario debe seleccionar la solucin que describa mejor su mercado (ej. Solution 6 que contendr 6 grupos):

i. Ir a Cluster Report y determinar cul es el nmero mnimo de grupos que se podran usar, teniendo en cuenta que el % de Varianza Explicada (Variance Explained) sea superior a 12.

ii. Todava en Cluster Report determinar cul es el nmero mximo de grupos que se podran usar teniendo en cuenta que el grupo ms pequeo tenga una muestra superior a 200.

iii. Ahora necesitar decidir cul es la Solucin Cluster ms adecuada:Para hacerlo, mirar todos los grupos de la Solucin Cluster 3 y resumir las caractersticas de cada unoteniendo en cuenta todas las actitudes (pero especialmente las que muestran una mayor desviacin estndar de la media), y dar un nombre a cada grupo segn el resumen de caractersticas realizado. A continuacin, repetir el proceso con la siguiente Solucin (ej. 4 grupos), y as sucesivamente. Llegar un momento en que la siguiente Solucin Cluster ya no aade ms informacin o incluso hace que se pierda la definicin de algn grupo. En ese momento es cuando se ha encontrado la mejor Solucin Cluster para segmentar el mercado.


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(C) Recuperar los Grupos Cluster desde Choices3

En la Ventana Principal de Choices3 ir a "Herramientas" y seleccionar "Importar Solucin de Grupos", a continuacin seleccionar el Proyecto Cluster que se desea importar y la solucin (nmero de grupos), la Solucin Cluster seleccionada aparecer al final del Diccionario de Choices3 en el librito Additional questions.

Ahora puede cruzar los grupos con cualquier variable de TGI o AIMC Marcas (para conocer mejor los grupos) o aadirlos a las columnas de la tabla original (utilizada para el Mapa de Correspondencias) y volver a generar el Mapa original pero esta vez con los grupos Cluster como variables pasivas, de forma que podremos ver dnde se sitan en el Mapa.


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Cmo realizar un Anlisis Cluster

Este apartado describe con ms detalle el mismo proceso explicado en el apartado anterior Hacer un anlisis Cluster Paso a Paso

Uso de Correspondencias para encontrar las frases de Estilos de Vida que ms discriminan

En primer lugar es conveniente hacer un Mapa de Correspondencias para saber cules son las frases de Estilos de Vida que ms discriminan en el mercado objeto de estudio. Despus imprimimos utilizando la opcin de imprimir General Report, identificando las 15-20 primeras frases de acuerdo con su Distancia Chi (Chi Distance).

Recomendamos hacer primero un Mapa de Correspondencias porque eso nos mostrar las frases actitudinalmente que claramente mejor discriminan ese mercado. Normalmente, cuando hagamos el mapa de correspondencias volveremos pasivas todas las frases excepto las 15 - 20 frases con la distancia Chi ms grande, y las ocultaremos para tener un mapa ms claro. Las frases que queden activas sern las mejores para el Anlisis Cluster. Tambin podran dejarse las 40 frases con distancia Chi ms grande en el mapa y slo coger las 20 primeras (que es el nmero que nosotros recomendamos) para el Anlisis Cluster. Si dejamos fuera del anlisis las mejores frases no estaremos aprovechando todo el potencial del Anlisis Cluster. Por tanto, aunque el Anlisis Cluster le permite escoger las frases que quiera sin necesidad de hacer primero un Anlisis de Correspondencias, le recomendamos que lo haga siempre para obtener mejores resultados.

Guardar un Filtro (target) desde la Pantalla de Codificacin de Choices3

Para ejecutar un Anlisis Cluster, primero debe crear un filtro o target de entrevistados en Choices3 (el target que pretende segmentar con el Anlisis Cluster). Por ejemplo: usuarios de Cerveza Embotellada, usuarios Heavy de Champ, compradores de zapatos...). El filtro (target) escogido debe tener por lo menos una Muestra de 2000 entrevistados. La definicin de grupos Cluster a partir de un filtro con una muestra menor, podra significar obtener unos grupos con un tamao muestral demasiado reducido y por tanto, poco fiables.

En la ventana principal de Choices3 introduzca su target como Filtro. Normalmente el mismo filtro que se us para el Anlisis de Correspondencias. Ser til comprobar el tamao de muestra de este target antes de antes de seguir adelante.

Seleccione en el Men Principal de la ventana principal de Choices3 Herramientas / Salvar Archivo de Filtro de Grupos.

Elija S cuando le pregunte si desea guardar el filtro.

Elija S cuando le pregunte si desea ejecutar el Anlisis Cluster ahora.

Si no deseara realizar en ese momento el Anlisis Cluster, responda que no y cuando desee realizarlo abra el programa de Cluster para ejecutar el anlisis con el filtro que ya ha guardado.


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Iniciar un proyecto nuevo

Este es el cuadro de dilogo que aparece al abrir el programa de Anlisis Cluster:

Seleccione 'Start a new cluster project' y haga clic en OK, o si ya tena abierto el programa seleccione 'File/New Project' en el men principal.

Aparecer la ventana de New Cluster Project. Seleccione la encuesta que usar en el proyecto. Esta encuesta debe ser la misma que ha usado en Choices3 para el Mapa de Correspondencias.

Introduzca el ttulo que quiera darle al Anlisis y un nombre para el Proyecto. Podra serle muy til usar el mismo nombre que haya usado para el Anlisis de Correspondencias. Haga clic sobre OK.


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Seleccin del Filtro y las Variables

La ventana Cluster Definition permite introducir el filtro (target) y las variables a usar en el anlisis.

Eleccin del Filtro

Para seleccionar un filtro, haga clic sobre el botn 'Change Filter'. Elija un filtro y haga clic sobre OK. El filtro seleccionado y su tamao muestral

aparecern a la derecha del botn 'Change Filter'.

Eleccin de las Variables


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Elija las frases que desea usar en el Anlisis seleccionndolas y haciendo clic sobre: las enviar a la casilla derecha, donde se van almacenando las frases que se van a utilizar.Elimine las frases que no desee usar seleccionndolas de la casilla de la derecha y

pulsando:

Seleccin de las frases a usar en el Anlisis: utilice las frases de Estilos de Vida que ms discriminan (segn el mapa de correspondencias) seleccionndolas de la lista de la ventana de la izquierda. Las variables que vaya seleccionando aparecern en la ventana de la derecha. Para seleccionar una variable, sitese sobre ella y haga doble clic o un clic en el botn apropiado.

Para eliminar una variable, seleccinela y haga clic en el botn apropiado.

El orden en el que aparecern las variables est determinado por el orden establecido en la base de datos. Las variables sern eliminadas de una lista y aadidas a la otra por lo que nunca aparecern en las dos a la vez.

Para seleccionar ms de una variable a la vez, haga clic y arrastre con el ratn para seleccionar un rango (cuando las variables estn seguidas). Si las variables no estn juntas, mantenga pulsado la tecla Control (CTRL) del teclado al seleccionarlas.Recomendamos elegir un mximo de 25 frases (normalmente se escogen 15-20 frases).

Ejecutar el Anlisis

Para ejecutar el Anlisis, haga clic sobre el botn . Este botn slo se activa si est abierta la ventana Cluster Definition.

Introduzca el nmero mximo de grupos cluster que desea crear, y pulse sobre el botn OK para iniciar el proceso de Anlisis (si selecciona '6' grupos, Choices3 crear no slo la solucin de 6 grupos, sino tambin las soluciones de 5, 4, 3 y 2 grupos cluster).


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Analizar una muestra de hasta 10.000 individuos en ningn caso llevar ms de 10 minutos. Sin embargo, no es posible predecir cunto tardar en ejecutarse el anlisis ya que esto depende de distintos factores:

i) El tamao de Muestra del Filtro /Baseii) El nmero de Soluciones Cluster elegidasiii) La velocidad de su ordenadoriv) El mercado que est analizando

Siempre que sea posible, el programa le ir dando una indicacin del progreso realizado en cada parte del proceso. El anlisis puede ser cancelado al final de cada paso. Para cancelar un anlisis que se est ejecutando pulse sobre Cancel y espere a que el sistema responda al final del paso que est realizando.


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Interpretacin de Resultados

Una vez que el Anlisis ha terminado de ejecutarse deber elegir qu solucin ver y cmo. Elija una opcin de la siguiente pantalla:

Hay varios estadsticos que puede imprimir o visualizar en la pantalla:

Ventana Summary Statistics. Ventana Cluster Report. Ventana Cluster Solution. Ventana Cluster Groups.

Todas estas ventanas son accesibles desde View en el Men Principal. Es mejor usar el siguiente orden para trabajar con los resultados:

1) Mirar la ventana Summary Statistics.2) Hacer una valoracin general de todas las Soluciones Cluster obtenidas.3) Examinar una Solucin Cluster especfica.4) Examinar uno por uno los grupos obtenidos en una solucin cluster especfica.

Ventana Resumen de Estadsticos (Summary Statistics)

Seleccione en el men principal 'View / Summary Statistics'.

Esta ventana muestra la media global y la desviacin tpica (que mide el grado de dispersin de las respuestas) para la muestra total (target). Esta informacin puede ser til para identificar frases con distribuciones fuertemente desviadas. Todas las variables estn normalizadas a una media de 0 y una desviacin tpica de 1 antes de ejecutar el Anlisis Cluster esto nos asegura que cada variable tenga la misma importancia en el Anlisis.

Por ejemplo, en el caso de las frases que tienen una escala de 6 puntos, la puntuacin media ser 2.5, basada en una puntuacin de 1 "Totalmente en desacuerdo" y de 5 para "Totalmente de acuerdo". Esto le dar una indicacin de qu frases tienen una respuesta ms positiva (o negativa). La Desviacin Absoluta muestra la diferencia media existente entre la media global y las respuestas de los entrevistados.


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Ventana Informe del Cluster (Cluster Report)

Esta ventana muestra el porcentaje de Varianza Explicada (Variance Explained), que es la proporcin de la varianza total que explica esa solucin Cluster. El Anlisis Cluster intenta encontrar grupos con una pequea varianza interna (dentro del grupo) pero que sean lo ms distintos posible entre s. La cifra mostrada es el porcentaje de varianza entre los grupos y no la varianza dentro de ellos. Por tanto, cuanto ms alta sea la cifra de varianza del grupo mejor es ste. Adems, en esta ventana se muestra cul es el tamao muestral de los grupos ms pequeos y ms grandes de cada solucin; el tamao de cada uno de los grupos de una solucin puede verse en la ventana de Soluciones de Cluster (Cluster Solution).


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Ventanas de Soluciones de Cluster (Cluster Solution Windows)

La ventana de Cluster Solution muestra informacin para todos los grupos Cluster de una solucin dada. Esta ventana ofrece la posibilidad de examinar globalmente una solucin dada podemos observar el mismo estadstico para cada uno de los grupos pudiendo comparar unos con otros.

La ventana de Cluster Group Report muestra los indicadores estadsticos bsicos para cada uno de los grupos de la solucin. De esta forma podremos examinar en detalle cada uno de los grupos.

Para ir cambiando de soluciones haga clic en y podr elegir qu solucin ver.

El objetivo principal de ambas ventanas es examinar en detalle las particularidades de cada grupo cluster, y poder as elaborar una breve descripcin o 'fotografa' de cada uno de ellos.

Los grupos Cluster se han formado agrupando a los individuos que han respondido de forma similar a las frases. No todos habrn respondido exactamente lo mismo dentro de un grupo, pero existir un patrn global de grupo en contraste con otros. Usted deber interpretar estos patrones e intentar entender por qu esos individuos han sido agrupados de esa forma.

El informe muestra los siguientes estadsticos:

i) Standard Deviations from the mean = (Media del Grupo - Media de la Muestra) (Desviacin Standard respecto de la media) Desviacin tpica de la Muestra

ii) Absolute Deviations from the mean = Media del Grupo - Media de la Muestra(Desviacin absoluta de la media)

iii) Absolute mean = Media del Grupo para esa frase


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(Media absoluta)

iv) Variance breakdown: Un desglose de la Varianza remanente por grupo y por variable y un desglose de la Varianza Explicada (Variance Explained) por variable.

En todos los casos, las cifras altas (positivos) muestran un grado de acuerdo alto, las bajas (negativas) significan un grado alto de desacuerdo.

Recomendamos usar la Desviacin Standard de la media (Standard Deviations from the mean) para interpretar los grupos Cluster. Las cifras de este estadstico reflejan las desviaciones de este grupo Cluster (comparado con la muestra completa), las cuales han sido normalizadas en trminos de Desviaciones Standard. Es importante usar este estadstico ya que el anlisis ha utilizado datos normalizados cuando form los grupos y es comparable entre variables (la misma cantidad de Desviacin tiene exactamente la misma significacin en una frase que en otra).

Cdigos de Colores

Las cifras de Desviacin Estndar respecto de la Media (Standard Deviations from the mean) de la ventana de Solucin de Grupos Cluster (Cluster Group Report) aparecen en distintos colores siguiendo un cdigo para facilitar su interpretacin. Las cifras en rojo significan una desviacin positiva mientras que las cifras en azul significan una desviacin negativa. Si el rojo o azul son claros indican que la desviacin es fuerte mientras que un rojo o azul oscuros indican una desviacin muy pequea aunque importante.

Rojo Claro Desviacin Positiva mayor que 1 (Desviaciones Standard de la Media)Rojo Oscuro Desviacin Positiva entre 0.6 y 1 (Desviaciones Standard de la Media)Azul Oscuro Desviacin Negativa entre 0.6 y 1 (Desviaciones Standard de la Media)Azul Claro Desviacin Negativa mayor que 1 (Desviaciones Standard de la Media)


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Cuntos Grupos Cluster debo elegir?

La eleccin de la Solucin Cluster ms adecuada es un arte, y la decisin deber basarse en una serie de elementos:

Observar cada uno de los grupos Cluster en detalle, llevndolos a Choices3 para conocer, entre otras cosas, las caractersticas demogrficas de cada grupo. Hay que ver qu grupos tienen sentido y son ms interesantes. Comparar unas soluciones cluster con otras para ver cules son los grupos que ms interesan y cules no. Se alcanzan los objetivos de anlisis fijados inicialmente o debera considerarse usar un target diferente o un conjunto distinto de variables?

Normalmente lo que suele ocurrir si se compara, por ejemplo, la solucin de 5 grupos y la de 6 es que en la solucin de 6 se mantienen los 5 grupos y adems ganamos un grupo nuevo, es decir, la nueva solucin de 6 no cambia de manera significativa lo que ya encontrbamos en la de 5. Lo que tambin podra ocurrir es que se pierda un grupo y aparezcan 2 grupos nuevos. Intente identificar cules son los grupos nuevos y cules han desaparecido. Pregntese si los nuevos grupos son tiles o si por el contrario ha desaparecido un grupo que era muy interesante.

El tamao muestral del grupo ms pequeo es importante porque limitar los anlisis que se van a poder llevar a cabo con ese grupo dentro de Choices3. Si est interesado en analizar marcas con poca penetracin, deber usar un nmero menor de grupos para que los tamaos muestrales de cada uno sean ms grandes.

Seleccione en el Men Principal 'View/Cluster Report' para ver la informacin relativa al anlisis:

* La Varianza Explicada (Variance Explained) como un porcentaje* El tamao Muestral del grupo ms pequeo de la Solucin.* El tamao Muestral del grupo ms grande de la Solucin.

El nmero de grupos desde 2 hasta el mximo especificado para la ejecucin del anlisis

El % de Varianza del Total Muestra explicado por el fraccionamiento de la Muestra en unnmero de grupos determinado.


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El % de Varianza Explicada (Variance Explained) indica cunta de la varianza original de los datos es explicada al repartir a los entrevistados en 2, 3, 4, 5 grupos etc. El % de varianza obtenido variar dependiendo de la naturaleza de los datos analizados.Por ejemplo, un tamao muestral muy grande y un gran nmero de variables tender a darnos niveles de explicacin muy pequeos. Como criterio de trabajo mencionar que un 12-15% de varianza sera el mnimo aceptable y que es raro conseguir ms del 30%. La importancia del tamao de los grupos ms pequeos y ms grandes (tal y como puede verse en la ventana resumen), ya que no le interesar tener un grupo muy pequeo o uno demasiado grande.

Otras consideraciones a tener en cuenta en la decisin de qu solucin Cluster utilizar tienen que ver con cuestiones prcticas como: para qu vamos a utilizar los grupos Cluster. Si, por ejemplo, el anlisis va a presentarse a un pblico numeroso, cuntos grupos sera capaz de aprehender este pblico? : Probablemente 12 son ya demasiados.

Cuantos ms grupos Cluster haya, mayor ser la varianza explicada (lo cul es bueno). Sin embargo, la varianza explicada (Variance Explained) segn el nmero de grupos se incrementar en una cantidad cada vez menor. Un nmero demasiado grande de grupos Cluster puede llegar a ser inmanejable, y puede sustentarse en tamaos muestrales muy pequeos.

Ventana de Grupos Cluster

Esta ventana nos muestra la misma informacin que la ventana de Soluciones Cluster (Cluster Solution Window), pero permite ver los resultados para cada grupo individualmente. Tambin muestra los 3 estadsticos principales (Desviacin Estndar de la Media, Desviacin Absoluta y Media Absoluta) en columnas consecutivas y permite ordenar los resultados, en orden descendente o ascendente, utilizando el estadstico que nos interese. sta es quiz la ventana ms til para examinar en detalle los grupos de una Solucin Cluster.

Por defecto, la ventana nos muestra los datos ordenados por la Desviacin Estndar de la Media (Standard Deviations from the mean) en orden descendente, sin tener en cuenta el signo (positivo o negativo). sta es la forma en que recomendamos analizar los resultados, ya que asegura que las desviaciones ms importantes (caractersticas) de cada grupo aparezcan al comienzo de la lista. Sin embargo, si lo desea puede ordenar los datos por cualquiera de los otros dos estadsticos, especificando el estadstico que desea usar seleccionndolo en la lista de la casilla de Sort by:. En esta ventana y desplegando la lista de grupos de la casilla groups:, es fcil seleccionar el grupo Cluster que se desea analizar y ver cules sus caractersticas ms importantes.


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Recuperar los Grupos Cluster en Choices3

Una vez que se han analizado los grupos Cluster en el programa de Cluster, normalmente el siguiente paso es llevar los Grupos resultantes a Choices3 para poder realizar una interpretacin y anlisis ms detallado de los mismos. En Choices3, se pueden cruzar los Grupos con cualquier variable del estudio con el que hayamos hecho la segmentacin. Para hacerlo tendr que indicar al sistema qu solucin de grupos desea introducir en Choices3. Esto no se realiza de forma automtica ya que normalmente slo querr llevar a Choices3 una solucin, y el programa de Cluster genera varias soluciones.

Importar a Choices3

En la Ventana Principal de Choices3 seleccione en el Men Herramientas / Importar Solucin de Grupos. Aparecer la siguiente ventana:

Elija la solucin/es Cluster que desee importar al diccionario de Choices3.

Nota: Los archivos de soluciones Cluster se guardan junto con todos los datos que aparecen en la Pestaa de Preguntas, por lo que una vez importados cualquiera que acceda a Choices3 podr ver, junto con el resto de variables, las soluciones importadas.

Una vez importada la solucin de grupos al diccionario de Choices3, los grupos podrn ser seleccionados como cualquier otra variable de la encuesta (ver ventana abajo). Los grupos Cluster pueden cruzarse ahora con cualquier otra variable. Tambin pueden utilizarse como targets en el anlisis de medios.


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Qu pasa si mis grupos Cluster no aparecen en la Pestaa de Preguntas?Asegrese de tener abierta la misma encuesta con la que gener el Anlisis Cluster, recuerde que Choices3 muestra el nombre de la encuesta abierta (activa) en la esquina inferior derecha de la pantalla.

Cmo puedo poner nombres a mis grupos Cluster?Puede dar un nombre a cada Grupo Cluster que resuma las caractersticas de los miembros que lo integran. Para ello, en Choices3, ponga los Grupos en columnas, filas o filtro y en la ventana del Editor de Tablas d un nombre los Grupos Cluster editando los textos actuales. Para utilizarlo posteriormente en otros anlisis le ser til guardarlos como un archivo de definicin (desde el Editor de Tablas) con los nombres de los grupos ya editados.

Para acceder al Editor de Tablas, en la Ventana Principal de Choices3 vaya al Men de

Codificacin y seleccione Codificacin / Editar Tabla, (Ctrl + E) o pulse el botn .


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Superposicin de los Grupos Cluster en el Mapa Original de Correspondencias

Muchas veces resulta til ver dnde se sitan los distintos Grupos Cluster en el Mapa de Correspondencias original. Nos ayudar a decidir cul de las Soluciones Cluster es mejor utilizar para llegar a nuestro target. Podra encontrar que un grupo es una versin ms refinada de otro grupo y que por lo tanto responder a la misma estrategia.

Los grupos Cluster generados en el ejemplo de Cervezas, han sido superpuestos en el Mapa de Correspondencias original.

Esto se ha realizado recuperando, en Choices3, el archivo de especificaciones original con las marcas vs. las frases actitudinales, y aadiendo los grupos Cluster a las columnas. A continuacin, ejecutar el Mapa de Correspondencias como se hizo anteriormente.

En este punto, es muy importante volver variables pasivas los Grupos Cluster. Es importante realizar esto antes de pasar por el proceso de ordenar y editar el Mapa de Correspondencias descrito anteriormente.


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Un ejemplo de Anlisis Cluster: Segmentacin de consumidores de cerveza

1) Realizacin de la Tabla

Introduzca las marcas de Cervezas en columnas, y el total de acuerdo (muy + bastante de acuerdo) de las frases de Estilos de Vida que se refieren a Alimentacin y Bebidas

Guarde la tabla como un archivo de especificaciones; para que sea ms fcil, es aconsejable utilizar el mismo nombre para este archivo y para el mapa de correspondencias y el cluster. Ejecute la tabla.

Ejecute el Mapa de Correspondencias y analcelo para ver si ofrece una buena representacin del mercado. Cuando est satisfecho con el mapa, imprmalo usando "Archivo / Imprimir".

Para obtener una copia de las frases de Estilos de Vida utilizadas en el Mapa, imprima tambin la ventana de Estadsticos.

2) Preparacin del Anlisis Cluster: seleccin de las frases de Estilos de Vida

Para el Anlisis Cluster, seleccionar aquellas frases de Estilos de Vida con mayor distancia Chi respecto al centro del Mapa. Con el listado que hemos impreso desde la Vista de Estadsticos del Anlisis de Correspondencias.

En Choices3, introduzca el filtro Bebe cerveza: S. Seleccione Herramientas / Salvar archivo de filtros (ctrl + D) para fijarlo como un filtro (target) de Cluster.

Despus de guardar el filtro, entre en el software de Anlisis Cluster. El software de Anlisis Cluster podra abrirse tambin mediante un acceso directo en Inicio/Programas/ KMR SPC Software.

A continuacin, elija la base de datos/Encuesta que va a utilizar (deber ser la misma que la utilizada en Correspondencias). D un ttulo al proyecto, por ejemplo: Cervezas y un nombre al archivo, como Cluster Cervezas.

Seleccione, de la lista de frases de Estilos de Vida que aparecen en la casilla izquierda de la ventana, las primeras 15-25 frases que ya se identificaron previamente en la Vista de Estadsticos del Anlisis de Correspondencias

A continuacin, compruebe que todas las frases elegidas (que ahora estn en la casilla derecha de la ventana) son las pertinentes para el mercado que estamos estudiando. Si piensa que no son significativas, o que son muy similares entre s, haga clic en el botn de la flecha hacia la izquierda para quitarlas de la lista. Vd. podra decidir incluir frases que no son tan importantes en trminos de distancia Chi en el Mapa de Correspondencias.


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3) Ejecucin del Anlisis Cluster

Haga clic en el botn y especifique cuntas Soluciones de Grupos Cluster quiere generar.

Puesto que el software generar tambin las Soluciones Cluster por debajo del nmero que usted ha seleccionado, es mejor especificar de ms que de menos. Normalmente, se especificar entre 4 y 8, pero puede variar segn el mercado que se est estudiando.

4) Interpretacin de los resultados

Una vez ejecutado el anlisis cluster y en el programa de Cluster, se deben analizar algunos indicadores estadsticos para comprender los distintos Grupos. En la pgina 34 encontrar una explicacin detallada de cmo realizar la Interpretacin de los resultados. La ventana de Soluciones Cluster ("View Cluster Solution") es particularmente interesante.

Mirando las 5 primeras frases (aproximadamente) de cada Grupo de la Solucin, podr empezar a tener una idea de cmo se diferencian los Grupos Cluster actitudinalmente unos de otros. Aquellas frases con signo negativo indican que los entrevistados no estn de acuerdo con ellas.

Le recomendamos que imprima la lista con las frases de estilos de vida para cada Grupo Cluster y para cada una de las Soluciones generadas. Las frases de Estilos de Vida estn ordenadas en sentido descendente, por la Desviacin Estndar de la Media, para cada grupo. Podra serle til poner nombre a los Grupos Cluster, ya que estamos intentando asociar estos grupos con gente que podemos ver en la calle.

Dentro del programa de Cluster, examine cada Grupo en cada Solucin.

5) Importar los grupos Cluster desde Choices3

Una de las formas ms efectivas de interpretar los Grupos Cluster es importarlos a Choices3 para seguir analizndolos.En primer lugar, importe sus Grupos Cluster a Choices3 seleccionando Herramientas / Importar solucin de grupos en la ventana principal de Choices3.

La eleccin de las variables para analizar los Grupos depender del mercado que se est estudiando, por ejemplo, le podra interesar incluir las siguientes:

i) Perfil demogrfico

ii) Perfil de consumo de Medios

iii) Perfil de Consumo de Productos y Marcas

iv) Consumo de Programas de TV


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Explicacin de los Estadsticos

Anlisis Cluster

Si la distribucin de la poblacin en una muestra no es homognea, los entrevistados se agruparn a menudo juntos en Clusters. Las lagunas pueden tambin indicar que hay una mezcla de varias distribuciones.

Como los Cluster son muy sensibles a las variaciones de la muestra, cualquier pequea perturbacin en los datos puede dar como resultado una agrupacin Cluster muy diferente.La eleccin del nmero de Grupos Cluster no puede llevarla a cabo el algoritmo, sino que debe hacerse subjetivamente. Por ese motivo, el Anlisis Cluster no es una herramienta estadstica rigurosa y precisa, y debe aplicarse tras una consideracin y bsqueda cuidadosa de toda la informacin disponible.

Metodologa Cluster El proceso de agrupacin cluster comienza con la comparacin de la distancia de cada individuo (observacin) respecto a la Media de referencia (Centroides) de cada uno de los Clusters propuestos en la muestra de n individuos (observaciones). El individuo (observacin) es asignado al cluster de centroide ms prximo. Las distancias se recalculan y los individuos se recolocan tantas veces como sea necesario. El proceso contina hasta que todos los individuos (observaciones) estn agrupados en los cluster con la mnima distancia posible respecto a sus Medias de referencia (centroides).

Algoritmo de K-Medias (K-Means Algorithm)

El programa de Anlisis Cluster utiliza un algoritmo de particin de K-Medias. Un algoritmo de particin parte de un nmero pequeo de grupos para llegar a un nmero ms grande, al contrario que un algoritmo de fusin, que funciona a la inversa.

El programa empieza partiendo de un nico grupo (el target que hayamos decidido), despus construye una Solucin de 2 Grupos Cluster, una solucin de 3 Grupos Cluster y as sucesivamente hasta llegar al nmero de Grupos Cluster que el usuario haya especificado. Esto se conoce como un anlisis de Multi-K-Medias, donde K representa el nmero de Grupos Cluster elegido por el usuario. La particin siempre resulta de la divisin de un grupo existente en dos. El programa selecciona y divide el grupo ms dbil, es decir, el que tiene una mayor varianza interna.

Se toman las distancias al cuadrado de cada individuo y se elige al individuo con la puntuacin ms alta y despus al individuo que es ms distinto (al opuesto).

i) Estandarizar VariablesLas variables se estandarizan (normalizan) a una media de 0 y una varianza de 1, lo cual asegura que todas las variables tienen el mismo peso en el anlisis.

ii) Dividir el Target en dosSe seleccionan dos puntos originarios. El punto A ser el ms lejano del centroide del target que se va a dividir, y el punto B ser el ms lejano del punto A (una vez elegido ste). El resto de los individuos sern asignados a cada grupo en funcin de estos dos puntos originarios.


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iii) Refinar la Solucin Cluster y ejecutar K-MediasPara cada entrevistado, y para cada Grupo Cluster distinto al actual del entrevistado, el programa calcula el incremento del error debido al cambio de grupo. Si el incremento mnimo en el error es negativo, el entrevistado se incorpora al cluster con el mnimo error. El punto medio de los Grupos Cluster objeto de estas transferencias (los que pierden y ganan sujetos) se reajusta tan pronto como se registra cualquier incremento en el error. As, se repiten las transferencias de individuos hasta que no se pueda mover ningn individuo ms.

iv) El nmero de grupos es menor que el nmero solicitadoSi el nmero de grupos es todava inferior al que se solicit, el grupo con la mayor varianza se divide, y se repiten las fases (ii) y (iii).

Bibliografa:

Hartigan, J.A (1975) Clustering Algorithms (Wiley, New York)Everitt, B (1974) Cluster Analysis (Heinemann, London)MacQueen, J (1967) "Some methods for Classification and analysis of multivariate observations", Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, University of California Press, Berkeley

Desviacin Absoluta de la Media (Mean Absolute Deviation)

Cada observacin (individuo) se valora en trminos de su desviacin respecto a la Media. Las desviaciones resultantes se suman y se calcula la Media.

Varianza (Variance)

La varianza es la media de la suma de las desviaciones al cuadrado.Cuanta ms pequea sea la varianza existente en la poblacin (Universo), ms correcta ser la muestra tomada de esa poblacin.

Desviacin Tpica (Standard Deviation)

Una vez elevada al cuadrado, la raz cuadrada de la varianza se toma como una medida de dispersin.


COMANDOS DE LA VENTANA PRINCIPAL DE CLUSTER

Men FILE

New Project Crea un nuevo proyecto Cluster y lo muestra en la ventana activa. Le preguntar si quiere guardar el documento cuando cierre la aplicacin.

Open Project Muestra la ventana de dilogo Open File, as podr abrir un fichero y cargarlo en una nueva ventana. Tambin le permitir crear un nuevo documento cambiando el nombre y poniendo uno que no exista todava.

Close File Cierra la ventana que est abierta (activa) en ese momento.

Close Project Cierra el proyecto que estaba abierto y retrocede a la ventana inicial donde se puede comenzar con un nuevo proyecto cluster o trabajar con uno ya existente.

Save Project Guarda el Proyecto abierto (activo) en la ventana. Si el documento no tiene nombre, aparecer la ventana de dilogo Save As para que Vd. le d un nombre y elija dnde quiere guardarlo.

Save As Le permite guardar un documento con un nuevo nombre, o en un sitio diferente del disco. El comando muestra la ventana de dilogo Save File As. Podr introducir el nuevo nombre del archivo, incluyendo la unidad y el directorio. Todas las ventanas que se refieran a este archivo se actualizarn con el nuevo nombre. Si elige un nombre de archivo que ya existe, le preguntar si quiere sobreescribir el que ya exista.

Print Imprime el contenido de la ventana activa. Utilice File / Print Preview para ver cmo quedar el documento en las pginas impresas. Utilice File / Print Setup para seleccionar una impresora, y para establecer las opciones de impresin.

Print Preview Abre una ventana especial que muestra cmo aparecer el documento activo cuando se imprima. La ventana de vista preliminar muestra como quedarn una o dos pginas del documento activo al imprimirse. Los controles de la pantalla le permitirn ver las distintas pginas del documento.

Print Setup Muestra el cuadro de dilogo de Configurar Impresin, que permite seleccionar y configurar la impresora que se va a usar.

Import filter Con este comando podr importar un filtro (target) que haya sido guardado en Choices3.

Exit Cierra el programa de Cluster. Antes de ejecutarlo, asegrese de que ha guardado el archivo.


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Men EDIT Copy Copiar

Men VIEWProjectSummary Para cada variable (afirmacin) muestra la media y la desviacinStatistics tpica

Main Report Para cada Solucin, muestra la cantidad de varianza y el tamao del grupo ms pequeo y ms grande de cada Solucin. Le permite ver cualquier Solucin Cluster.

Cluster InformationCluster ReportCluster Solution Muestra para cada Grupo de una determinada Solucin: la desviacin

Tpica de la Media, la Desviacin Absoluta de la Media y la Media Absoluta para cada frase.

Cluster GroupCluster Log Proporciona un informe de cmo ha se ha generado cada grupo cluster,

con el nmero de pasos y los casos que se han movido.

Men ANALYSISRun Cluster Ejecutar el Anlisis Cluster

Createmembershipdata Choices 1 Crea un archivo importable a Choices 1

Createmembershipdata Choices 2 Crea un archivo importable a Choices 2 y 3

Add Variable Aadir variable

Remove Eliminar variableVariable

Men OPTIONSSystem Muestra los directorios que se usan en Cluster, y puede ser til paraOptions saber dnde se guardan ciertos archivos.

Project options Permite cambiar el ttulo del proyecto y el nmero de clusters.

Save Project Permite guardar las especificaciones del proyecto.


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Men WINDOWCascade Muestra todas las ventanas activas en cascada, as se puede ver la barra

de ttulo de cada una.

Tile Muestra todas las ventanas en la misma pantalla de forma no superpuesta.

Arrange Icons Junta todos los iconos de las ventanas minimizadas en una fila encima de la barra de aplicaciones de la ventana principal.

Close All Permite cerrar todas las ventanas de Cluster.

Men HELP Ofrece ayuda para ejecutar el anlisis cluster.

Documents

Cluster y Correspondencia Choices 3