続・Stataはじめました

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久しぶりの更新です。

今回はクラスター分析を使ってみました。

クラスター分析の手法としては大きく分けて二つあります。

１）階層的クラスター分析

２）非階層的クラスター分析

ですが、今回は非階層的クラスター分析において使用するコマンドのみ概説します。

Ⅰ：非階層的クラスター分析（k-means法）の実行

cluster kmeans 変数１　変数２　変数３　・・・　変数p, k(クラスター数)　measure(距離名)　name(クラスター名)

※クラスター数、は分析対象データに応じて適宜設定します。
※距離名、は類似度の指標を設定します。なお、k-means法による分析では、ユークリッド距離が類似度のデフォルトとして設定されています。
例）(matching)⇒単純一致係数、(Peason)⇒ピアソンのファイ係数、(Gower)⇒Gowerの一般類似係数
※クラスター名は自分で判別できるよう、適宜設定します。

Ⅱ：クラスターの中身の解釈（分析に用いた変数の平均値の比較）

tabstat 変数１　変数２　変数３　・・・　変数ｐ, s(mean) by(クラスター名)

※出力した表をエクセルなどにコピーし、グラフ化して各クラスターの特徴を比較します。



参考文献：石黒格（2008）：『Stataによる社会調査データの分析』