Задача 7. Классифицировать респондентов по мотивам обращения к альтернативным практикам питания

Нашей последней задаче было классифицировать опрошенных по тому, какими мотивами они руководствуются, выбирая какую-либо практику питания.

Гипотеза: Мы предположили, что респондентов, обращавшихся когда-либо к альтернативным практикам питания, можно разделить на несколько групп: тех, кто придерживался альтернативной практики питания из-за того, что хотят таким образом улучшить свой внешний вид, сбросить лишний вес, тех, кто обращался к альтернативным практикам питания из-за проблем со здоровьем, и тех, кто обращался к альтернативным практикам из-за личных соображений («за компанию» с друзьями или же из-за идеологических причин)

Вопрос в анкете про мотивированность был множественный. Респонденты могли выбрать несколько мотивов. Чтобы решить эту задачу, мы обратились к иерархическому кластерному анализу, так как этот анализ

Чтобы провести иерархический кластерный анализ, мы дихотомизировали шкалу, получив переменный для анализа.

Мотивы, которые мы выделили:

1. Борьба с лишним весом;

2. По идеологическим причинам (например, вегетарианство);

3. Улучшение внешности;

4. Спортивный режим питания (особый рацион питания в связи с занятием спортом);

5. Религиозные нормы, связанные с определёнными продуктами;

6. Экономия средств;

7. Медицинские показания;

8. Проблемы со здоровьем;

9. Семейные традиции;

10. «За компанию» с друзьями;

Так же был вариант «Другое», но мы его не рассматривали, так как нас интересовали те причины, которые мы выделили.

Анализируя линейное распределение, мы увидели, что пропущенных данных нет, все респонденты ответили на данных вопрос и сделали выбор.

Как видно из списка выше, десять переменных будут принимать участие в кластерном анализе. Основного метода объединения – метод Варда, мера измерения – квадрат Евклида. Метод Варда берет во внимание формы кластеров, а также компактность и размеры. Нам важно учесть эти параметры. Метод Евклида возводит в квадрат расстояния, тем самым увеличивая их в квадрат.

После выбора методов, можно приступить к анализу.

Проводя кластерный анализ, мы увидели, что итоговая модель имеет три кластера.

Диаграмма 12. Дендрограмма иерархического кластерного анализа

Это можно увидеть по приложенной выше диаграмме.

Таблица 28

Шаги агломерации

Этап	Кластер объединен	Коэффициенты	Этапы первого появления кластера	Следующий этап
Кластер 1	Кластер 2	Кластер 1	Кластер 2
			76,559
			86,493
			96,439
			110,585
			125,200
			147,303
			199,016

Наше решение также подкреплено таблицей 28, в ней можно увидеть резкие скачки коэффициентов, которые обозначены разными цветами. Наиболее резкий скачок происходит на 185 шаге. Разница между коэффициентами составляет 51,713. Дендрограмма 1 и таблица 28 даёт нам возможность сделать вывод о том, что трёхфакторная модель подходит.

Следующим нашим шагом будет проверка кластеров на стабильность. Мы отсортировали всю базу по случайно выбранной переменной и снова запустили кластерный анализ. После этого мы получили таблицу, в которой указаны кластеры до сортировки и после сортировки базы.

 

 

Таблица 29

Проверка кластеров на стабильность

№	После сортировки
Частоты	Частоты	Частоты
До сортировки

Анализируя таблицу, можно увидеть, что в 1 и 2 кластере 2 человека не попали в свой кластер. Это может быть вызвано тем, что респонденты могли выбрать несколько мотивов в вопросе. Важно отметить, что 3 кластер совпал полностью.

Таблица 30

Распределение респондентов по кластерам, полученным в результате
иерархического кластерного анализа

	Номер кластера	Количество наблюдений	Процент
Валидные			42%
		45%
		13%
Всего		100%
Пропущенные	Системные
Всего		100%

Полученные результаты говорят нам о том, что выбранная трехкластерная модель является устойчивой. Кластеры хорошо наполнены. После вышеуказанного анализа, можно сделать вывод, что в результате иерархического кластерного анализа мы имеем три кластера, которые далее интерпретируем. Можно приступать к интерпретации кластеров.

Таблица 31

Принадлежность к кластеру

Мотив	Номер кластера
Борьба с лишним весом
По идеологическим причинам
Улучшение внешности
Спортивный режим питания
Религиозны нормы
Экономия средств
Мед. показания
Проблемы со здоровьем
Семейные традиции
За компанию

 

 

Интерпретация кластеров: