Методология

Задача кластерного анализа заключается в выделении по эмпирическим данным резко различающихся групп (кластеров) объектов, которые схожи между собой внутри каждой из групп.

При группировке, когда резких границ между кластерами не существует, исследователю приходится самому вводить границы между группами объектов.

Использование компьютера при анализе результатов эксперимента, несомненно, целесообразно[43]. С одной стороны, ряд статистических методов реализован в такой популярной программе, как Microsoft Excel для Window, входящей в стандартный комплект Microsoft Office, и установленной, наверное, на любом современном компьютере. С другой стороны, на сегодняшний день существует множество специальных профессиональных программ, позволяющих осуществлять статистический анализ данных. Среди последних можно выделить и рекомендовать к использованию такие наиболее распространенные пакеты статистического анализа как: Statistica, StatGraphics и SPSS. Однако, упомянутые программы достаточно сложны и требуют значительных временных затрат для их освоения. Поэтому можно рекомендовать следующее: если для решения задач исследования хватает возможностей Excel, то можно ограничиться использованием этой программы (недостатком ее, правда, является практически полное отсутствие вразумительных объяснений, которые помогли бы неподготовленному пользователю понять, что получилось в результате расчетов). Если возможностей Excel недостаточно, то нужно обращаться к профессиональным статистическим программам. Каждая из них обладает своими достоинствами и недостатками (в одной более полно реализованы одни методы, в другой другие и т.д.). С методической точки зрения можно рекомендовать использовать программу StatGraphics (версии 5.0 и выше). Ее достоинством с позиций непрофессионального статистика является наличие «советчика», который разъясняет, что означает та или иная вычисленная величина, и что исследователю следует делать дальше.

Необходимо подчеркнуть, что при описании статистических методов нами даны лишь вводные соображения. Заинтересованному читателю можно порекомендовать обратиться к более добротной и профессиональной литературе по этой тематике – см. [168, 169, 183, 241], а также ссылки в этих работах.

Завершив описание статистических методов, отметим, что часто при организации исследования сложных явлений и процессов и обработке его результатов возникает необходимость использования агрегированных (комплексных) и/или векторных оценок. Рассмотрим кратко их специфику.