¿Cómo puedo saber a qué clúster pertenece una nueva variable "mejor"?Hola,
Me gusta el análisis de agrupaciones para explorar mis conjuntos de datos. Muchas veces tengo un grupo de pacientes que claramente son de un tipo u otro, y algunos pacientes con un estado poco claro. Lo que a menudo quiero hacer es agrupar a los pacientes cuyos casos están claros utilizando una serie de variables explicativas, y luego comparar las otras (una por una) para tratar de evaluar a qué grupo "pertenecerían" o "parecerían más ". Pensé en agregar cada paciente "desconocido" uno a la vez y ver a qué grupo se agregan, pero casi siempre terminan cambiando los grupos originales. Estaría agradecido de escuchar sus ideas sobre cómo hacer esto.
Gracias,
Uriel.
AnalíticaRe: ¿Cómo puedo saber a qué clúster pertenece una nueva variable "mejor"?Hola Uriel
¿Ha considerado el análisis discriminante (Analizar> Métodos multivariantes> Análisis discriminante)? Si no lo ha hecho, estos son los pasos básicos que implementaría:
1) Usando sus pacientes claramente diagnosticados (Ocultar y excluir pacientes cuestionables), seleccione Diagnóstico (o como llame a su estado) como X Categorías y sus variables como Y, Covariables
2) Ejecute el análisis y en el menú desplegable principal (triángulo rojo) seleccione Opciones de puntuación> Guardar fórmula (se añadirán varias columnas de cálculo al final de la tabla)
3) Verifique su fila oculta / excluida para la cual la probabilidad de diagnóstico se calcula automáticamente
Ahora, este método asume que existe un diagnóstico verdadero en sus pacientes de "referencia" que podría no ser correcto. Por lo tanto, puede explorar el efecto de incluir TODOS los pacientes en su análisis discriminante, que no supondrá que algunos pacientes son más importantes que otros.
Mejor,
TSRe: ¿Cómo puedo saber a qué clúster pertenece una nueva variable "mejor"?Definitivamente estoy usando ese enfoque con modelos. Aunque el análisis discriminante no es bueno para el escenario específico en el que estoy trabajando ahora (lo intenté), PLS y GenReg funcionan muy bien. Pero el problema de la agrupación en clústeres es diferente, más exploratorio, muestra todas o muchas variables al mismo tiempo y es más fácil de manipular para la exploración.
Me pregunto si hay una opción para "configurar" los clústeres y luego comparar otras filas para ver qué tan bien encajan en los clústeres establecidos con alguna métrica, o después de hacer PCA analizando una nueva fila para ver cómo se descompone en los componentes existentes. , cosas en ese sentido.
¡Gracias por tu sugerencia!
Uriel
