<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">Oi, Daniel</div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">Muito obrigada pela ajuda e seu tempo. Ajudou a esclarecer bastante coisa!</div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">Irei verificar outros métodos de agrupamento como você sugeriu.<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">Abraçi</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">Em sex., 20 de jan. de 2023 às 13:34, Daniel Guimarães Tiezzi <<a href="mailto:dtiezzi@usp.br">dtiezzi@usp.br</a>> escreveu:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div style="overflow-wrap: break-word;">Boa tarde Chiara<div><br></div><div>Desculpe por sugerir transpor a matriz. Eu interpretei de forma equivocada a sa questão.<br><div><br></div><div>O tipo de organização que você está querendo fazer não vai acontecer. </div><div>O algoritmo de clusterização que está usando é não supervisionado e ele irá agrupar cada pessoa que respondeu o questionário de acordo com a distância entre eles.</div><div><br></div><div>No caso da cidade o exemplo agrupou por cidades pois havia uma linha para cada cidade com vários atributos. Você têm uma linha com vários atributos para cada pessoa. </div><div>As pessoas pertencem ao mesmo grupo. O que você pode fazer é aplicar um algoritmo supervisionado, já que você sabe de qual grupo a pessoa pertence. Ou, como são dois grupos, verificar se a clusterização separa as pessoas nos dois grupos de forma eficaz.</div><div><br></div><div>Por exemplo:</div><div><div>df <- read.csv('~/Downloads/Questionários cluster.xlsx - Agrupamento.csv')</div><div>head(df)</div><div>dim(df)</div><div>table(df$X)</div><div>head(df[,-c(1,2)])</div><div># Ward Hierarchical Clustering</div><div>d <- vegan::vegdist(df[,-c(1,2)],distance="jaccard")# distance matrix</div></div><div>fit <- hclust(d, method="ward.D2")</div><div><div>groups <- cutree(fit, k=2) </div><div># draw dendogram with red borders around the 5 clusters</div><div><br></div><div>plot(fit) # display dendogram</div><div>plot.new()</div><div>rect.hclust(fit, k=2, border="red")</div><div><br></div><div>table(df$X, groups)</div></div><div><br></div><div><br></div><div><div> groups</div><div> 1 2</div><div> COM_LOCAL 90 10</div><div> PESCADOR_ESPORTIVO 63 37</div></div><div><br></div><div>Em porcentagens:</div><div><br></div><div>round(prop.table(table(df$X, groups),2)*100,1)</div><div><div>groups</div><div> 1 2</div><div> COM_LOCAL 58.8 21.3</div><div> PESCADOR_ESPORTIVO 41.2 78.7</div></div><div><br></div><div><br></div><div>Veja que o algoritmo, de uma forma não muito eficaz, é capaz de separar os grupos baseado na resposta.</div><div><br></div><div>Agora, qual seria o seu teste de hipótese aqui?</div><div><br></div><div>Se você aplicar um um teste para verificar que a distribuição dos casos na tabela é uniforme ou não:</div><div><br></div><div>chisq.test(df$X, groups)</div><div><br></div><div><div><span style="white-space:pre-wrap"> </span>Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity</div><div><span style="white-space:pre-wrap"> </span>correction</div><div><br></div><div>data: df$X and groups</div><div>X-squared = 18.801, df = 1, p-value = 1.451e-05</div></div><div><br></div><div>Vai notar que você deveria rejeitar a H0.</div><div><br></div><div><br></div><div>Mas depende muito do que você está investigando e qual é a sua hipótese.</div><div><br></div><div>Outra questão é verificar se o método de cálculo de distância é aplicável para as suas variável e se o Ward.D é o melhor método de agrupamento. Aparentemente as suas variáveis são categóricas. </div><div><br></div><div>Espero ter ajudado.</div><div><br></div><div>Daniel</div><div><br></div><div><br></div><div>----------------------------------------------------------------<br>Daniel Tiezzi, MD, PhD<br>Oncologia / Mastologia<br>Professor Associado - Livre Docente<br>Departamento de Ginecologia e Obstetrícia<br>Setor de Mastologia e Oncologia Ginecológica<br>Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - USP<br>Tel.: 16 3602-2488<br><a href="https://github.com/dtiezzi" target="_blank">https://github.com/dtiezzi</a><br><a href="http://danieltiezzi.pro.br" target="_blank">http://danieltiezzi.pro.br</a><br>e-mail: <a href="mailto:dtiezzi@usp.br" target="_blank">dtiezzi@usp.br</a><br></div><div><div><br><blockquote type="cite"><div>On 20 Jan 2023, at 10:49, Chiara Lubich <<a href="mailto:lubichchiara@gmail.com" target="_blank">lubichchiara@gmail.com</a>> wrote:</div><br><div><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><div class="gmail_default">Oi, Daniel, obrigada pelo retorno</div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Eu fiz a transposição, no entanto a organização fica em função dos objetos (importância, recurso, etc). Ver imagem aqui-->acesse.one/dqXgX</div><div class="gmail_default">Eu queria que ficasse em função de quem respondeu, ou seja, os atores que estou avaliando (pescador e comunidade). Pois quero ver se esses atores têm a mesma opinião sobre o ambiente, visto que um é visitante e outro é residente do local.</div><div class="gmail_default"> </div><div class="gmail_default">Como você pode ver na tabela tenho 200 linhas de respostas (Pescador -> N=100 e Comunidade -> N=100). Minha tabela é essa --><a href="http://encr.pw/Gs0ZK" target="_blank">encr.pw/Gs0ZK</a></div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Mas queria algo assim, mas ao invés de organizar por cidade (Barcelos, Ausentes etc) como na imagem, quero organizar por ator (pescador e comunidade) --><a href="http://l1nk.dev/xHbST" target="_blank">l1nk.dev/xHbST</a></div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Espero ter explicado melhor!</div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Muito obrigada e aguardo o retorno</div></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">Em ter., 17 de jan. de 2023 às 14:45, Daniel Guimarães Tiezzi <<a href="mailto:dtiezzi@usp.br" target="_blank">dtiezzi@usp.br</a>> escreveu:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="auto">Fazer a transposição da matrix<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">daniel</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Tue, Jan 17, 2023, 3:33 PM Chiara Lubich por (R-br) <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">Boa tarde, pessoal</div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">Estou com dificuldade para entender como fazer para juntar os dados e formar grupos na análise e mostrar graficamente isso.</div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">Estou usando o seguinte banco de dados: <a href="http://encr.pw/Gs0ZK" rel="noreferrer" target="_blank">encr.pw/Gs0ZK</a></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">Estou usando o seguinte comando:</div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">dac<-read.table("clipboard",sep="\t", header=T, dec=".", row.names=1)<br>dac<br>attach(dac)<br># Ward Hierarchical Clustering<br>d<-vegdist(dac[,-1],distance="jaccard")# distance matrix<br>fit <- hclust(d, method="ward.D2")<br>plot(fit) # display dendogram<br>groups <- cutree(fit, k=5) # cut tree into 5 clusters<br># draw dendogram with red borders around the 5 clusters<br>rect.hclust(fit, k=5, border="red")<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">que gera esse gráfico:</div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><span id="m_3088637101801776181cid:ii_ld0ke9fp0"><image.png></span><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">No entanto, queria que formasse de acordo como nome dos grupos, semelhante a esse gráfico, mas em função dos meus dois atores avaliados (pescador e comunidade).</div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><span id="m_3088637101801776181cid:ii_ld0kgffz1"><image.png></span><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">Só que no meu caso, ao invés de ser as cidades, são os grupos de pessoas.</div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">Aos que puderem ajudar eu agradeço</div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">Muito obrigada</div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif">Abraços,</div><div class="gmail_default" style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></div></div>
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