Desculpe por sugerir transpor a matriz. Eu interpretei de forma equivocada a sa questão.
O tipo de organização que você está querendo fazer não vai acontecer.
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.
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.
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.
Por exemplo:
df <- read.csv('~/Downloads/Questionários cluster.xlsx - Agrupamento.csv')
head(df)
dim(df)
table(df$X)
head(df[,-c(1,2)])
# Ward Hierarchical Clustering
d <- vegan::vegdist(df[,-c(1,2)],distance="jaccard")# distance matrix
fit <- hclust(d, method="ward.D2")
groups <- cutree(fit, k=2)
# draw dendogram with red borders around the 5 clusters
plot(fit) # display dendogram
plot.new()
rect.hclust(fit, k=2, border="red")
table(df$X, groups)
groups
1 2
COM_LOCAL 90 10
PESCADOR_ESPORTIVO 63 37
Em porcentagens:
round(prop.table(table(df$X, groups),2)*100,1)
groups
1 2
COM_LOCAL 58.8 21.3
PESCADOR_ESPORTIVO 41.2 78.7
Veja que o algoritmo, de uma forma não muito eficaz, é capaz de separar os grupos baseado na resposta.
Agora, qual seria o seu teste de hipótese aqui?
Se você aplicar um um teste para verificar que a distribuição dos casos na tabela é uniforme ou não:
chisq.test(df$X, groups)
Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity
correction
data: df$X and groups
X-squared = 18.801, df = 1, p-value = 1.451e-05
Vai notar que você deveria rejeitar a H0.
Mas depende muito do que você está investigando e qual é a sua hipótese.
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.
Espero ter ajudado.
Daniel
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Daniel Tiezzi, MD, PhD
Oncologia / Mastologia
Professor Associado - Livre Docente
Departamento de Ginecologia e Obstetrícia
Setor de Mastologia e Oncologia Ginecológica
Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - USP
Tel.: 16 3602-2488
https://github.com/dtiezzihttp://danieltiezzi.pro.br
e-mail: dtiezzi@usp.br
Oi, Daniel, obrigada pelo retorno
Eu fiz a transposição, no entanto a organização fica em função dos objetos (importância, recurso, etc). Ver imagem aqui-->acesse.one/dqXgX
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.
Como você pode ver na tabela tenho 200 linhas de respostas (Pescador -> N=100 e Comunidade -> N=100). Minha tabela é essa -->
encr.pw/Gs0ZK
Mas queria algo assim, mas ao invés de organizar por cidade (Barcelos, Ausentes etc) como na imagem, quero organizar por ator (pescador e comunidade) -->
l1nk.dev/xHbST
Espero ter explicado melhor!
Muito obrigada e aguardo o retorno
Em ter., 17 de jan. de 2023 às 14:45, Daniel Guimarães Tiezzi <
dtiezzi@usp.br> escreveu:
Fazer a transposição da matrix
daniel
Boa tarde, pessoal
Estou com dificuldade para entender como fazer para juntar os dados e formar grupos na análise e mostrar graficamente isso.
Estou usando o seguinte comando:
dac<-read.table("clipboard",sep="\t", header=T, dec=".", row.names=1)
dac
attach(dac)
# Ward Hierarchical Clustering
d<-vegdist(dac[,-1],distance="jaccard")# distance matrix
fit <- hclust(d, method="ward.D2")
plot(fit) # display dendogram
groups <- cutree(fit, k=5) # cut tree into 5 clusters
# draw dendogram with red borders around the 5 clusters
rect.hclust(fit, k=5, border="red")
que gera esse gráfico:
<image.png>
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).
<image.png>
Só que no meu caso, ao invés de ser as cidades, são os grupos de pessoas.
Aos que puderem ajudar eu agradeço
Muito obrigada
Abraços,
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