Resumen

RUBIANO-MORENO, Jessica; ALONSO-MALAVER, Carlos; NUCAMENDI-GUILLEN, Samuel  y  LOPEZ-HERNANDEZ, Carlos. Algoritmo de clusterización para variables ipsativas. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2019, vol.86, n.211, pp.94-101. ISSN 0012-7353.  https://doi.org/10.15446/dyna.v86n211.77835.

El objetivo del estudio es presentar un nuevo método de agrupamiento para variables ipsativas. Este método se puede usar para variables nominales u ordinales para las cuales las respuestas deben ser mutuamente excluyentes, y es independiente de la distribución de datos. El método propuesto se aplica para delinear los perfiles motivacionales para los individuos con base en un conjunto de preferencias declaradas. Se utiliza un estudio de caso para analizar el rendimiento del algoritmo propuesto comparando los resultados del método propuesto con el método PAM. Los resultados muestran que el método propuesto genera una mejor segmentación y grupos diferenciados. Se llevó a cabo una extensión del estudio para validar el desempeño del método propuesto contra un conjunto de clústeres aleatorios mediante medidas de agrupamiento.

Palabras clave : clúster; variables ipsativas; perfil motivacional.

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