Análisis de conglomerados aplicado al Índice de Desarrollo Humano (IDH) de los Estados Brasileños
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i2.25747Palabras clave:
Mahalanobinas; Métodos; Estados Brasileños; Grupo.Resumen
El objetivo de este artículo es comparar el desempeño de cada método (jerárquico y no jerárquico) de agrupamiento formado por varios IDH de los 27 estados brasileños, a través de la técnica de análisis de conglomerados. También determina cuántos estados hay en cada grupo formado, con el fin de especificar qué técnica representa mejor los datos. Se utilizaron datos del Atlas Brasil 2013 en relación al IDH de 2010. Para el análisis de conglomerados se utilizó la matriz de Mahalanobins con el método jerárquico, a partir de los datos obtenidos, los métodos de simple, completo, promedio, ward binding y no -método jerárquico a través del método K-means, también se aplicó el coeficiente de correlación confenético para medir el grado de ajuste entre las matrices similares originales y la matriz resultante de la simplificación proporcionada por el método de agrupamiento. Sin embargo, el método que mejor representa los datos es el método de enlace completo. Al agrupar los estados, se tuvo en cuenta la similitud entre las variables IDH-R, IDH-L e IDH-S, relación que formó grupos similares entre conexiones de diferentes regiones de Brasil.
Citas
Albuquerque, M. A., & de Oliveira Barros, K. N. N. (2020). Determinação do número de grupos em análise de agrupamento via de raio de influência. Brazilian Journal of Development, 6(6), 38342-38355.
Albuquerque, M. A., Barros, K. N. N. O., Gouveia, J. F., & Ferreira, R. L. C. (2016). Determination and validation of group numbers in a cluster analysis: A case study applied to forestry science. Acta Scientiarum. Technology, 38(3), 339-344.
Albuquerque, M. A. & Barros, K. N. N. O. (2020). Introdução à Análise de Agrupamento: teoria e prática com aplicações em R. [e-book]. Campina Grande. Ed.EDUEPB.http://eduepb.uepb.edu.br/download/introducao-a-analise-de-agrupamento-teoria-e-pratica-com-aplicacoes-em-r/?wpdmdl=997&masterke y=5e97904980fc9
Albuquerque, T. M., Araujo, G. A. B., Caminha, B. L., Albuquerque, M. L., & Albuquerque, M. A. (2016). Measures of association in epidemiological studies: smoking mothers and low birth weight children in the city of Campina Grande–PB. Acta Scientiarum. Health Sciences, 38(2), 179-84.
Alves, L. B., Belderrain, M. C., & Scarpel, R. A. (2007). Tratamento multivariado de dados por análise de correspondência e análise de agrupamentos. Anais do 13º encontro de iniciação científica e pós-graduação do ITA-XIII ENCITA. São José dos Campos-SP.
Braga, A. C., de Oliveira, M. A., Costa, J. C. Z., & Bueno, R. L. P. (2017). Estudo da Correlação entre o Índice de Desenvolvimento Humano (Idh) e os Tributos Arrecadados nos Estados Brasileiros. Interfaces Científicas-Humanas e Sociais, 5(3), 69-84.
Barroso, L. P., & Artes, R. (2003). Análise multivariada. Lavras: Ufla, 151.
Campos, S. L S. (2019) Busca não supervisionada de padrões por técnicas de agrupamento clássica e nebulosa.
Costa, G. D. (2019). Análise multivariada de países da América do Sul por meio de Indicadores socioeconômicos.NascimentO, J.M.P.:
Gomes, L. M. (2020). Violência obstétrica: perspectiva de puérperas atendidas em um Hospital Universitário-HCU UFU.
Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (2002). Applied multivariate statistical analysis (Vol. 5, No. 8). Upper Saddle River, NJ: Prentice hall.
Kaufman, L., & Rousseeuw, P. J. (2009). Finding groups in data: an introduction to cluster analysis (Vol. 344). John Wiley & Sons
Martin, N., & Maes, H. (1979). Multivariate analysis. London: Academic press.
Nascimento, J. M. P. (2019) Análise de Agrupamento Aplicado aos Dados de Violência no Brasil. UFU,
Oliveira Barros, K. N. N., de Albuquerque, M. A., dos Santos Gomes, A., & Dantas, D. R. G. (2020). Análise de agrupamentos exploratória dos usuários do Programa Multidisciplinar de Tratamento do Tabagismo do HUAC, Campina Grande–PB. Research, Society and Development, 9(8), e825986532-e825986532.
R Core Team (2021). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Viena, Austria. Disponível em: http://www.R-project.org/
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2022 Emanuela Rodrigues do Nascimento; Mácio Augusto de Albuquerque; Kleber Napoleão Nunes de Oliveira Barros; Patrícia Silva Nascimento Barros
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores que publican en esta revista concuerdan con los siguientes términos:
1) Los autores mantienen los derechos de autor y conceden a la revista el derecho de primera publicación, con el trabajo simultáneamente licenciado bajo la Licencia Creative Commons Attribution que permite el compartir el trabajo con reconocimiento de la autoría y publicación inicial en esta revista.
2) Los autores tienen autorización para asumir contratos adicionales por separado, para distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicada en esta revista (por ejemplo, publicar en repositorio institucional o como capítulo de libro), con reconocimiento de autoría y publicación inicial en esta revista.
3) Los autores tienen permiso y son estimulados a publicar y distribuir su trabajo en línea (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su página personal) a cualquier punto antes o durante el proceso editorial, ya que esto puede generar cambios productivos, así como aumentar el impacto y la cita del trabajo publicado.
