KCI등재
군집의 수를 결정하기 위한 효과적 기준 - SPSS와 Microsoft Excel를 이용한 적용 사례 = The Effective Criteria for Determining the Number of Clusters : An Application with SPSS and Microsoft Excel
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2008
작성언어
-주제어
KDC
320
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1-9(9쪽)
KCI 피인용횟수
8
DOI식별코드
제공처
마케팅에서 군집분석은 시장세분화 관련 연구 및 라이프스타일 관련 연구에서 활발하게 활용되고 있다. 그러나 기존 문헌에서는 군집분석의 방법론적 측면에 대해서는 충분한 관심을 기울이지 않는 경향이 있었다. 또한 흔히 사용되는 통계 소프트웨어인 SPSS에서는 군집의 수를 결정하기 위해 활용될 수 있는 기준이 제공되지 않고 있다. 따라서 군집의 수를 결정하기 위한 객관적 기준이 존재하지 않는 것으로 오해되는 경우가 있으며, 연구자들은 군집의 수를 결정할 때 여러 가지 휴리스틱에 의존하는 경우가 많다.<BR> 본 연구에서는 군집의 수를 결정하기 위해 활용되어 온 여러 가지 방법(e.g., 해석가능성, 균등 비율, 스크리 테스트, MANOVA)을 검토하고 그 한계점을 논의한다. 군집의 수를 결정하는 30 가지 객관적 기준의 효과성을 비교한 Milligan and Cooper (1985)의 연구를 검토하며, 그들의 조사 결과 가장 효과적인 기준으로 밝혀진 Calinski and Habarasz (1974)의 방법과 Duda and Hart (1973)의 방법을 설명한다. 마지막으로, SPSS와 Microsoft Excel을 이용하여 이 두 가지 방법을 적용하는 사례를 제시한다. 본 연구 결과는 군집의 수를 결정할 때 효과적 기준을 적용하고자 하는 연구자들에게 도움을 줄 수 있다.
더보기Cluster analysis has been an important analytical tool in marketing, especially among market segmentation and lifestyle researchers. SPSS, the most widely used statistical software among marketing researchers, does not provide any criteria for determining the number of clusters. And the marketing literature has paid insufficient attention to methodological aspects of cluster analysis. Such situations lead to a widely-held misunderstanding that there are no objective criteria for determining the number of clusters.<BR> This study reviews several methods for determining the number of clusters (that is, interpretability, balanced ratio, scree test and MANOVA), and discuss their limitations. We introduce the results of Milligan & Cooper (1985), who compared the effectiveness of thirty methods for determining the right number of clusters. We also explain the methods proposed by Calinski & Habarasz (1974) and Duda & Hart (1973), which are the most effective criteria according to Milligan & Cooper (1985). Finally, this study illustrates how to apply Calinski & Habarasz (1974)"s and Duda & Hart (1973) "s methods for determining the number of clusters using SPSS and Microsoft Excel. The study can be helpful to those who seek effective criteria for determining the number of clusters.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (기타) | KCI후보 |
2012-08-14 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of Commodity Science & Technology -> Journal of Product Research | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2006-06-19 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of Commodity Science -> Journal of Commodity Science & Technology | KCI후보 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2004-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.52 | 0.52 | 0.53 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.6 | 0.63 | 0.788 | 0.2 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)