Cluster Analysis in Family Psychology Research.

Abstract

This article discusses the use of cluster analysis in family psychology research. It provides an overview of potential clustering methods, the steps involved in cluster analysis, hierarchical and nonhierarchical clustering methods, and validation and interpretation of cluster solutions. The article also reviews 5 uses of clustering in family psychology research: (a) deriving family types, (b) studying families over time, (c) as an interface between qualitative and quantitative methods, (d) as an alternative to multivariate interactions in linear models, and (e) as a data reduction technique for small samples. The article concludes with some cautions for using clustering in family psychology research.

Un análisis tipológico del estrés parental en familias en riesgo psicosocial

“…Este procedimiento estadístico multivariante permite clasificar un conjunto de casos en grupos (conglomerados) heterogéneos entre sí pero homogéneos a nivel interno, 46,47 de manera que la similitud en función de las dimensiones consideradas se maximiza dentro de cada grupo y se minimiza entre los grupos. 48 Aunque esta técnica estadística es muy robusta ante el incumplimiento de los supuestos previos de la estadística paramétrica, 46 De acuerdo con las recomendaciones de diversos autores [46][47][48] se efectuaron dos tipos de análisis de conglomerados, el primero con carácter exploratorio y el segundo con fines confirmatorios; para evitar problemas derivados del diferente escalonamiento de las variables se trabajó con las puntuaciones una vez estandarizadas. En primer lugar, se computó un análisis de conglomerados jerárquico aglomerativo repitiendo el procedimiento con distintos métodos de conglomeración (en concreto vinculación intergrupos, vecino más lejano, y método de Ward); en todos los casos, el examen visual de cada dendograma reveló la existencia de tres agrupaciones diferenciadas.…”

Individual differences in the conceptualization of food across eating contexts

“…Cluster analysis is a multivariate statistical technique designed to identify relatively homogenous clusters of cases based on inter-subject similarity (Aldenderfer & Blashfield, 1984;Henry, Tolan & Gorman-Smith, 2005). The cluster analysis literature is divided about whether or not to statistically standardize data to mean of 0 and standard deviation of 1 (zscores) (Aldenderfer & Blashfield, 1984;Wirfalt, Mattisson, Gullberg & Berglund, 2000).…”

“…Non-hierarchical clustering techniques group objects into a predefined number of non-overlapping clusters. To capitalize on the strengths of both hierarchical and non-hierarchical clustering techniques, a multi-step approach was used in the current analysis (Aldenderfer & Blashfield, 1984;Henry et. al., 2005).…”

“…al., 2005;Schneider & Roberts, 2004). The final cluster solution was chosen using one-way ANOVA, examination of cluster centers for homogeneity, and comparison to the preliminary classification to identify meaningful clusters (Aldenderfer & Blashfield, 1984;Henry et. al., 2005;Schneider & Roberts, 2004).…”

“…First, pooled salience scores were analyzed hierarchically with Ward's method using squared Euclidian distances (Aldenderfer & Blashfield, 1984;Henry et. al., 2005;Miller et.…”