ক্লাস্টারিংয়ের একটি বিস্তৃত পদ্ধতি রয়েছে, যা প্রকৃতির দ্বারা অনুসন্ধান করা হয় এবং আমি মনে করি না যে এগুলির মধ্যে যে কোনও হায়ারার্কিকাল বা পার্টিশন-ভিত্তিক, বৈকল্পিক বিশ্লেষণের জন্য যে ধরণের অনুমানগুলি পূরণ করতে হবে তার উপর নির্ভর করে।
আপনার প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য স্টাটাতে [এমভি] ডকুমেন্টেশনগুলি একবার দেখে আমি 85 পৃষ্ঠায় এই মজাদার উক্তিটি পেয়েছি:
যদিও কেউ কেউ বলেছেন যে ক্লাস্টার বিশ্লেষণ করার মতো লোক রয়েছে তেমনি ক্লাস্টার-বিশ্লেষণ পদ্ধতি রয়েছে। এটি একটি স্থূল অবলম্বন! একটি ক্লাস্টার বিশ্লেষণ সম্পাদন করার জন্য অসীম আরও বেশি উপায় রয়েছে যা তাদের সম্পাদন করে।
সেই প্রসঙ্গে, আমি সন্দেহ করি যে ক্লাস্টারিং পদ্ধতিতে কোনও অনুমান প্রয়োগ রয়েছে। বাক্যটির বাক্যটি কেবলমাত্র একটি সাধারণ নিয়ম হিসাবে প্রকাশ করেছে যে গুচ্ছ তৈরি করার জন্য আপনার কিছু রূপ "ভিন্নতা পরিমাপ" দরকার, যা ক্লাস্টারগুলি তৈরি করার জন্য কোনও মেট্রিক দূরত্বও হওয়া দরকার না।
একটি ব্যতিক্রম আছে, যদিও, আপনি যখন পোস্ট-অনুমান বিশ্লেষণের অংশ হিসাবে পর্যবেক্ষণগুলি ক্লাস্টার করছেন। স্টাটাতে, vceএকই উত্সের 86 পৃষ্ঠায় কমান্ডটি নিম্নলিখিত সতর্কতা সহ এসেছে:
আপনি যদি স্টাটারার অনুমানের কমান্ডগুলির বৃহত অ্যারের সাথে পরিচিত হন তবে ক্লাস্টার বিশ্লেষণ (ক্লাস্টার কমান্ড) এবং vce (ক্লাস্টার ক্লাস্টওয়ার) বিকল্পের মধ্যে অনেক অনুমানের কমান্ডের সাথে অনুমোদিত পার্থক্যটি সম্পর্কে সতর্কতা অবলম্বন করুন। ক্লাস্টার বিশ্লেষণ ডেটাগুলিতে গোষ্ঠীগুলি সন্ধান করে। বিভিন্ন অনুমানের আদেশের সাথে অনুমোদিত vce (ক্লাস্টার ক্লাস্টওয়ার) বিকল্পটি ইঙ্গিত দেয় যে পর্যবেক্ষণগুলি বিকল্প দ্বারা সংজ্ঞায়িত গোষ্ঠীগুলির মধ্যে স্বতন্ত্র কিন্তু এগুলি গ্রুপগুলির মধ্যে অগত্যা স্বাধীন নয়। ক্লাস্টার কমান্ড দ্বারা উত্পাদিত একটি গ্রুপিং ভেরিয়েবল খুব কমই vce (ক্লাস্টার ক্লাস্টওয়ার) বিকল্পের ব্যবহারের পিছনে অনুমানটি পূরণ করবে।
তার উপর ভিত্তি করে, আমি ধরে নেব যে নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে বাইরে স্বাধীন পর্যবেক্ষণ প্রয়োজন হয় না। স্বজ্ঞাতভাবে, আমি যোগ করব যে ক্লাস্টার বিশ্লেষণ এমনকি পর্যবেক্ষণগুলি কতটা স্বতন্ত্র বা না সেগুলি অনুসন্ধানের সুনির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হতে পারে।
আমি, যে উল্লেখ করে শেষ করব পৃষ্ঠা 356 এর Stata সঙ্গে পরিসংখ্যান , লরেন্স হ্যামিলটন, ক্লাস্টার বিশ্লেষণ একজন "অপরিহার্য" দৃষ্টিভঙ্গি যেমন মান ভেরিয়েবল উল্লেখ যদিও তিনি সমস্যা সম্পর্কে অধিক গভীরতা ঢোকা না।