[DataSet11] D:\Fmh\Doutoramento\Tese\Dados\Quantitativos\Questionário Prof essores.sav
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- Isaac Tuschinski da Costa
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1 USE ALL. FILTER BY filter_$. EXECUTE. CLUSTER CondRelativa ImpRelativa IntegRelativa /METHOD SINGLE /MEASURE=SEUCLID /ID=Id.Prof /PRINT SCHEDULE /PRINT DISTANCE /PLOT DENDROGRAM. [DataSet] D:\Fmh\Doutoramento\Tese\Dados\Quantitativos\Questionário Prof essores.sav Case Processing Summary a Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent 0 00,0 0,0 0 00,0 a. Single Linkage Proximity Matrix Case :Ess. Int. :Integ. :Ess. Int. :Ess. Imp. :Ess. Imp. :Ess. Imp. :HP :HP :HP 0:HT Squared Euclidean Distance :Ess. Int. :Integ. :Ess. Int. :Ess. Imp. :Ess. Imp.,, 00,,, 0 00,0,, 00,, 0,,0 00, 00,0 00,,0,,,,, 0, 000 0, 0,,00,,00,,,0,,0 0,, 0,0,0 0,0,0,0 Page
2 Proximity Matrix Case :Ess. Int. :Integ. :Ess. Int. :Ess. Imp. :Ess. Imp. :Ess. Imp. :HP :HP :HP 0:HT Squared Euclidean Distance :Ess. Imp. :HP :HP :HP 0:HT, 0,,00,0 0,0, 000,,,0, 0,,00,0 0,0, 0, 0,,0,,,,,0, 0, 0,,, 0,0, 0,, 0,, 0,0,, 0,, 0,, This is a dissimilarity matrix Single Linkage Agglomeration Schedule Stage Combined Stage First Appears Coefficients Next Stage 0 0, 0 0,0 0 0, 0 0,0 0,00, 0 0, 0, 0 0 Page
3 Agglomeration Schedule Coefficients,00 Values 00 0 Stage Page
4 Dendrogram using Single Linkage Rescaled Distance Combine FO Ma LC Na FT Y Fi Jo VV Go 0 JM CLUSTER CondRelativa ImpRelativa IntegRelativa /METHOD COMPLETE /MEASURE=SEUCLID /ID=Id.Prof /PRINT SCHEDULE /PRINT DISTANCE /PLOT DENDROGRAM. [DataSet] D:\Fmh\Doutoramento\Tese\Dados\Quantitativos\Questionário Prof essores.sav Case Processing Summary a Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent 0 00,0 0,0 0 00,0 a. Complete Linkage Page
5 Proximity Matrix Case :Ess. Int. :Integ. :Ess. Int. :Ess. Imp. :Ess. Imp. :Ess. Imp. :HP :HP :HP 0:HT Squared Euclidean Distance :Ess. Int. :Integ. :Ess. Int. :Ess. Imp. :Ess. Imp.,, 00,,, 0 00,0,, 00,, 0,,0 00, 00,0 00,,0,,,,, 0, 000 0, 0,,00,,00,,,0,,0 0,, 0,0,0 0,0,0,0 Proximity Matrix Case :Ess. Int. :Integ. :Ess. Int. :Ess. Imp. :Ess. Imp. :Ess. Imp. :HP :HP :HP 0:HT Squared Euclidean Distance :Ess. Imp. :HP :HP :HP 0:HT, 0,,00,0 0,0, 000,,,0, 0,,00,0 0,0, 0, 0,,0,,,,,0, 0, 0,,, 0,0, 0,, 0,, 0,0,, 0,, 0,, This is a dissimilarity matrix Complete Linkage Agglomeration Schedule Stage Combined Stage First Appears Coefficients Next Stage 0 0, 0 0,0 0 0, 0, 0 0,0 0 0,, Page
6 Agglomeration Schedule Coefficients 0 Values 0 Stage Page
7 Dendrogram using Complete Linkage Rescaled Distance Combine FO Ma LC Na FT Y Fi Jo VV Go 0 JM CLUSTER CondRelativa ImpRelativa IntegRelativa /METHOD WARD /MEASURE=SEUCLID /ID=Id.Prof /PRINT SCHEDULE /PRINT DISTANCE /PLOT DENDROGRAM. [DataSet] D:\Fmh\Doutoramento\Tese\Dados\Quantitativos\Questionário Prof essores.sav Case Processing Summary a Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent 0 00,0 0,0 0 00,0 a. Ward Linkage Page
8 Proximity Matrix Case :Ess. Int. :Integ. :Ess. Int. :Ess. Imp. :Ess. Imp. :Ess. Imp. :HP :HP :HP 0:HT Squared Euclidean Distance :Ess. Int. :Integ. :Ess. Int. :Ess. Imp. :Ess. Imp.,, 00,,, 0 00,0,, 00,, 0,,0 00, 00,0 00,,0,,,,, 0, 000 0, 0,,00,,00,,,0,,0 0,, 0,0,0 0,0,0,0 Proximity Matrix Case :Ess. Int. :Integ. :Ess. Int. :Ess. Imp. :Ess. Imp. :Ess. Imp. :HP :HP :HP 0:HT Squared Euclidean Distance :Ess. Imp. :HP :HP :HP 0:HT, 0,,00,0 0,0, 000,,,0, 0,,00,0 0,0, 0, 0,,0,,,,,0, 0, 0,,, 0,0, 0,, 0,, 0,0,, 0,, 0,, This is a dissimilarity matrix Ward Linkage Agglomeration Schedule Stage Combined Stage First Appears Coefficients Next Stage 0 0, 0 0, 0 0, 0, 0 0,0 0, 0,0 0, 0 Page
9 Agglomeration Schedule Coefficients 0 Values 0 Stage Page
10 Dendrogram using Ward Linkage Rescaled Distance Combine FO Ma LC Na FT Y JM Fi Jo VV Go 0 QUICK CLUSTER CondRelativa ImpRelativa IntegRelativa /MISSING=LISTWISE /CRITERIA=CLUSTER() MXITER(0) CONVERGE(0) /METHOD=KMEANS(NOUPDATE) /PRINT ID(Id.Prof) INITIAL ANOVA CLUSTER DISTAN. Quick [DataSet] D:\Fmh\Doutoramento\Tese\Dados\Quantitativos\Questionário Prof essores.sav Page 0
11 Initial Centers Integração,00,00,00,00,00 00,00 Iteration History a Iteration Change in Centers,0, a. Convergence achieved due to no or small change in cluster centers. The maximum absolute coordinate change for any center is. The current iteration is. The minimum distance between initial centers is 0,0. Membership Case Number 0 Código Professor Distance Ess. Int., Integ., Ess. Int., Ess. Imp.,0 Ess. Imp., Ess. Imp., HP, HP,0 HP, HT, Page
12 Final Centers Integração,,00,0,,, Distances between Final Centers,, ANOVA Integração Error Mean Square df Mean Square df F,,0,00,,,,0,,0 ANOVA Integração Sig.,,00,00 The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal. Number of Cases in each Valid Missing 0 Page
13 QUICK CLUSTER CondRelativa ImpRelativa IntegRelativa /MISSING=LISTWISE /CRITERIA=CLUSTER() MXITER(0) CONVERGE(0) /METHOD=KMEANS(NOUPDATE) /PRINT ID(Id.Prof) INITIAL ANOVA CLUSTER DISTAN. Quick [DataSet] D:\Fmh\Doutoramento\Tese\Dados\Quantitativos\Questionário Prof essores.sav Initial Centers Integração,00,00,00,,00,00, 00,00,00 Iteration History a Iteration Change in Centers,0, a. Convergence achieved due to no or small change in cluster centers. The maximum absolute coordinate change for any center is. The current iteration is. The minimum distance between initial centers is,0. Membership Case Number 0 Código Professor Distance Ess. Int., Integ. Ess. Int., Ess. Imp., Ess. Imp., Ess. Imp.,0 HP, HP,0 HP, HT 0, Page
14 Final Centers Integração,00,00,,,00,, 00,00, Distances between Final Centers,,,,,, ANOVA Integração Error Mean Square df Mean Square df F,0,0,00 0,,0,,,,0 ANOVA Integração Sig.,,00 The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal. Page
15 Number of Cases in each Valid Missing 0 QUICK CLUSTER CondRelativa ImpRelativa IntegRelativa /MISSING=LISTWISE /CRITERIA=CLUSTER() MXITER(0) CONVERGE(0) /METHOD=KMEANS(NOUPDATE) /PRINT ID(Id.Prof) INITIAL ANOVA CLUSTER DISTAN. Quick [DataSet] D:\Fmh\Doutoramento\Tese\Dados\Quantitativos\Questionário Prof essores.sav Initial Centers Integração,00,00,00,,,00 0,00,, 00,00 0,00, Iteration History a Iteration Change in Centers,,,, a. Convergence achieved due to no or small change in cluster centers. The maximum absolute coordinate change for any center is. The current iteration is. The minimum distance between initial centers is,. Page
16 Membership Case Number 0 Código Professor Distance Ess. Int. Integ. Ess. Int. Ess. Imp., Ess. Imp., Ess. Imp.,0 HP, HP,0 HP,0 HT 0, Final Centers Integração,00,00,00,,,00,,, 00,00,, Distances between Final Centers,,,,,,,,,,,, ANOVA Integração Error Mean Square df Mean Square df F,,,00,,,,, 0, Page
17 ANOVA Integração Sig., The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal. Number of Cases in each Valid Missing 0 QUICK CLUSTER CondRelativa ImpRelativa IntegRelativa /MISSING=LISTWISE /CRITERIA=CLUSTER() MXITER(0) CONVERGE(0) /METHOD=KMEANS(NOUPDATE) /PRINT ID(Id.Prof) INITIAL ANOVA CLUSTER DISTAN. Quick [DataSet] D:\Fmh\Doutoramento\Tese\Dados\Quantitativos\Questionário Prof essores.sav Initial Centers Integração,00,00,,00,00,,00,,00 0,00, 00,00,,00 0,00 Page
18 Iteration History a Iteration Change in Centers,, a. Convergence achieved due to no or small change in cluster centers. The maximum absolute coordinate change for any center is. The current iteration is. The minimum distance between initial centers is,. Membership Case Number 0 Código Professor Distance Ess. Int. Integ. Ess. Int. Ess. Imp., Ess. Imp., Ess. Imp., HP, HP,0 HP,0 HT Final Centers Integração,00,00,,00,00,,00,,0,, 00,00,,, Distances between Final Centers,,,,,, 00,,,,,0,, 00,,0,0,,,,0 Page
19 ANOVA Integração Error Mean Square df Mean Square df F,,E+ 0,,, 0,,, ANOVA Integração Sig. The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal. Number of Cases in each Valid Missing 0 Page
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