andré germano vasques - departamento de engenharia florestal ...

estratégicos.
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O método de “Ward”, segundo Anderberg (1973), descreve o método de
agrupamento hierárquico baseado na variância dentro dos grupos de dados
analisados em vês de a simples ligação entre os grupos. Portanto, este método
agrupa dados a cada estágio, os quais são escolhidos por uma função objetivo que
maximiza o propósito do problema ou questão hipotética em foco.
Diferente da teoria estatística, a análise de cluster não é realizada sobre
regras de precisão para a busca de solução citam Dess e Davis (1984) e Harrigan
(1983). Assim, a escolha de uma solução apropriada deve ser baseada em uma
premissa menos rígida e na interpretação dos resultados. Uma solução, com o
agrupamento de três possibilidades foi escolhida com base no grupo de dados do
cluster versus o coeficiente de distância padronizado e porque este número de
clusters é o que melhor identifica a diferença entre as empresas.
A confiabilidade da solução dos três clusters foi testada através de três
possibilidades indicadas por Choffray e Lilien (1980) e aplicadas por Doyle e
Saunders (1982). O que consiste em:
a) Testar a distribuição dos dados;
b) Testar a aleatoriedade da estrutura de dados;
c) Testar uma solução que não seja única.
O primeiro dos testes foi descrito inicialmente. Para facilitar o teste de
aleatoriedade dos dados, foram gerados conjuntos aleatórios de dados com suas
distribuições características (médias e desvios padrões) de forma similar como foram
gerados os dados. Cada conjunto de dados foi agrupado utilizando o método de
“Ward”. O coeficiente de distância da média padronizada para o nível crítico dos
clusters foi então comparado com os dos dados atuais.
O teste final através do método de “Ward” compara os agrupamentos do