序数变量聚类的适当方法

Question

我正在阅读所有（或大多数）以前提出的问题，但找不到解决我问题的答案...
我有13个按序量度的变量（您代表知识转移渠道），我希望对其进行聚类（HCA），以进行以下二进制logistic回归分析（由于样本量N = 208，不可能包含所有13个变量）。由于规模级别，因素分析似乎不合适。我正在使用SPSS（但也尝试过R）。

问题：
1：我对计数数据使用Chi-Squared度量代替欧氏距离（平方）是否正确？
2.如何证明选择方法的合理性？我尝试了单项，完整，病房和平均，但均给出了不同的结果，我找不到任何依据来做出决定。

非常感谢！

Answer 1

答案1：由于变量为有序尺度，因此卡方检验是一种合适的度量检验。因为，“卡方检验用于分析分类数据。这意味着该数据已被计数并分为几类。它不适用于参数或连续数据（例如以英寸为单位的高度）。” Reference。

同样，序数标度数据本质上是计数或频率数据，您可以使用常规参数统计：均值，标准差等，或像ANOVA或Mann-Whitney U test这样的非参数测试来比较两组或{ {1}}比较三个或更多组。

答案2：在聚类问题中，距离方法的选择仅取决于变量的类型。我建议您阅读这些详细的帖子1，2，3