pienryhmäanalyysimenetelmistä

Pienryhmäanalyysimenetelmät ovat joukko tilastollisia tekniikoita, joita käytetään tunnistamaan ja kuvaamaan luontaisia ryhmiä tai klustereita aineistossa. Näiden menetelmien tavoitteena on jakaa havainnot sellaisiin ryhmiin, että ryhmän sisällä olevat havainnot ovat mahdollisimman samankaltaisia ja ryhmien väliset erot ovat mahdollisimman suuria. Pienryhmäanalyysia käytetään monilla eri tieteenaloilla, kuten psykologiassa, markkinoinnissa, biologiassa ja sosiologiassa.

Yleisimpiä pienryhmäanalyysimenetelmiä ovat k-keskiarvomenetelmä ja hierarkkinen klusterointi. K-keskiarvomenetelmässä analyysiä edeltää ryhmien määrän, eli k:n, määrittäminen. Algoritmi pyrkii sitten jakamaan havainnot näihin k ryhmään siten, että kunkin ryhmän havaintojen keskiarvo (centroidi) on mahdollisimman lähellä ryhmän havaintoja. Hierarkkisessa klusterointi sen sijaan rakennetaan ryhmiä vaiheittain, joko yhdistämällä pienempiä ryhmiä suuremmiksi (agglomeratiivinen) tai jakamalla suuria ryhmiä pienemmiksi (divisiivinen). Tulos esitetään yleensä dendrogrammina, joka kuvaa ryhmien hierarkkista rakennetta.

Pienryhmäanalyysin tuloksia tulkittaessa on tärkeää arvioida ryhmien erottuvuutta ja merkityksellisyyttä. Menetelmän valinta riippuu aineiston luonteesta ja tutkimuskysymyksestä. On myös huomioitava, että pienryhmäanalyysi on usein luonteeltaan eksploratiivista ja tulokset voivat olla alttiita subjektiiviselle tulkinnalle.