📘 군집분석 마지막 편

SPSS 이단계 군집분석으로 실무에 바로 쓰는 집단 분류

앞선 글에서 살펴본 것처럼
군집분석에는 여러 방법이 있지만, 각 방법마다 분명한 한계가 있습니다.

• 계층적 군집분석은 구조 파악에 좋지만 표본이 커지면 비효율적이고
• K-평균 군집분석은 빠르지만 군집 수를 미리 정해야 하며
  범주형 변수를 함께 쓰기 어렵습니다.

이러한 제약을 현실적으로 보완한 방법이
이단계 군집분석(Two-Step Cluster Analysis) 입니다.

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🔍 이단계 군집분석은 언제 사용하면 좋을까

이단계 군집분석은
대규모 설문 데이터 + 혼합형 변수 상황에서 특히 강점을 가집니다.

다음 조건에 해당한다면 적합한 선택입니다.

• 연속형 변수와 범주형 변수가 함께 있음
• 표본 수가 많아 계산 속도가 중요함
• 군집 수를 사전에 정하기 어렵고, 데이터 기반으로 판단하고 싶음
• 논문뿐 아니라 실무 활용까지 염두에 둔 분석이 필요함

즉, 실제 설문 데이터를 다루는 경우
가장 현실적인 군집 방법이라고 볼 수 있습니다.

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⚙ SPSS에서 이단계 군집분석 실행하기

① 메뉴 경로

분석 → 분류 → 이단계 군집분석

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② 변수 배치

• 범주형 변수: 명목·서열 척도 변수 투입
• 연속형 변수: 등간·비율 척도 변수 투입

이단계 군집의 핵심 장점은
변수 유형을 구분해 동시에 사용할 수 있다는 점입니다.

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③ 거리 측도 설정

혼합형 변수가 포함되면
SPSS는 자동으로 로그-우도(Log-likelihood) 를 사용합니다.

대부분의 설문 데이터에서는
기본 설정을 그대로 사용하는 것이 안정적입니다.

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④ 군집 수 결정 방식

• 자동 결정: SPSS가 데이터 구조를 바탕으로 군집 수 제안
• 고정 지정: 연구자가 군집 수를 직접 입력

탐색 목적이라면 자동 설정이 유용하고,
정책·마케팅 등 특정 구조가 필요한 경우 고정 설정도 가능합니다.

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⑤ 출력 옵션 선택 (중요)

해석을 위해 다음 항목은 반드시 체크합니다.

• 군집 프로파일 관련 피벗표
• 모형 요약 및 시각화 결과
• 군집 소속 변수 저장

군집 소속 변수를 저장해야
이후 교차분석이나 평균 비교가 가능합니다.

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📊 결과 해석의 핵심 포인트

1️⃣ 모형 요약

• 최종 군집 수 확인
• 분석에 사용된 변수 정보 확인

이 표를 통해
군집 구조의 전체 틀을 파악합니다.

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2️⃣ 군집 품질 지표

이단계 군집분석은
실루엣 계수를 통해 군집 품질을 제시합니다.

• 0.2 미만: 해석 어려움
• 0.2~0.5: 보통 수준
• 0.5 이상: 비교적 명확한 군집 구조

실루엣 계수가 높을수록
군집 간 구분이 잘 되었다고 볼 수 있습니다.

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3️⃣ 군집 크기 분포

각 군집이 차지하는 비율을 확인합니다.

• 특정 군집이 극단적으로 작다면
  해석 시 주의 필요
• 실무 적용 시 5% 미만 군집은
  별도 검토 대상이 될 수 있음

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4️⃣ 군집 프로파일 해석

이단계 군집분석의 핵심 결과입니다.

군집별로

• 연속형 변수는 평균값
• 범주형 변수는 구성 비율

을 비교하며
각 군집의 성격을 정리합니다.

이 과정을 통해
군집에 의미 있는 이름을 부여합니다.

예시

• 높은 만족도 + 젊은 층 중심 → 충성 고객군
• 평균적 만족 + 다양한 연령 → 중립 집단
• 낮은 만족 + 고연령 비중 높음 → 이탈 위험군

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⚠ 해석에서 가장 중요한 점

군집분석은
알고리즘이 답을 주는 분석이 아닙니다.

• 군집 수가 몇 개인지보다
• 각 군집이 어떤 특징을 가진 집단인지
• 그 차이가 왜 의미 있는지를 설명하는 것이 핵심입니다.

즉,
분석 결과를 어떻게 이야기로 풀어내느냐가
연구자와 실무자의 역할입니다.

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✦ 군집분석 시리즈 마무리 ✦

• 군집분석은 예측이 아닌 분류와 이해를 위한 분석
• 이단계 군집분석은 실제 설문 데이터에 가장 실용적인 방법
• 자동 군집 수 제안 + 혼합형 변수 처리 가능
• 최종 가치는 군집 해석과 활용 전략에서 결정됨

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군집분석은
데이터를 단순히 나누는 기술이 아니라
데이터 속 사람들을 이해하는 도구입니다.

집단을 나눈 뒤
그 결과로 무엇을 설명하고,
어떤 의사결정을 도울 수 있는지가
이 분석의 진짜 목적입니다.