CLUSTER ANALYSIS –non gerarchica, metodo K Means.
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Rapidità di fruizione -0,18 -0,54 0,48
Caratteristiche tecniche -0,89 0,31 0,41
Compatibilità con l'utente -0,68 0,78 -0,04
Accessibilità 0,05 0,25 -0,20
Periodo di prova -0,31 -0,49 0,54
Contenuti sportivi -0,34 0,16 0,13
Rispondenti per cluster 61 58 88
1 2 3 4 5
Rapidità di fruizione -0,96 0,64 -0,290,14-0,12
Caratteristiche tecniche 0,36 0,28 -1,95-0,330,59
Compatibilità con l'utente 0,88 0,35 -0,06-0,71-0,64
Accessibilità 0,21 0,31 -0,460,54-1,36
Periodo di prova -0,09 0,35 0,71-0,44-0,34
Contenuti sportivi -0,28 0,50 0,51-0,62-0,02
Rispondenti per cluster 40 65 19 49 34
La soluzione a 2 cluster è stata scartata
immediatamente a causa di un p value>0.05 in 2
fattori.
Le soluzioni a 3, 4 e 5 cluster non hanno problemi
riguardanti il p value, anche se ovviamente esso
diventa proporzionalmente più piccolo all’aumentare
del numero di cluster nella soluzione.
La scelta è ricaduta sulla soluzione a 4 cluster,
ritenuta la più chiara e significativa da un punto
di vista descrittivo/manageriale.
La soluzione a 3 cluster, infatti, nonostante
presentasse un’ottima omogeneità di persone per
cluster, presentava problemi di interpretazione per il
cluster 1.
La soluzione a 5 cluster, d’altro canto, portava a
un’interpretazione dei cluster generalmente fumosa,
soprattutto per quanto riguarda il cluster 2.
Abbiamo ritenuto la soluzione a 4 cluster
soddisfacente e senza nessuna problematica che
necessitasse di rifare la analisi con il metodo
gerarchico.
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Rapidità di fruizione 0,05 -0,33 -0,50 0,65
Caratteristiche tecniche -1,82 0,25 0,32 0,37
Compatibilità con l'utente -0,13 -0,90 0,98 0,29
Accessibilità -0,22 0,47 0,17 -0,48
Periodo di prova -0,27 -0,09 -0,41 0,49
Contenuti sportivi -0,05 -0,01 0,38 -0,23
Rispondenti per cluster 30 66 45 66