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Segmentación Teatro Municipal de santiago
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SEGMENTACIÓN TEATRO MUNICIPAL DE SANTIAGO TRABAJO A+S MERCADOS II Florencia Larraín Mariana Hernández María Ignacia Rojas Catalina Torres Profesora Karen Thal Antecedentes Problemática del TMS: Posibilidades de crecimiento y fidelización con clientes actuales, tanto abonados como no abonados. Iniciativa: Realizar un estudio de mercado que proporcione información que ayude a mejorar la propuesta de valor y la relación con sus clientes. Realizamos un estudio de segmentación, para así lograr crear propuestas ideadas especialmente para cada grupo de personas con características o necesidades similares. Metodología General de Segmentación Segmentación a Priori Variables de Segmentación y Aplicación Metodología estadística de Segmentación de K medias Descripción de Segmentos Segmentos de Valor Recomendaciones Primer Paso: Segmentación a Priori Objetivo Segmentación: focalizar la oferta para una mejor asignación de recursos Segmentación a Priori: abonados y no abonados Ventaja: Tendremos segmentos que consideran la característica de abonados/no abonados de los consumidores en relación al servicio del TMS, lo que es útil para evaluar su relación actual con el TMS y buscar las causas que definen su comportamiento como consumidores del TMS. Desventaja: Limita la segmentación a una relación actual de los consumidores con el TMS, que puede variar en el tiempo, por lo que no permite segmentar en base características propias de los consumidores y más duraderas, que pueden presentar oportunidades de innovación y de crecimiento para el TMS, que expliquen a mayor profundidad su relación con el TMS y su calidad de abonado/no abonado del TMS. Decidimos no segmentar a priori entre abonados y no abonados para poder definir segmentos a posteriori que abarquen más dimensiones, y que se diferencien por características más profundas y no tan obvias. Segundo Paso: Segmentación a Posteriori Variables de Segmentación Utilizamos las variables originales de segmentación que consistían en características demográficas y psicográficas de los consumidores, además de características estratégicas y tácticas de la relación con el servicio del TMS, presentes en la Base de Datos (las preguntas de la encuesta). El análisis por factores no entrega una solución acertada, debido principalmente a la dificultad en la interpretación de los factores. Metodología Estadística Segmentación K Medias Realizamos una segmentación con valores de k desde 1 a 10, para evaluar el valor de F en cada segmento y su cambio entre segmentos. Resultados Segmentación K Medias: F y ∆F Segmentos 2 3 4 5 6 7 8 9 10 F 0,908 0,967 0,985 1,053 1,055 1,145 1,112 1,133 1,171 ∆F 0,059 0,018 0,068 0,003 0,090 -0,034 0,022 0,037 R2 0,050 0,072 0,084 0,100 0,104 0,112 0,122 0,128 0,130 Elección de K Criterios Evaluados: F y ∆F: El análisis muestra que no hay quiebres significativos en la trayectoria de F que establezcan un límite al número de segmentos, y se aprecia una caída importante del aporte marginal de agregar un segmento más al pasar de k=5 a k=6, por lo que el número de segmentos no debe ser mayor a 5. R2: Tiene una trayectoria pareja que no presenta grandes subidas, por lo que no define un k óptimo. Número de Segmentos: Con todo lo demás constante, es preferible tener menos segmentos, por lo que en este caso k=4 segmentos resulta un buen número de segmentos debido a que la diferencia en F al pasar a 5 segmentos no es lo suficientemente grande. Identificación de Segmentos: El análisis con 4 segmentos permite una correcta interpretación cada segmento, con diferencias claras entre ellos. Por todo esto definimos K=4 como el número óptimo de segmentos. Resultados SPSS con K=4 ANOVA Clúster Error F Sig. Media cuadrática gl Media cuadrática gl P1 25,221 3 1,282 592 19,667 ,000 P2 44,293 3 1,006 590 44,012 ,000 P3 15,274 3 ,387 592 39,441 ,000 P4 31,351 3 ,644 592 48,684 ,000 P5 51,673 3 1,196 592 43,206 ,000 P6 41,122 3 ,995 592 41,319 ,000 P7 9,421 3 1,061 589 8,880 ,000 P8 5,733 3 1,170 592 4,899 ,002 P9 14,194 3 1,297 592 10,946 ,000 P10 47,287 3 1,365 592 34,644 ,000 P11 11,362 3 1,084 592 10,482 ,000 P12 4,877 3 ,294 592 16,612 ,000 P13 11,153 3 ,545 592 20,445 ,000 P14 21,724 3 1,610 590 13,495 ,000 P15 14,922 3 ,555 592 26,879 ,000 P16 43,596 3 1,328 590 32,819 ,000 P17 55,311 3 1,120 590 49,390 ,000 P18 51,416 3 1,189 591 43,261 ,000 P19 63,758 3 1,309 591 48,693 ,000 P20 96,354 3 1,058 592 91,047 ,000 P21 70,304 3 ,993 592 70,788 ,000 P22 79,995 3 1,542 591 51,863 ,000 P23 42,974 3 ,843 584 50,998 ,000 P24 38,133 3 1,221 584 31,220 ,000 P25 30,701 3 1,001 580 30,659 ,000 Las pruebas F sólo se deben utilizar con fines descriptivos porque los clústeres se han elegido para maximizar las diferencias entre los casos de distintos clústeres. Los niveles de significación observados no están corregidos para esto y, por lo tanto, no se pueden interpretar como pruebas de la hipótesis de que los medias de clúster son iguales. Clúster 1 102 17,1% 2 217 36,4% 3 124 20,8% 4 153 25,7% Total 596 100% Resultados SPSS con K=4 Interpretación segmentos: Segmento 1- DESINTERESADOS Segmento 2- CULTOS SATISFECHOS Segmento 3- PROMEDIO Segmento 4- CULTOS INSATISFECHOS Tercer Paso: Descripción de Segmentos SEGMENTO 1: Desinteresados Este segmento no presenta un gran interés por la cultura en general, ni por los espectáculos que ofrece el TMS. Asiste poco a otros panoramas culturales, tal como museos, galerías de arte y espectáculos musicales. Son personas que no tienen mucho tiempo para asistir al teatro y los precios les parecen demasiado caros para su presupuesto. No valoran especialmente el ambiente cultural que se vive en el teatro. Dado que no se sienten atraídos por la principal propuesta de valor del TMS, que es entregar cultura en variadas formas, no es un segmento interesante para el teatro. Aunque el TMS cambie y diversifique su oferta, probablemente este segmento se manendrá al margen de estas actividades. SEGMENTO 2: Cultos satisfechos Estas personas tienen gran interés por cultura, y valoran la calidad con la que el TMS la entrega. Tienen (o se hacen) el tiempo para asistir al teatro y a otros espectáculos culturales, pagando el precio que esto implica porque a fin de cuentas, para ellos realmente lo vale. Piensan que los servicios anexos al teatros son buenos, tales como los accesos, baños y cafeterías. No son una razón para no asistir. No asistirían más si la oferta fuese más diversa, probablemente porque ya asisten con bastante frecuencia. Son, finalmente, un segmento que a nivel global se encuentra bastante satisfecho con el TMS, tanto con los espectáculos que este ofrece como con la infraestructura del mismo. SEGMENTO 3: Promedio Son un grupo que no se destaca por ningún atributo ni interés especial.. No tienen ninguna característica que llame la atención y su interés por la cultura no es tan grande si lo comparamos con otros segmentos. El único punto en el que sí llegan a un acuerdo es que consideran que los accesos y servicios anexos son de mala calidad. SEGMENTO 4: Cultos insatisfechos Este segmento presenta un gran interés por cultura, y valoran la calidad con la que el TMS la entrega, asistiendo constantemente a diversos espectáculos y actividades culturales, no sólo de éste sino que también de otros establecimientos. A diferencia del segmento 2, estas personas sí asistirían más al TMS si la oferta fuese más diversa, es decir, si se ampliara la gama de espectáculos que ofrece el teatro o la temática de estos. Otro punto importante a tomar en cuenta es que no están a gusto con la ubicación del TMS. No sólo lo encuentran lejos, sino que también inseguro, que es un ítem que puede estar perjudicando bastante al teatro. A la hora de hablar de precios, los encuentran poco convenientes. Haciendo un análisis de costo-beneficio, la calidad de los espectáculos no justificael valor que estos implican. Este segmento representa una oportunidad para el TMS, ya que, tiene varias variables que pueden explotarse. Caracterización Segmento 1: Se destaca por la cantidad de hombres que pertenecen a él. Está compuesto en mayor parte por adultos (35-64 años) y por un número bajo de adultos mayores (+65). También es importante notar que es el segmento donde más se evalúa al TMS con nota regular (5) y donde menos se le evalúa con nota buena (6 a 7). Contiene la menor proporción de personas pertenecientes a los GSE C3 y D. Segmento 2: Mayor cantidad de jóvenes (18-34) y menor cantidad de adultos. Destaca por la excelente percepción global que tiene del TMS, ya que, son quienes mejor lo evalúan. En cuanto a su composición por GSE es el segmento más distinto, ya que, posee la distribución más equitativa de personas de los distintos grupos socioeconómicos. Segmento 3: Existe una baja cantidad de jóvenes pertenecientes a este segmento, y son quienes peor evalúan al TMS. Mayoritariamente ABC1, seguidos por C1. Segmento 4: Tienen el mayor porcentaje de mujeres de todos los segmentos y en cuanto edad su forma es bastante parecida a la del segmento 1, ya que, posee una gran cantidad de adultos y un bajo número de adultos mayores. Es el grupo con mayor porcentaje de personas ABC1, también seguido por C1. S1 S2 S3 S4 Total Sexo Mujer 48,5% 66,0% 63,4% 77,5% 65,4% Hombre 51,5% 34,0% 36,6% 22,5% 34,6% Edad Joven (18-34) 23,5% 36,4% 21,1% 20,4% 26,9% Adulto (35-64) 74,5% 52,1% 66,7% 71,1% 63,8% Adulto Mayor (65 o más) 2,0% 11,5% 12,2% 8,6% 9,3% Percepción Global 1-4 7,00% 1,38% 8,06% 1,99% 3,89% 5 29,0% 14,3% 23,4% 19,2% 19,9% 6-7 64,0% 84,3% 68,5% 78,8% 76,2% GSE ABC1 60,6% 44,5% 59,0% 63,7% 55,2% C2 35,4% 40,2% 28,2% 27,4% 33,6% C3-D 4,0% 15,3% 12,8% 8,9% 11,2% Sobre el promedio Bajo el promedio Caracterización Participación en cultura y medios S1 S2 S3 S4 Total Otros teatros p=0,053 No 51,5% 29,8% 37,4% 26,3% 34,2% Si 48,5% 70,2% 62,6% 73,7% 65,8% Caras p=0,072 No 95,1% 95,3% 93,5% 89,5% 93,4% Si 4,9% 4,7% 6,5% 10,5% 6,6% La Hora p=0,095 No 95,1% 91,5% 92,7% 84,3% 90,5% Si 4,9% 8,5% 7,3% 15,7% 9,5% Play p=0,062 No 79,4% 72,4% 79,0% 64,1% 72,8% Si 20,6% 27,6% 21,0% 35,9% 27,2% Oasis p=0,095 No 89,2% 81,8% 92,7% 80,4% 85% Si 10,8% 18,2% 7,3% 19,6% 15% Analizando los segmentos según su participación en distintas formas de cultura y consumo de medios, nos damos cuenta de que las diferencias no son realmente son significativas (p>0,05). Esto nos lleva a pensar que, en este tema en particular, los segmentos no se diferencian en gran medida unos de otros, y que finalmente la mayoría de las personas encuestadas suelen frecuentar los mismos teatros, leer las mismas revistas y diarios, escuchar las mismas radios y vivir en las mismas comunas. Una conclusión importante sobre esto es que, haciendo una campaña en cualquiera de estos medios que “todos utilizan”, se logra llegar a varios segmentos al mismo tiempo, pero hay dificultades para enfocar alguna campaña en un segmento en especial. Cuarto Paso: Segmentos de Valor Segmento de Clientes atractivo para el Teatro Municipal de Santiago: Tamaño significante Disposición a pagar y costos de servir congruentes Distinguible de otros segmentos de clientes Accesible por los canales de distribución y promoción del Teatro Municipal, Compatible con los intereses de la organización, que valore atributos propios de la identidad de la organización y no contrarios a esta. Todas estas características son fundamentales para que un determinado segmento de clientes sea relevante para el Teatro Municipal, pero también deben ponderarse por otras variables relevantes en cada caso como la frecuencia de asistencias de ese segmento. Segmentos de Valor: Segmento 2 Este segmento tiene un tamaño considerable, ya que representa el 36,41% del total. Estas personas tienen gran interés por la cultura, y ya asisten regularmente al TMS. Por lo tanto, se sabe que están dispuestos a pagar por los espectáculos. Es un segmento de valor para el TMS, ya que, valoran atributos que el teatro ya tiene. Les gustan los espectáculos que hay actualmente y están conformes con los servicios anexos. El TMS debe fidelizar aún más a estos clientes, y mantenerlos contentos con los espectáculos que se ofrecen. Segmentos de Valor: Segmento 4 Este segmento representa un 25,67% del total, por lo que tiene un tamaño significante. Si bien estas personas están interesadas en la cultura, no están conformes con el TMS actualmente. No les gustan los servicios tales como accesos, baños, etc. pero igualmente asisten de vez en cuando porque les gustan algunos espectáculos. Si hubiese más variedad de espectáculos asistirían más, por lo que este segmento representa una oportunidad para el TMS. Es un segmento de valor, ya que si el TMS hace espectáculos dirigidos a ellos podría captar nuevo clientes y/o fidelizar más aún a los que ya asisten ocasionalmente. Recomendaciones: Introducción Dado el análisis de segmentos, en primer lugar, se recomienda enfocarse en 2 de ellos: los cultos satisfechos (segmento 2) y los cultos insatisfechos (segmento 4). Esto porque, por un lado, las personas del segmento 1 no están muy interesadas en la cultura, por lo que es difícil que el TMS pueda llamar su atención. Por otra parte, el segmento 3 tiene intereses y preferencias promedio, por lo que al enfocarnos en cualquier otro segmento, estaremos creando propuestas que posiblemente atraigan a este segmento también. Los segmentos 2 y 4, a nuestro parecer, tienen características que parecen ser mucho más abarcables y, a diferencias de las del grupo 3, estas sí pueden explotarse a través de los medios y canales de TMS. Creemos que es importante trabajar desde la innovación, utilizando a los clientes del TMS como motor para las proposiciones a diseñar. Así, es importante basarse en potenciales insights de los clientes para la realización de las principales propuestas a ofrecerles. Recomendaciones: Segmento 2 Dado que a este grupo le gusta como es el TMS ahora, tanto sus espectáculos como los servicios anexos, lo que recomendamos hacer es aprovechar su disposición a pagar por cultura y traer espectáculos “de lujo”. Por ejemplo, se podrían traer musicales de nivel mundial, del tipo de los que hay en Broadway. Con respecto al sistema de abonos, se podría flexibilizar más todavía. Las personas de este segmento son precisamente las más predispuestas a ser abonadas, y por lo mismo hay que apuntar a fidelizar a los que ya existen, manteniendo precios accesibles y haciendo funciones en días y horarios más flexibles. Podrían también incluirse más beneficios extras por ser abonado del teatro, tal como convenios con restaurantes, revistas, museos, y en realidad, todo tipo de actividades que por sus características les podrían interesar. Hay que mejorar los sistemas de información de teatro, para que más personas puedan enterarse de los espectáculos que hay. Al analizar las radios que escuchan y diarios que leen los asistentes al teatro, se ve que son las mismas independientemente del segmento. Hay que aprovechar esta variable para hacer campañas y publicidad en estos mismos medios, cosa de poder abarcar no sólo este segmento, sino que la mayor cantidad de segmentos posibles al mismo tiempo. Recomendaciones: Segmento 4 Este segmento tiene interés por la cultura, pero considera que el TMS falla en ciertos aspectos, por lo que si este último los mejorara probablemente se vería un aumento en la asistencia de este grupo de personas. Para atender de una manera idónea a este segmento, hay que presentar una propuesta innovadora. A ellos no les acomoda la ubicación del teatro, ya que, como mencionamos anteriormente lo consideran lejos e inseguro. Entonces, el teatro podría hacer muestras de sus espectáculos en otras partes, acercando la cultura a lugares donde a la gente le pueda acomodar más. Porejemplo, podría hacer un “Día Cultural” en algún parque (por ejemplo, el Parque Bicentenario) donde se exhiba alguna ópera gratuita. Así la gente verá al TMS como algo más cercano, y se motivará más para asistir al teatro, junto con ser una gran herramienta para captar nuevos clientes. Otro punto importante, es hacer convertir la asistencia al teatro en una experiencia. No basta con que el espectáculo sea de primer nivel, sino que debe ser una instancia agradable de principio a fin. Buenas cafeterías, donde se respire el ambiente de cultura, y nuevos restoranes, para que así a la gente le den ganas de quedarse más tiempo en el teatro. Se podría aumentar el número de obras que se exponen año a año para así tener una oferta más diversa y completa, que complemente las otras recomendaciones ya mencionadas. 1234 1 4,0633,1213,697 2 4,0633,2823,858 3 3,1213,2822,973 4 3,6973,8582,973 Distancias entre centros de clústeres finales Clúster 2 Centros de clústeres iniciales Historial de iteraciones a Centros de clústeres finales ANOVA Clúster de pertenencia Clúster Iteración Cambiar en centros de clústeres Clúster Clúster Error F Sig. Número del caso Clúster Distancia 1 2 1 2 1 2 Media cuadrática gl Media cuadrática gl 1 1 4.122 P1 5.0 4.0 1 7.613 7.892 P1 3.0 3.2 P1 5.867 1 1.396 594 4.204 .041 2 2 5.664 P2 5.0 1.0 2 .394 .560 P2 3.4 3.9 P2 37.867 1 1.163 592 32.547 .000 3 1 8.805 P3 5.0 1.0 3 .211 .286 P3 4.7 4.8 P3 2.833 1 .458 594 6.181 .013 4 2 5.291 P4 5.0 1.0 4 .172 .230 P4 4.3 4.6 P4 13.314 1 .778 594 17.119 .000 5 2 5.330 P5 5.0 5.0 5 .136 .177 P5 3.9 4.3 P5 21.513 1 1.417 594 15.185 .000 6 2 5.027 P6 5.0 1.0 6 .143 .181 P6 4.0 4.3 P6 10.409 1 1.182 594 8.806 .003 7 2 4.730 P7 1.0 5.0 7 .081 .102 P7 4.2 4.1 P7 .221 1 1.105 591 .200 .655 8 2 8.728 P8 5.0 2.0 8 .061 .074 P8 3.3 3.3 P8 .906 1 1.194 594 .759 .384 9 2 4.835 P9 2.0 4.0 9 .028 .035 P9 3.4 3.7 P9 11.207 1 1.345 594 8.331 .004 10 2 3.609 P10 4.0 1.0 10 .014 .017 P10 2.6 1.7 P10 110.788 1 1.413 594 78.427 .000 11 1 4.825 P11 5.0 5.0 a. Se han detenido iteraciones porque se ha realizado el número máximo de iteraciones. Las iteraciones no han podido converger. El cambio de la coordenada máxima absoluta para cualquier centro es ,008. La iteración actual es 10. La distancia mínimo entre los centros iniciales es 14,353. P11 4.3 4.2 P11 1.237 1 1.136 594 1.090 .297 12 2 4.436 P12 5.0 5.0 P12 4.6 4.8 P12 5.034 1 .309 594 16.304 .000 13 1 3.856 P13 1.0 5.0 P13 4.4 4.6 P13 7.163 1 .588 594 12.183 .001 14 2 4.810 P14 5.0 1.0 Número de casos en cada clúster P14 2.6 2.8 P14 9.835 1 1.698 592 5.793 .016 15 2 5.040 P15 4.0 5.0 Clúster 1 330.000 P15 4.2 4.5 P15 14.472 1 .604 594 23.950 .000 16 2 4.498 P16 4.0 1.0 2 266.000 P16 2.5 1.6 P16 111.060 1 1.357 592 81.831 .000 17 2 5.027 P17 2.0 5.0 Válidos 596.000 P17 3.5 3.9 P17 23.349 1 1.357 592 17.207 .000 18 2 5.712 P18 4.0 5.0 Perdidos 380.000 P18 2.8 2.1 P18 78.785 1 1.312 593 60.061 .000 19 2 3.789 P19 4.0 5.0 P19 3.2 2.5 P19 63.354 1 1.521 593 41.662 .000 20 2 5.529 P20 4.0 3.0 P20 4.0 2.6 P20 259.575 1 1.104 594 235.047 .000 21 1 5.842 P21 5.0 1.0 P21 3.1 1.8 P21 232.420 1 .954 594 243.726 .000 22 1 5.464 P22 5.0 3.0 P22 4.1 3.0 P22 186.105 1 1.628 593 114.308 .000 23 1 4.301 P23 2.0 5.0 P23 3.5 4.4 P23 126.651 1 .844 586 150.122 .000 24 1 7.229 P24 5.0 1.0 P24 3.7 2.8 P24 113.456 1 1.219 586 93.082 .000 25 2 5.369 P25 5.0 3.0 P25 4.3 3.5 P25 88.419 1 1.004 582 88.045 .000 26 2 6.228 Las pruebas F sólo se deben utilizar con fines descriptivos porque los clústeres se han elegido para maximizar las diferencias entre los casos de distintos clústeres. Los niveles de significación observados no están corregidos para esto y, por lo tanto, no se pueden interpretar como pruebas de la hipótesis de que los medias de clúster son iguales. 27 2 4.324 28 1 5.919 Distancias entre centros de clústeres finales 29 1 7.085 Clúster 1 2 30 1 4.953 1 3.235 31 2 5.192 2 3.235 32 2 3.931 33 1 4.783 34 1 3.547 35 2 7.190 36 2 4.001 37 2 5.155 38 2 5.224 39 1 4.531 40 2 5.902 41 2 4.559 42 2 5.095 43 2 5.413 44 2 4.282 45 1 4.397 46 1 4.264 47 1 5.565 48 2 6.456 49 2 3.619 50 1 6.285 51 2 4.462 52 2 6.575 53 2 4.968 54 2 5.733 55 2 4.920 56 1 5.640 57 2 5.560 58 2 5.627 59 2 4.847 60 2 4.140 61 1 7.840 62 1 4.980 63 2 5.948 64 2 4.612 65 1 6.172 66 1 5.795 67 1 5.565 68 2 4.246 69 2 5.651 70 1 3.984 71 2 6.215 72 2 5.783 73 1 5.190 74 2 5.003 75 1 5.892 76 2 6.173 77 1 7.021 78 1 7.304 79 1 7.362 80 2 5.195 81 1 6.781 82 2 6.951 83 2 5.878 84 1 7.888 85 2 4.000 86 1 6.926 87 1 5.682 88 2 7.846 89 2 4.012 90 2 5.953 91 2 7.748 92 1 4.322 93 2 3.963 94 1 5.774 95 2 4.869 96 2 4.011 97 2 5.545 98 1 5.548 99 2 4.125 100 1 6.369 101 2 5.463 102 1 7.071 103 2 4.969 104 2 4.391 105 2 6.570 106 1 6.321 107 2 5.211 108 2 6.390 109 1 7.756 110 1 3.537 111 1 4.893 112 1 3.401 113 1 4.704 114 1 5.199 115 1 5.281 116 1 5.440 117 1 4.158 118 2 6.453 119 2 4.760 120 2 5.518 121 2 3.178 122 1 5.742 123 2 4.354 124 2 5.580 125 1 4.776 126 2 4.887 127 2 3.721 128 1 5.486 129 2 4.771 130 2 4.315 131 2 6.490 132 2 3.605 133 1 5.531 134 2 4.766 135 2 5.666 136 2 7.247 137 1 4.653 138 2 3.954 139 1 4.993 140 2 5.178 141 2 5.132 142 2 6.296 143 2 4.598 144 1 6.065 145 1 6.833 146 2 6.846 147 2 4.588 148 2 7.397 1492 5.055 150 1 5.982 151 2 4.666 152 2 5.091 153 2 4.059 154 2 5.599 155 1 4.090 156 2 5.374 157 2 6.830 158 1 5.095 159 1 6.574 160 2 5.993 161 2 4.337 162 2 4.951 163 1 4.977 164 1 4.350 165 1 4.584 166 2 4.126 167 1 4.488 168 2 4.596 169 2 4.925 170 2 5.788 171 1 6.848 172 2 5.189 173 1 6.341 174 1 4.105 175 2 5.565 176 2 3.941 177 1 6.264 178 2 4.951 179 1 4.659 180 1 4.421 181 1 7.331 182 2 7.208 183 2 5.334 184 1 3.833 185 2 5.534 186 1 7.649 187 1 3.301 188 1 5.132 189 2 5.546 190 2 3.295 191 2 7.701 192 1 5.660 193 2 5.549 194 1 6.205 195 2 5.286 196 2 4.326 197 1 7.170 198 1 3.874 199 2 4.544 200 2 5.321 201 1 4.965 202 2 3.967 203 1 4.046 204 1 4.766 205 1 4.324 206 1 5.653 207 2 4.588 208 2 3.506 209 2 4.796 210 2 4.813 211 1 6.150 212 1 4.523 213 2 4.800 214 1 7.768 215 1 4.327 216 2 4.941 217 1 4.631 218 1 5.618 219 1 5.075 220 1 4.133 221 2 3.867 222 1 8.970 223 2 4.727 224 2 6.023 225 2 5.570 226 1 5.637 227 2 4.534 228 1 3.861 229 1 5.395 230 1 6.269 231 1 3.547 232 1 5.119 233 1 5.788 234 2 4.957 235 2 5.027 236 2 5.889 237 1 6.251 238 1 4.804 239 1 4.143 240 1 4.575 241 1 3.867 242 2 4.470 243 1 3.169 244 2 6.506 245 2 3.739 246 2 2.783 247 2 4.557 248 1 5.597 249 1 3.872 250 1 3.932 251 1 6.691 252 2 7.215 253 2 3.671 254 2 6.608 255 2 5.009 256 2 4.406 257 2 3.195 258 1 4.846 259 1 5.024 260 2 5.139 261 1 5.166 262 2 7.689 263 1 2.969 264 2 5.418 265 1 8.666 266 2 4.968 267 1 4.984 268 2 5.855 269 1 5.648 270 1 5.556 271 1 8.346 272 1 2.921 273 2 4.715 274 2 4.856 275 2 6.045 276 2 5.521 277 1 4.571 278 1 4.173 279 2 6.028 280 1 6.221 281 2 5.690 282 1 4.112 283 1 4.670 284 1 3.888 285 1 5.522 286 2 6.929 287 1 5.363 288 1 5.348 289 1 4.820 290 1 6.006 291 2 4.795 292 1 7.595 293 2 7.567 294 1 5.975 295 1 6.391 296 2 4.159 297 1 3.340 298 1 4.342 299 1 6.575 300 1 4.429 301 2 3.456 302 1 4.648 303 2 4.208 304 2 4.145 305 2 5.113 306 1 5.340 307 1 5.118 308 2 4.256 309 1 4.803 310 1 5.664 311 1 5.982 312 1 4.460 313 2 6.105 314 1 5.699 315 1 5.607 316 1 4.376 317 2 4.356 318 1 6.421 319 2 7.928 320 1 6.358 321 1 7.995 322 1 5.804 323 1 7.130 324 1 5.881 325 2 3.885 326 1 3.436 327 1 3.772 328 1 4.672 329 1 6.399 330 1 3.242 331 2 5.049 332 1 4.325 333 1 4.885 334 1 4.906 335 1 6.233 336 2 4.049 337 1 5.293 338 1 3.555 339 1 3.367 340 1 5.453 341 1 3.812 342 1 4.265 343 2 5.282 344 2 4.488 345 1 4.156 346 1 3.589 347 1 5.059 348 2 3.037 349 2 4.109 350 1 5.057 351 2 4.294 352 1 4.378 353 1 4.041 354 2 5.295 355 1 5.229 356 1 4.016 357 2 6.182 358 2 6.067 359 1 5.620 360 2 5.960 361 1 4.482 362 1 4.373 363 1 5.488 364 1 5.564 365 1 4.604 366 2 5.095 367 2 5.484 368 2 3.997 369 2 5.138 370 1 3.510 371 1 4.168 372 1 4.787 373 2 5.090 374 1 4.333 375 1 8.405 376 1 5.076 377 1 4.606 378 1 4.900 379 1 4.336 380 1 5.613 381 2 4.166 382 1 4.624 383 1 4.072 384 2 6.846 385 2 4.222 386 2 5.008 387 1 5.164 388 1 5.828 389 1 6.607 390 2 4.120 391 1 7.455 392 1 3.851393 1 5.027 394 1 3.108 395 2 5.609 396 2 3.986 397 1 5.624 398 1 5.659 399 1 5.934 400 2 5.319 401 1 5.361 402 1 6.958 403 2 3.565 404 1 4.946 405 1 4.302 406 1 4.663 407 1 4.671 408 1 5.833 409 1 5.627 410 1 4.002 411 1 4.596 412 1 5.632 413 2 4.918 414 1 5.116 415 1 5.444 416 2 5.591 417 1 4.374 418 1 5.735 419 2 4.628 420 1 6.199 421 2 3.082 422 1 5.494 423 2 5.896 424 1 4.453 425 1 4.675 426 1 6.334 427 1 4.769 428 1 4.614 429 1 3.785 430 2 4.858 431 2 5.712 432 2 5.015 433 2 4.961 434 1 9.395 435 2 5.198 436 2 3.554 437 1 4.760 438 1 4.286 439 1 4.370 440 1 2.834 441 1 4.324 442 1 6.558 443 1 5.666 444 2 3.409 445 1 7.107 446 1 4.574 447 1 4.245 448 2 4.959 449 2 5.143 450 2 5.851 451 1 5.943 452 1 5.264 453 1 4.718 454 1 5.973 455 1 4.995 456 2 7.833 457 2 3.545 458 1 5.792 459 1 5.264 460 2 5.513 461 1 6.401 462 2 5.490 463 2 5.294 464 1 3.627 465 2 6.372 466 1 6.319 467 1 4.799 468 1 3.517 469 2 4.584 470 2 4.467 471 1 4.860 472 1 4.596 473 2 4.598 474 1 4.093 475 2 5.683 476 1 4.928 477 1 4.082 478 1 5.612 479 2 4.393 480 2 5.662 481 2 5.240 482 2 5.282 483 2 4.061 484 1 4.271 485 1 5.433 486 1 5.714 487 2 4.765 488 1 3.618 489 1 7.511 490 1 3.976 491 1 6.014 492 1 4.573 493 2 4.319 494 1 5.023 495 2 3.389 496 1 4.505 497 2 4.922 498 2 8.192 499 2 3.853 500 1 5.420 501 1 6.179 502 1 2.469 503 2 5.561 504 1 5.571 505 2 5.207 506 2 4.512 507 1 5.255 508 1 5.344 509 1 4.211 510 1 5.618 511 1 3.576 512 2 5.377 513 1 6.155 514 1 4.772 515 1 4.650 516 1 2.971 517 2 6.051 518 2 4.576 519 2 6.195 520 2 5.825 521 1 5.581 522 1 5.340 523 2 4.009 524 2 3.538 525 1 3.993 526 2 4.999 527 2 5.756 528 1 3.936 529 1 4.935 530 1 3.492 531 1 4.429 532 2 5.920 533 2 5.107 534 1 3.724 535 2 5.920 536 1 5.819 537 2 4.433 538 1 6.319 539 2 5.294 540 1 3.754 541 2 3.780 542 1 4.995 543 1 8.168 544 1 3.831 545 2 7.489 546 2 5.455 547 1 5.300 548 1 5.924 549 1 4.269 550 2 8.074 551 2 8.440 552 2 3.122 553 1 4.403 554 1 4.526 555 2 3.073 556 1 3.542 557 1 3.997 558 1 4.335 559 1 5.312 560 1 5.765 561 1 5.469 562 1 4.922 563 2 3.870 564 2 3.524 565 2 4.846 566 1 6.776 567 2 4.756 568 2 5.303 569 1 4.487 570 1 5.507 571 1 5.173 572 1 5.386 573 2 5.071 574 1 5.902 575 1 5.965 576 1 6.551 577 2 6.164 578 1 4.478 579 2 5.455 580 1 6.074 581 1 4.492 582 1 5.113 583 1 3.985 584 1 4.691 585 1 3.910 586 2 5.633 587 1 5.783 588 1 6.208 589 1 4.313 590 2 4.925 591 1 3.912 592 2 4.277 593 1 5.967 594 1 4.069 595 1 4.996 596 1 7.610 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971972 973 974 975 976 3 Centros de clústeres iniciales Historial de iteraciones a Centros de clústeres finales ANOVA Clúster de pertenencia Clúster Iteración Cambiar en centros de clústeres Clúster Clúster Error F Sig. Número del caso Clúster Distancia 1 2 3 1 2 3 1 2 3 Media cuadrática gl Media cuadrática gl 1 1 3.498 P1 5.0 3.0 3.0 1 7.003 7.001 7.388 P1 3.3 3.2 2.5 P1 30.446 2 1.305 593 23.327 .000 2 2 5.747 P2 5.0 3.0 1.0 2 .437 .408 .895 P2 3.7 4.0 2.9 P2 59.268 2 1.029 591 57.601 .000 3 3 8.289 P3 4.0 5.0 5.0 3 .346 .220 .578 P3 4.8 4.9 4.4 P3 11.414 2 .425 593 26.833 .000 4 3 5.083 P4 5.0 5.0 3.0 4 .211 .116 .363 P4 4.6 4.7 3.9 P4 28.526 2 .705 593 40.447 .000 5 2 5.295 P5 2.0 5.0 2.0 5 .137 .075 .197 P5 4.4 4.3 3.2 P5 81.928 2 1.179 593 69.487 .000 6 2 4.947 P6 1.0 5.0 4.0 6 .067 .050 .137 P6 4.5 4.4 3.3 P6 71.074 2 .962 593 73.892 .000 7 2 4.677 P7 2.0 1.0 5.0 7 .055 .057 .054 P7 4.2 4.2 4.1 P7 .583 2 1.105 590 .528 .590 8 3 8.560 P8 2.0 1.0 5.0 8 .022 .019 0.000 P8 3.4 3.3 3.2 P8 2.833 2 1.188 593 2.385 .093 9 3 4.582 P9 2.0 5.0 5.0 9 0.000 0.000 0.000 P9 3.6 3.7 3.1 P9 18.715 2 1.303 593 14.360 .000 10 2 3.617 P10 5.0 1.0 5.0 a. Convergencia conseguida debido a que no hay ningún cambio en los centros de clústeres o un cambio pequeño. El cambio de la coordenada máxima absoluta para cualquier centro es ,000. La iteración actual es 9. La distancia mínimo entre los centros iniciales es 12,410. P10 2.5 1.6 2.7 P10 75.533 2 1.347 593 56.072 .000 11 1 4.952 P11 5.0 5.0 5.0 P11 4.5 4.3 3.9 P11 17.676 2 1.080 593 16.368 .000 12 2 4.427 P12 4.0 4.0 5.0 P12 4.7 4.8 4.5 P12 5.965 2 .298 593 20.043 .000 13 1 3.862 P13 5.0 2.0 1.0 Número de casos en cada clúster P13 4.6 4.6 4.1 P13 16.199 2 .546 593 29.649 .000 14 2 4.866 P14 3.0 1.0 3.0 Clúster 1 202.000 P14 2.8 2.9 2.2 P14 25.130 2 1.632 591 15.395 .000 15 2 5.000 P15 4.0 4.0 2.0 2 238.000 P15 4.4 4.6 4.0 P15 17.556 2 .570 593 30.774 .000 16 2 4.646 P16 5.0 1.0 1.0 3 156.000 P16 2.7 1.6 2.1 P16 60.485 2 1.343 591 45.047 .000 17 2 4.891 P17 4.0 5.0 1.0 Válidos 596.000 P17 3.6 4.0 3.2 P17 23.463 2 1.319 591 17.784 .000 18 2 5.782 P18 5.0 3.0 1.0 Perdidos 380.000 P18 3.2 2.1 2.3 P18 72.932 2 1.201 592 60.743 .000 19 2 3.801 P19 4.0 1.0 5.0 P19 3.2 2.5 3.0 P19 29.688 2 1.530 592 19.404 .000 20 2 5.550 P20 5.0 1.0 1.0 P20 4.2 2.7 3.4 P20 120.985 2 1.136 593 106.510 .000 21 1 5.725 P21 3.0 1.0 5.0 P21 3.1 1.8 2.8 P21 100.834 2 1.007 593 100.126 .000 22 1 5.255 P22 5.0 1.0 5.0 P22 4.3 2.9 3.7 P22 104.066 2 1.594 592 65.300 .000 23 3 4.015 P23 5.0 5.0 5.0 P23 3.7 4.4 3.3 P23 66.437 2 .834 585 79.616 .000 24 1 6.904 P24 4.0 1.0 5.0 P24 4.0 2.8 3.1 P24 76.792 2 1.152 585 66.639 .000 25 2 5.355 P25 5.0 1.0 2.0 P25 4.5 3.5 3.8 P25 56.550 2 .963 581 58.693 .000 26 2 6.303 Las pruebas F sólo se deben utilizar con fines descriptivos porque los clústeres se han elegido para maximizar las diferencias entre los casos de distintos clústeres. Los niveles de significación observados no están corregidos para esto y, por lo tanto, no se pueden interpretar como pruebas de la hipótesis de que los medias de clúster son iguales. 27 2 4.280 28 2 5.954 Distancias entre centros de clústeres finales 29 1 7.001 Clúster 1 2 3 30 1 5.123 1 3.586 3.159 31 2 5.188 2 3.586 3.572 32 2 3.894 3 3.159 3.572 33 1 4.385 34 3 3.696 35 2 7.216 36 2 3.928 37 2 5.159 38 2 5.256 39 1 4.404 40 2 5.807 41 2 4.497 42 2 5.032 43 2 5.422 44 2 4.241 45 1 4.482 46 1 3.738 47 1 5.296 48 2 6.382 49 2 3.538 50 1 6.162 51 2 4.402 52 2 6.624 53 2 4.904 54 2 5.707 55 2 4.910 56 1 4.826 57 2 5.600 58 2 5.577 59 2 4.754 60 3 3.844 61 1 7.855 62 3 5.079 63 2 5.926 64 2 4.584 65 3 6.181 66 1 5.234 67 1 5.051 68 2 4.326 69 2 5.718 70 1 3.700 71 2 6.186 72 2 5.806 73 3 4.821 74 2 4.969 75 1 5.764 76 2 6.284 77 3 6.866 78 1 7.280 79 3 6.891 80 2 5.211 81 3 6.777 82 2 6.942 83 2 5.853 84 3 8.040 85 2 4.028 86 3 6.879 87 1 5.642 88 2 7.802 89 2 4.035 90 2 5.918 91 3 7.734 92 3 4.255 93 2 4.056 94 3 5.835 95 2 4.856 96 2 4.037 97 2 5.635 98 1 5.577 99 2 4.107 100 1 6.306 101 1 5.292 102 1 7.049 103 2 4.883 104 2 4.268 105 3 6.383 106 1 6.261 107 1 5.143 108 2 6.386 109 1 7.432 110 1 3.428 111 1 5.008 112 3 3.511 113 1 4.430 114 1 4.576 115 1 4.989 116 1 5.331 117 1 3.951 118 3 6.092 119 2 4.734 120 2 5.591 121 2 3.126 122 1 5.525 123 2 4.355 124 2 5.599 125 1 4.903 126 2 4.834 127 2 3.786 128 1 4.939 129 1 4.617 130 2 4.249 131 2 6.443 132 2 3.521 133 3 5.219 134 2 4.671 135 2 5.583 136 2 7.254 137 1 4.849 138 2 3.914 139 3 4.927 140 2 5.193 141 2 5.058 142 2 6.243 143 2 4.604 144 3 5.586 145 1 6.806 146 3 6.829 147 3 4.571 148 3 6.856 149 2 5.067 150 3 6.080 151 2 4.607 152 2 4.947 153 2 4.112 154 2 5.581155 1 3.561 156 2 5.487 157 2 6.923 158 1 5.192 159 1 6.586 160 2 6.101 161 2 4.327 162 2 4.853 163 1 4.959 164 2 4.419 165 1 4.354 166 2 4.209 167 1 4.239 168 2 4.446 169 2 4.878 170 2 5.754 171 1 6.806 172 2 5.088 173 3 6.060 174 1 4.231 175 2 5.572 176 2 3.912 177 1 5.828 178 2 4.893 179 3 4.677 180 1 4.636 181 1 7.449 182 3 7.268 183 2 5.396 184 1 3.678 185 2 5.494 186 1 7.316 187 1 3.168 188 1 4.821 189 2 5.520 190 2 3.182 191 2 7.700 192 3 5.437 193 2 5.573 194 3 5.718 195 2 5.321 196 2 4.295 197 1 7.270 198 1 4.208 199 2 4.577 200 2 5.374 201 3 4.826 202 2 4.003 203 1 3.443 204 1 4.564 205 3 4.217 206 3 5.125 207 2 4.636 208 2 3.591 209 2 4.805 210 2 4.862 211 1 6.157 212 1 4.660 213 2 4.796 214 3 7.245 215 3 3.974 216 2 4.839 217 1 4.610 218 3 4.908 219 1 5.183 220 3 3.461 221 2 3.786 222 3 8.206 223 2 4.708 224 2 5.972 225 2 5.578 226 3 5.553 227 2 4.498 228 1 3.726 229 1 5.464 230 1 5.887 231 1 3.158 232 3 5.081 233 3 5.864 234 2 4.886 235 2 5.032 236 3 5.987 237 3 6.090 238 1 4.855 239 1 4.203 240 1 4.287 241 1 3.882 242 2 4.490 243 3 3.149 244 2 6.572 245 2 3.658 246 2 2.787 247 2 4.472 248 3 5.729 249 1 3.586 250 1 3.984 251 3 6.344 252 2 7.267 253 2 3.681 254 2 6.703 255 2 5.010 256 2 4.418 257 2 3.182 258 3 4.265 259 1 4.663 260 2 5.144 261 1 4.597 262 3 7.402 263 3 2.934 264 2 5.452 265 3 7.892 266 2 4.963 267 1 5.189 268 3 5.875 269 1 5.212 270 3 5.582 271 3 6.765 272 3 2.939 273 2 4.688 274 3 4.899 275 2 6.075 276 2 5.513 277 1 4.594 278 1 4.258 279 2 6.072 280 3 5.762 281 2 5.757 282 1 4.203 283 1 4.773 284 1 3.983 285 3 5.527 286 3 6.787 287 3 5.514 288 1 5.316 289 3 4.829 290 3 5.091 291 2 4.687 292 3 7.517 293 2 7.647 294 3 6.145 295 1 6.571 296 2 4.233 297 1 3.515 298 1 3.913 299 3 6.445 300 3 4.489 301 2 3.393 302 1 4.567 303 2 4.288 304 2 4.065 305 2 5.039 306 3 4.948 307 1 4.934 308 2 4.322 309 1 4.374 310 1 5.347 311 1 5.879 312 1 4.392 313 3 5.596 314 1 5.903 315 3 5.644 316 1 4.074 317 2 4.465 318 3 6.263 319 3 7.762 320 1 5.928 321 3 7.691 322 3 5.662 323 3 6.426 324 1 5.817 325 2 3.876 326 1 3.226 327 3 3.987 328 1 4.453 329 1 6.173 330 2 3.371 331 2 4.956 332 1 4.180 333 1 4.509 334 3 4.713 335 3 5.157 336 2 4.135 337 1 4.958 338 3 3.366 339 3 3.571 340 2 5.575 341 3 4.090 342 1 4.044 343 2 5.295 344 2 4.415 345 1 4.395 346 3 3.447 347 1 4.586 348 2 2.940 349 2 4.083 350 1 4.791 351 2 4.394 352 3 3.793 353 3 4.118 354 2 5.193 355 1 5.073 356 3 4.185 357 2 6.232 358 2 6.097 359 3 5.492 360 2 5.973 361 1 4.352 362 3 3.966 363 1 5.608 364 3 5.522 365 1 4.555 366 2 5.032 367 2 5.452 368 3 4.083 369 2 5.079 370 1 3.593 371 1 3.865 372 3 4.025 373 2 5.139 374 1 4.272 375 3 7.033 376 3 4.904 377 3 4.227 378 1 4.149379 1 4.457 380 1 5.583 381 2 4.282 382 1 4.155 383 2 4.153 384 2 6.846 385 2 4.292 386 2 5.080 387 1 5.373 388 3 5.508 389 3 6.079 390 2 4.091 391 3 7.290 392 3 4.016 393 1 4.394 394 1 2.843 395 3 5.612 396 2 3.835 397 1 5.741 398 3 5.296 399 1 6.121 400 2 5.328 401 1 5.407 402 3 6.086 403 2 3.499 404 1 4.591 405 3 3.915 406 1 4.121 407 3 3.605 408 1 5.375 409 1 5.105 410 1 4.004 411 3 4.568 412 1 5.595 413 2 4.863 414 1 5.155 415 3 5.204 416 2 5.564 417 3 4.082 418 3 5.626 419 2 4.720 420 1 6.142 421 2 3.203 422 1 5.278 423 2 5.852 424 3 4.502 425 3 3.828 426 1 5.989 427 1 4.882 428 1 4.031 429 1 3.294 430 2 4.826 431 2 5.698 432 1 5.018 433 2 4.913 434 1 9.173 435 2 5.257 436 3 3.048 437 1 4.520 438 3 3.792 439 1 4.304 440 3 2.564 441 1 4.268 442 3 5.490 443 1 5.641 444 2 3.461 445 1 7.242 446 1 4.223 447 1 3.967 448 2 4.921 449 2 5.059 450 2 5.832 451 3 6.107 452 1 5.000 453 3 4.370 454 3 5.584 455 1 4.921 456 1 7.687 457 2 3.576 458 3 5.275 459 1 5.123 460 2 5.409 461 1 6.279 462 2 5.488 463 2 5.254 464 1 3.448 465 2 6.353 466 3 6.257 467 1 4.864 468 1 3.519 469 2 4.541 470 2 4.520 471 1 5.001 472 1 4.808 473 2 4.589 474 1 4.116 475 2 5.625 476 1 4.395 477 1 4.024 478 3 5.294 479 2 4.461 480 3 4.523 481 2 5.279 482 2 5.276 483 2 4.058 484 2 4.472 485 1 5.490 486 1 5.730 487 2 4.687 488 1 3.274 489 3 7.542 490 1 4.055 491 1 5.662 492 3 4.536 493 2 4.280 494 1 4.455 495 2 3.527 496 3 4.523 497 2 4.882 498 2 8.218 499 2 3.783 500 1 4.801 501 1 5.876 502 1 2.610 503 2 5.514 504 1 5.785 505 2 5.170 506 1 4.296 507 3 4.676 508 3 5.431 509 1 4.368 510 1 5.555 511 3 3.723 512 2 5.304 513 3 5.958 514 1 4.433 515 1 4.445 516 1 2.916 517 2 5.973 518 2 4.512 519 2 6.191 520 2 5.745 521 1 5.499 522 1 4.656 523 2 4.024 524 2 3.493 525 1 4.019 526 2 4.995 527 1 5.456 528 3 3.700 529 1 4.257 530 3 3.433 531 1 4.289 532 2 5.937 533 2 5.122 534 3 3.356 535 2 5.937 536 3 5.758 537 2 4.373 538 1 6.359 539 3 4.715 540 3 3.659 541 2 3.819 542 3 5.048 543 3 7.221 544 1 4.064 545 3 6.322 546 2 5.359 547 1 5.025 548 3 5.858 549 1 4.148 550 3 7.212 551 3 7.693 552 2 2.975 553 1 4.450 554 1 4.591 555 2 3.095 556 3 3.524 557 1 3.654 558 3 4.220 559 3 4.817 560 3 5.498 561 3 4.528 562 1 4.642 563 2 3.871 564 2 3.594 565 3 4.879 566 3 6.667 567 2 4.837 568 2 5.306 569 1 4.643 570 3 4.601 571 3 5.178 572 1 5.379 573 2 4.943 574 3 5.084 575 1 5.730 576 3 6.081 577 2 6.120 578 1 4.386 579 2 5.515 580 1 5.979 581 1 4.551 582 1 4.670 583 1 3.785 584 1 4.442 585 1 3.506 586 2 5.567 587 1 5.729 588 1 5.765 589 3 3.741 590 2 4.878 591 3 3.944 592 2 4.248 593 3 5.575 594 3 3.715 595 3 4.421 596 3 6.529 597 598 599 600 601 602 603 604605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 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