Руководство по анализу данных с помощью самой мощной и популярной



Pdf көрінісі
бет246/304
Дата10.10.2024
өлшемі8,54 Mb.
#206058
түріРуководство
1   ...   242   243   244   245   246   247   248   249   ...   304
Байланысты:
А. Наследов - SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных - 2011

325
Рис. 22.7.
Пошаговое включение и исключение переменных (фрагмент окна вывода)
уравнение, также имеют достаточную толерантность, однако значение F-критерия 
у них оказалось меньше 1,125. В окне вывода можно видеть, что шаги 1–7 при-
водят к последовательному введению в уравнение новых предикторов. Обращает 
на себя внимание тот факт, что в окончательный результат не вошли некоторые 
переменные, различия между группами для которых статистически достоверны 
(см. рис. 22.6). Напротив, в дискриминантное уравнение были включены пере-
менные 
экстраверсия
и 
умозаключения
, различия между группами по которым 
статистически недостоверны. Это связано с тем, что при включении переменных 
в дискриминантное уравнение учитывается не только дискриминативная способ-
ность каждой переменной в отдельности, но и ее уникальный вклад в совокупно-
сти с остальными переменными.
На рис. 22.8–22.10 приведены очередные таблицы, содержащие основные пока-
затели канонической дискриминантной функции. В таблице на рис. 22.8 в графе 
Функция
значение 1 говорит о том, что в процессе дискриминантного анализа была 
получена одна дискриминантная функция. Если бы зависимая переменная имела 
не 2, а 3 уровня, то было бы составлено две дискриминантные функции. Чем боль-
ше значение 
Хи-квадрат
, тем сильнее дискриминантная функция различает группы 


Глава 22. 
Дискриминантный анализ
326
и тем лучше она соответствует своему назначению. О ее состоятельности свиде-
тельствует статистическая значимость 
Знч.
, заметно меньшая 0,05. 
Рис. 22.8.
Основные статистики канонической дискриминантной функции
На рис. 22.9 приведена таблица 
Коэффициенты
канонической
дискриминантной
функции
— список нестандартизованных коэффициентов и константа дискрими-
нантного уравнения. Это уравнение подобно линейному уравнению множествен-
ной регрессии и применяется для предсказания. Значение функции для каждого 
объекта подсчитывается по этому уравнению.
Рис. 22.9.
Коэффициенты канонической дискриминантной функции
Структурная матрица (рис. 22.10) содержит корреляции между дискриминантной 
функцией и каждой из переменных. Переменные упорядочены по абсолютной ве-
личине корреляций.


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   242   243   244   245   246   247   248   249   ...   304




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет