Ejemplo de Análisis discriminante

Un administrador de escuela secundaria desea crear un modelo para clasificar a los futuros estudiantes en uno de los tres niveles educativos. El administrador selecciona 180 estudiantes de forma aleatoria y registra la puntuación de una prueba de logro, una puntuación de motivación y el nivel actual de cada uno.

  1. Abra el conjunto de datos de muestra, ColocaciónEduc.MTW.
  2. Elija Estadísticas > Análisis multivariado > Análisis discriminante.
  3. En Grupos, ingrese Nivel.
  4. En Predictores, ingrese Puntuación prueba y Motivación.
  5. En Función discriminante, asegúrese de que la opción Lineal esté seleccionada.
  6. Haga clic en Aceptar.

Interpretar los resultados

La tabla Resumen de clasificación muestra la proporción de observaciones colocadas correctamente en sus grupos verdaderos por el modelo. El administrador de la escuela utiliza los resultados para ver la precisión con la que el modelo clasifica a los estudiantes. En general, el 93.9% de los estudiantes fueron colocados en el nivel educativo correcto. El Grupo 2 tuvo la proporción más baja de colocación correcta, con solo 53 de 60 estudiantes, es decir, el 88.3%, colocado correctamente en ese nivel educativo.

La tabla Resumen de observaciones clasificadas erróneamente indica en qué grupo se debería haber colocado una observación. El administrador de la escuela utiliza los resultados para ver cuáles estudiantes individuales fueron clasificados erróneamente. Por ejemplo, el estudiante 4 debió haber sido colocado en el grupo 2, pero fue puesto incorrectamente en el grupo 1.

Análisis discriminante: Nivel vs. Puntuación prueba, Motivación

Método lineal para respuesta: Nivel

Predictores: Puntuación prueba, Motivación

Grupos Grupo 1 2 3 Conteo 60 60 60
Resumen de clasificación Colocar en Grupo verdadero un grupo 1 2 3 1 59 5 0 2 1 53 3 3 0 2 57 N Total 60 60 60 N correcta 59 53 57 Proporción 0.983 0.883 0.950
Clasificaciones correctas N Correcto Proporción 180 169 0.939
Distancia cuadrada entre grupos 1 2 3 1 0.0000 12.9853 48.0911 2 12.9853 0.0000 11.3197 3 48.0911 11.3197 0.0000
Función discriminativa lineal para grupos 1 2 3 Constante -9707.5 -9269.0 -8921.1 Puntuación prueba 17.4 17.0 16.7 Motivación -3.2 -3.7 -4.3
Resumen da las observaciones clasificadas incorrectamente Grupo Grupo de Distancia Observación verdadero predictores Grupo cuadrada Probabilidad 4** 1 2 1 3.524 0.438 2 3.028 0.562 3 25.579 0.000 65** 2 1 1 2.764 0.677 2 4.244 0.323 3 29.419 0.000 71** 2 1 1 3.357 0.592 2 4.101 0.408 3 27.097 0.000 78** 2 1 1 2.327 0.775 2 4.801 0.225 3 29.695 0.000 79** 2 1 1 1.528 0.891 2 5.732 0.109 3 32.524 0.000 100** 2 1 1 5.016 0.878 2 8.962 0.122 3 38.213 0.000 107** 2 3 1 39.0226 0.000 2 7.3604 0.032 3 0.5249 0.968 116** 2 3 1 31.898 0.000 2 7.913 0.285 3 6.070 0.715 123** 3 2 1 30.164 0.000 2 5.662 0.823 3 8.738 0.177 124** 3 2 1 26.328 0.000 2 4.054 0.918 3 8.887 0.082 125** 3 2 1 28.542 0.000 2 3.059 0.521 3 3.230 0.479
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