判別分析の主要な結果を解釈する

判別分析を解釈するには、次の手順を実行します。主要な結果には、正しい比率と誤分類された観測値の要約が含まれています。

ステップ1:観測値がどの程度正しく分類されるかを評価する

真のグループに正しく配置されている観測値の比率を調べて、観測値がどの程度正しく分類されるかを評価します。

分類の要約 グループ 真のグループ に入れる 1 2 3 1 59 5 0 2 1 53 3 3 0 2 57 総数N 60 60 60 正分類数N 59 53 57 比率 0.983 0.883 0.950
正分類 正分 N 類数 比率 180 169 0.939
主要な結果:比率、正当比率

これらの結果では、全体的に、観測値の93.9%が正しいグループに配置されました。グループ1では、正しい配置の比率が最大であり、観測値の98.3%が正しく配置されました。グループ2では、正しい配置の比率が最小であり、60個中53個の観測値、つまり88.3%しか正しく分類されませんでした。したがって、分類の仕組みは、グループ2に属する観測値を特定する場合に最も問題があると言えます。

ステップ2:誤分類された観測値を調べる

ワークシートのグループ化列に示されたグループ(真のグループ)と、観測値を分類したグループ(予測グループ)を比較します。予測グループが真のグループと一致しない場合、観測値は誤分類されます。観測値が誤分類される可能性が最も高い理由を示すパターンを調べます。

分析の交差検証を使用した場合、交差検証(X変数)予測グループと真のグループを比較します。

分類の要約 グループ 真のグループ に入れる 1 2 3 1 59 5 0 2 1 53 3 3 0 2 57 総数N 60 60 60 正分類数N 59 53 57 比率 0.983 0.883 0.950
誤分類された観測値の要約 予測変 グ 真のグ 数グ ルー 観測値 ループ ループ プ 二乗距離 確率 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
主要な結果:観測値、真のグループ、予測グループ

分類要約表の列2は、53個の観測値がグループ2に正しく割り当てられたことを示します。そのかわり、グループ2の5個の観測値はグループ1に分類され、グループ2の2個の観測値はグループ3に分類されました。したがって、グループ2の観測値のうち7個が他のグループに誤って分類されたことになります。

誤分類観測概要表は、観測値65、71、78、79、100がグループ2ではなくグループ1に誤分類されたことを示し、これが最も頻度の高い誤分類となります。

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