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


真のグループ
グループに入れる123
15950
21533
30257
総数N606060
正分類数N 595357
比率0.9830.8830.950

正分類

N正分類数比率
1801690.939
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


真のグループ
グループに入れる123
15950
21533
30257
総数N606060
正分類数N 595357
比率0.9830.8830.950

誤分類された観測値の要約

観測値真のグループ予測変数グループグループ二乗距離確率
4**1213.5240.438
      23.0280.562
      325.5790.000
65**2112.7640.677
      24.2440.323
      329.4190.000
71**2113.3570.592
      24.1010.408
      327.0970.000
78**2112.3270.775
      24.8010.225
      329.6950.000
79**2111.5280.891
      25.7320.109
      332.5240.000
100**2115.0160.878
      28.9620.122
      338.2130.000
107**23139.02260.000
      27.36040.032
      30.52490.968
116**23131.8980.000
      27.9130.285
      36.0700.715
123**32130.1640.000
      25.6620.823
      38.7380.177
124**32126.3280.000
      24.0540.918
      38.8870.082
125**32128.5420.000
      23.0590.521
      33.2300.479
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。