Exemplo para Análise discriminante

Um administrador do ensino médio quer criar um modelo para classificar futuros alunos em um dos três segmentos educacionais. Ele seleciona aleatoriamente 180 alunos e registra a pontuação de um teste de desempenho, um teste de motivação e o segmento atual de cada um.

  1. Abra o conjunto de dados amostrais, PosicionamentoEducacional.MTW.
  2. Selecione Estat > Multivariada > Análise Discriminante.
  3. Em Grupos, insira Controle.
  4. Em Preditores, insira Pontuação do teste e Motivação.
  5. Em Função Discriminante, assegure-se de que Linear esteja selecionado.
  6. Clique em OK.

Interpretar os resultados

A tabela Resumo da classificação mostra a proporção das observações corretamente posicionadas em seus grupos reais pelo modelo. O administrador escolar usa os resultados para ver quão exatamente o modelo classifica os alunos. No geral, 93,9% dos alunos foram colocados no controle educacional correto. O Grupo 2 tinha a menor proporção de colocações corretas, com apenas 53 dos 60 alunos ou 88,3%, corretamente posicionados naquele controle educacional.

A tabela Resumo de observações de falsa resposta indica em que grupo uma observação deveria ter sido colocada. O administrador escolar usa os resultados para ver quais alunos foram classificados incorretamente. Por exemplo, o aluno 4 deveria ter sido colocado no grupo 2, mas foi incorretamente colocado no grupo 1.

Análise Discriminante: Controle versus Pontuação do teste; Motivação

Método Linear para Resposta: Controle

Preditores: Pontuação do teste; Motivação

Grupos Grupo 1 2 3 Contagem 60 60 60
Sumário de classificações Alocado no Grupo Verdadeiro Grupo 1 2 3 1 59 5 0 2 1 53 3 3 0 2 57 Total de N 60 60 60 N correto 59 53 57 Proporção 0,983 0,883 0,950
Classificações corretas N Correto Proporção 180 169 0,939
Distância Quadrática 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
Função Discriminante Linear para Grupos 1 2 3 Constante -9707,5 -9269,0 -8921,1 Pontuação do teste 17,4 17,0 16,7 Motivação -3,2 -3,7 -4,3
Sumário de Observações Classificadas Incorretamente Grupo Grupo Distância Observação Verdadeiro Pred Grupo Quadrática Probabilidade 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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