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.

Método Linear para Resposta: Controle
Preditores: Pontuação do teste; Motivação

Grupos

Grupo       1       2       3
Contagem606060

Sumário de classificações

Alocado no
Grupo
Grupo Verdadeiro
123
15950
21533
30257
Total de N606060
N correto 595357
Proporção0,9830,8830,950

Classificações corretas

NCorretoProporção
1801690,939

Distância Quadrática Entre Grupos

123
10,000012,985348,0911
212,98530,000011,3197
348,091111,31970,0000

Função Discriminante Linear para Grupos

123
Constante-9707,5-9269,0-8921,1
Pontuação do teste17,417,016,7
Motivação-3,2-3,7-4,3

Sumário de Observações Classificadas Incorretamente

ObservaçãoGrupo
Verdadeiro
Grupo PredGrupoDistância
Quadrática
Probabilidade
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