为了确保结果有效，请在收集数据、执行分析和解释结果时考虑以下准则。
- 预测变量应定量
- 必须拥有一个或多个包含每个预测变量测量数据的数字列。Minitab 使用这些数据来定义预测变量和响应之间的关系。如果您有类别预测变量，则不能使用此分析，而应使用逻辑回归。
- 预测变量应高度相关
- 预测变量之间的相关性称为多重共线性。如果多重共线性严重，或者如果一个或多个预测变量基本为常量，那么 Minitab 无法执行判别分析，会显示一条消息。
- 响应变量应指明组
- 您应有一个分组列，其中包含最多 20 个组的标识符。组标识符可能是数字、文本或日期/时间。
- 预测变量的数据在各组呈正态
- 多变量正态性是判别分析的一种正式假定。线性判别函数足够稳健，可以偏离正态性，但二次判别函数对于正态性假定更为敏感。如果您的预测变量并非正态，则考虑使用逻辑回归。在这些情况下，使用逻辑回归得出的结果更准确。
- 在可行时，输入分析的先验概率
- 有时，在进行判别分析之前，您已知属于某个组的观测值的概率。例如，如果对特定车辆的买主进行分类，则可能已经知道 60% 的买主为男性，40% 的买主为女性。如果您知道或者可以估计先验概率，请为分析指定先验概率，以提高结果的准确性。
