Дискриминантный анализ
Задание 2.12.
Построить линейную модель по следующим данным, собранным о сотрудниках фирмы (табл. 2.12.1) (0 – премия не выдана сотруднику, 1 – премия выдана сотруднику).
Таблица 2.12.1
Исходные данные для исследования
№ | Образование, лет | Текущая з/п, $ | Начальная з/п, $ | Проработанное время, мес. | Предшествующий опыт, мес. | Премия |
57,000 | 27,000 | |||||
40,200 | 18,750 | |||||
60,625 | 22,500 | |||||
39,900 | 15,750 | |||||
26,250 | 10,950 | |||||
22,200 | 15,000 | |||||
42,300 | 26,250 | |||||
30,750 | 15,000 | |||||
26,700 | 12,900 | |||||
20,850 | 12,000 | |||||
35,250 | 15,000 | |||||
26,700 | 15,000 | |||||
26,550 | 13,050 | |||||
66,750 | 52,500 | |||||
66,875 | 31,980 | |||||
30,000 | 15,750 | |||||
83,750 | 21,750 | |||||
24,450 | 10,950 | |||||
31,950 | 15,750 | |||||
33,900 | 15,750 |
Выполнение.
Для решения поставленной задачи необходимо после того, как сформированны необходимые переменные, выбрать в меню Analyze (Анализ) Classify (Классификация) Discriminant (Дискриминант).
Откроется диалоговое окно Discriminant Analysis (Дискриминантный Анализ) (см. рис. 2.12.1).
Рис. 2.12.1. Диалоговое окно Discriminant Analysis
(Дискриминантный Анализ)
Далее необходимо сделать следующее:
· Поместить переменную премия в поле, предназначенное для группирующих переменных.
· После щелчка по выключателю Define Range (Определить Область) введите минимальное и максимальное значения этой переменной: 0 и 1.
· Остальным переменным присвоить статус независимых переменных. Для начала оставить установленный по умолчанию метод: Enter independents together (Ввести независимые вместе), при котором в анализе одновременно будут участвовать все независимые переменные.
· После щелчка по выключателю Statistics (Статистика) активировать опции: Means (Средние значения), Univariate ANOVAs (Одномерные тесты ANOVA), Unstandardized Function Coefficients (Нестандартизированные коэффициенты функции) и Within–groop Correlation Matrice (Корреляционная матрица внутри группы).
· Через выключатель Classify (Классифицировать) сделать дополнительно запрос на вывод диаграмм по отдельным группам (Separate–groups Plots), результатов для отдельных наблюдений (Casewise results) и сводной таблицы (Summary table).
Довольно полезный график для объединенных групп, который был реализован в ранних версиях SPSS, и сейчас можно активировать в диалоговом окне, однако вместо графика в окне отображения результатов будет появляться предупреждение о том, что такая гистограмма в анализах более не доступна.
· При помощи выключателя Save (Сохранить) активировать сохранение значения дискриминантной функции в дополнительной переменной (Discriminant Scores).
· Начать расчёт нажатием ОК.
После вводного обзора действительных и пропущенных значений приводятся средние значения, стандартные отклонения, количество наблюдений для каждой группы в отдельности и суммарные показатели для обеих групп.
Затем проводится тест, насколько значимо различаются между собой переменные в обеих группах; наряду с тестовой величиной, в качестве которой служит Лямбда Уилкса («Wilks–Lambda»), применяется также и простой дисперсионный анализ.
Далее следует корреляционная матрица между всеми переменными, в которой приводятся коэффициенты, осредненные для обеих групп.
Следующими шагами являются расчёт и анализ коэффициентов дискриминантной функции.
Значения этой функции должны как можно отчётливей разделять обе группы. Мерой удачности этого разделения служит корреляционный коэффициент между рассчитанными значениями дискриминантной функции и показателем принадлежности к группе.
Следующая таблица дает представление о том, как сильно отдельные переменные, применяемые в дискриминантной функции, коррелируют со стандартизированными значениями этой дискриминантной функции.
При этом корреляционные коэффициенты были рассчитаны в обеих группах по отдельности и затем усреднены.
И в заключение, приводятся сами коэффициенты дискриминантной функции (рис. 2.12.2).
Рис. 2.12.2. Результаты вычисления коэффициентов
Интерес представляет также таблица, в которой построчно для каждого наблюдения приводится информация о значении дискриминантной функции и определяется принадлежность к одной из двух групп.
Таким образом, получили дискриминантную функцию:
d = – 0,78 × образование+
+ 0,095 × время_раб –
– 0,003 × предшес_опыт –
– 7,505.
Дата добавления: 2022-05-27; просмотров: 146;