Rozdział 17
Analiza danych: analiza dyskryminacyjna, czynnikowa i skupień
Analiza dyskryminacji dotyczy analizy zależności między:
metryczną zmienną zależną i metrycznymi niezależnymi
metryczną zmienną zależną i niemetrycznymi niezależnymi
niemetryczną zmienną zależną i niemetrycznymi zmiennymi niezależnymi
niemetryczną zmienną zależną i metrycznymi zmiennymi niezależnymi
Analiza dyskryminacji nie pozwala na:
uzyskanie kombinacji liniowej zmiennych niezależnych
zbudowanie mapy percepcji
klasyfikację obiektów
analizę współzależności zmiennych
Kryterium maksymalnej szansy w analizie dyskryminacji dotyczy:
oceny mocy dyskryminacyjnej zmiennych niezależnych
standaryzowanych wag dyskryminacji
trafności klasyfikacji obiektów
ładunków dyskryminacyjnych
Celem analizy czynnikowej jest:
redukcja danych
grupowanie respondentów na podstawie dystansów
ocena relacji między metrycznymi zmiennymi zależnymi i niezależnymi
prezentacja danych z tabel kontyngencji w układzie współrzędnych
Wartości własne w analizie głównych składowych określają:
korelację między zmiennymi a czynnikami
zakres wyjaśnianej wariancji przez kolejne czynniki
zakres wariancji zmiennej, wyjaśnianej przez zestaw czynników
nazwy czynników
Rotacja czynników pozwala na:
lepsze wyodrębnienie liczby czynników
bardziej poprawne obliczenie korelacji między zmiennymi a czynnikami
lepszą interpretację i nazwanie uzyskanych czynników
ocenę zasobu zmienności wspólnej
Celem analizy skupisk jest:
dyskryminacja obiektów na podstawie określonych zmiennych zależnych
redukcja danych
grupowanie obiektów na podstawie miary odległości
identyfikacja ukrytych wymiarów
W przypadku określania podobieństwa obiektów ze względu na takie zmienne, jak: płeć, lokalizacja i typ wykształcenia, najlepszym miernikiem jest:
odległość euklidesowa
odległość kwadratowa euklidesowa
niezgodność procentowa
odległość Czebyszewa
Dendrogram jest to:
metoda prezentacji hierarchicznie wyodrębnionych skupisk
sposób prezentacji skupisk w metodzie k-średnich
graficzna prezentacja korelacji między skupiskami
drzewko określające podział zmiennej zależnej z punktu widzenia licznych zmiennych niezależnych
Analiza wpływu płci na wielkość wydatków na produkt może być dokonana na podstawie analizy dyskryminacji:
tak
nie
Wagi funkcji dyskryminacji minimalizują relację wariancji wewnątrzgrupowej do wariancji międzygrupowej:
tak
nie
W analizie dyskryminacji zmienne niezależne powinny być niskoskorelowane:
tak
nie
Główne składowe są liniową kombinacją zmiennych oryginalnych:
tak
nie
W przypadku macierzy korelacji, suma wartości własnych jest równa liczbie zmiennych:
tak
nie
Ładunki czynnikowe określają stopień wariancji wyjaśnianej przez daną główną składową:
tak
nie
Analiza czynnikowa jest metodą wykorzystywaną w badaniach segmentacyjnych do identyfikacji kryteriów segmentacji:
tak
nie
Analiza skupisk jest metodą wykorzystywaną w badaniach segmentacyjnych do identyfikacji segmentów na podstawie określonych kryteriów:
tak
nie
W metodzie pojedynczego wiązania odległość między skupieniami jest odległością między najbliższymi obiektami należącymi do tych skupień:
tak
nie
Współczynnik Gowera umożliwia obliczenie miary podobieństwa jedynie dla zmiennych z tej samej skali pomiarowej:
tak
nie
Drukuj
