Rozdział 17
Analiza danych: analiza dyskryminacyjna, czynnikowa i skupień
Do segmentacji rynku wybrano analizę dyskryminacyjną dlatego, że:
zmienne niezależne stanowiły skategoryzowane wartości wieku, dochodów i stażu pracy
zmienne niezależne są zmiennymi ciągłymi
zmienna zależna jest wielowariantową zmienną (kategorialną)
stanowi odpowiednik analizy regresji
Standaryzacja współczynników funkcji dyskryminacyjnej:
nie była w tym przypadku konieczna
umożliwiła porównywanie względnego wpływu różnomianowych zmiennych niezależnych
jest zawsze stosowana w każdej analizie regresji i dyskryminacji
powoduje, że jednostka miar zmiennych jest zawsze równa 1,00
Macierz błędnych klasyfikacji
Faktyczna klasyfikacja |
Przewidywana klasyfikacja |
segment 1 |
segment 2 |
segment 3 |
Segment 1 |
200 |
10 |
10 |
Segment 2 |
5 |
150 |
10 |
Segment 3 |
5 |
10 |
100 |
Trafność klasyfikacji, obliczona na podstawie macierzy błędnych klasyfikacji, wynosi:
80%
90%
95%
100%
Test osypiska
Na podstawie testu osypiska należy maksymalnie wyodrębnić:
1 główną składową
2 główne składowe
3 główne składowe
4 główne składowe
Test osypiska
Wyodrębniając 3 główne składowe do dalszej analizy traci się około:
20% niewyjaśnionej zmienności zmiennych pierwotnych
40% niewyjaśnionej zmienności
50% niewyjaśnionej zmienności
60% niewyjaśnionej zmienności
W procesie wyodrębnienia czynników zastosowano:
regułę "wartości własnej >1"
80% wyjaśnianej wariancji
regułę "wartości własnej >4"
regułę testu osypiska
Maksymalna liczba głównych składowych w tej analizie wynosi:
2
3
5
10
Macierz ładunków czynnikowych
Stwierdzenie ze skali Likerta |
Czynnik 1 |
Czynnik 2 |
X1 |
0,71 |
0,50 |
X2 |
0,23 |
0,86 |
X3 |
0,09 |
0,36 |
X4 |
0,81 |
0,31 |
X5 |
0,72 |
0,10 |
X6 |
0,56 |
0,44 |
X7 |
0,78 |
0,47 |
X8 |
0,03 |
0,93 |
X9 |
0,21 |
0,88 |
X10 |
0,95 |
0,50 |
Czynnik 1 można nazwać wykorzystując zmienne nr:
1, 4, 5, 7, 10
3, 8
1, 2, 3, 4, 5
6, 7, 8, 9, 10
Tabela 17.2. Macierz ładunków czynnikowych
Stwierdzenie ze skali Likerta |
Czynnik 1 |
Czynnik 2 |
X1 |
0,71 |
0,50 |
X2 |
0,23 |
0,86 |
X3 |
0,09 |
0,36 |
X4 |
0,81 |
0,31 |
X5 |
0,72 |
0,10 |
X6 |
0,56 |
0,44 |
X7 |
0,78 |
0,47 |
X8 |
0,03 |
0,93 |
X9 |
0,21 |
0,88 |
X10 |
0,95 |
0,50 |
Czynnik 2 można nazwać wykorzystując zmienne nr:
3, 4, 5
2, 8, 9
1, 2, 3, 4, 5
6, 7, 8, 9, 10