Diskriminanzknoten - Ausgabeoptionen

Wählen Sie die optionalen Ausgaben aus, die in der erweiterten Ausgabe des Modellnuggets vom Typ "Logistische Regression" angezeigt werden sollen. Zur Anzeige der erweiterten Ausgabe durchsuchen Sie das Modellnugget und klicken Sie auf die Registerkarte Erweitert. Weitere Informationen finden Sie in Diskriminanzmodellnugget - erweiterte Ausgabe.

Deskriptive Statistiken. Verfügbare Optionen sind Mittelwerte (einschließlich Standardabweichungen), univariate ANOVA und der Box-M-Test.

• Mittelwerte. Zeigt Gesamt- und Gruppenmittelwerte sowie Standardabweichungen für die unabhängigen Variablen an.
• Univariate ANOVA. Führt für jede unabhängige Variable eine einfaktorielle Varianzanalyse durch, d. h. einen Test auf Gleichheit der Gruppenmittelwerte.
• Box-M. Ein Test auf Gleichheit der Kovarianzmatrizen der Gruppen. Bei hinreichend großen Stichproben bedeutet ein nicht signifikanter p-Wert, dass die Anhaltspunkte für unterschiedliche Matrizen nicht ausreichend sind. Der Test ist empfindlich gegenüber Abweichungen von der multivariaten Normalverteilung.

Funktionskoeffizienten. Verfügbare Optionen sind Klassifikationskoeffizienten nach Fisher und nicht standardisierte Koeffizienten.

• Fisher. Zeigt die Koeffizienten der Klassifizierungsfunktion nach Fisher an, die direkt für die Klassifizierung verwendet werden können. Es wird ein eigenes Set von Koeffizienten der Klassifizierungsfunktion für jede Gruppe ermittelt. Ein Fall wird der Gruppe zugewiesen, für die er den größten Diskriminanzscore (Klassifizierungsfunktionswert) aufweist.
• Nicht standardisiert. Zeigt die nicht standardisierten Koeffizienten der Diskriminanzfunktion an.

Matrizen. Als Koeffizientenmatrizen für unabhängige Variablen sind die Korrelationsmatrix innerhalb der Gruppen, die Kovarianzmatrix innerhalb der Gruppen, die gruppenspezifische Kovarianzmatrix und die Kovarianzmatrix für alle Fälle verfügbar.

• Korrelationsmatrix innerhalb der Gruppen. Zeigt eine in Pools zusammengefasste Korrelationsmatrix innerhalb der Gruppen an, die als Durchschnitt der separaten Kovarianzmatrizen für alle Gruppen vor der Berechnung der Korrelationen bestimmt wird.
• Kovarianz innerhalb der Gruppen. Zeigt eine Pools zusammengefasste Kovarianzmatrix innerhalb der Gruppen an, die sich von der Gesamtkovarianzmatrix unterscheiden kann. Die Matrix wird als Mittel der einzelnen Kovarianzmatrizen für alle Gruppen berechnet.
• Kovarianz der einzelnen Gruppen. Zeigt separate Kovarianzmatrizen für jede Gruppe an.
• Gesamte Kovarianz. Zeigt die Kovarianzmatrix für alle Fälle an, so als wären sie aus einer einzigen Stichprobe.

Klassifizierung. Folgende Ausgaben gehören zu den Klassifizierungsergebnissen.

• Fallweise Ergebnisse. Für jeden Fall werden Codes für die tatsächliche Gruppe, die vorhergesagte Gruppe, A-posteriori-Wahrscheinlichkeiten und Diskriminanzscores angezeigt.
• Zusammenfassungstabelle. Die Anzahl der Fälle, die auf Grundlage der Diskriminanzanalyse jeder der Gruppen richtig oder falsch zugeordnet werden. Zuweilen auch als Fehlermatrix bezeichnet.
• Klassifikation mit Fallauslassung. Jeder Fall der Analyse wird durch Funktionen aus allen anderen Fällen unter Auslassung dieses Falls klassifiziert. Diese Klassifikation wird auch als "U-Methode" bezeichnet.
• Territorien. Ein Diagramm der Grenzen, mit denen Fälle auf der Grundlage von Funktionswerten in Gruppen klassifiziert werden. Die Zahlen entsprechen den Gruppen, in die die Fälle klassifiziert wurden. Der Mittelwert jeder Gruppe wird durch einen darin liegenden Stern (*) angezeigt. Dieses Diagramm wird nicht angezeigt, wenn nur eine einzige Diskriminanzfunktion vorliegt.
• Kombinierte Gruppen. Erzeugt ein alle Gruppen umfassendes Streudiagramm der Werte für die ersten beiden Diskriminanzfunktionen. Wenn nur eine Funktion vorliegt, wird stattdessen ein Histogramm angezeigt.
• Gruppenspezifisch.. Erzeugt gruppenspezifische Streudiagramme der Werte für die ersten beiden Diskriminanzfunktionen. Wenn nur eine Funktion vorliegt, werden stattdessen Histogramme angezeigt.

Schrittweise. Zusammenfassung der Schritte zeigt nach jedem Schritt Statistiken für alle Variablen an. F für paarweise Distanzen zeigt eine Matrix mit paarweisen F-Quotienten für jedes Gruppenpaar an. Die F-Quotienten können für Signifikanztests der Mahalanobis-Abstände zwischen Gruppen verwendet werden.