Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Багатомірні методи в психології - Coggle Diagram
Багатомірні методи в психології
За видом вихідних даних
Методи дослідження ознак у групі об'єктів
Множинний регресійний аналіз, дискримінантний аналіз та факторний аналіз
Методи дослідження попарної схожості (відмінності) між об'єктами.
Кластерний аналіз і багатомірне шкалювання
За вихідним положенням у структурі даних
Методи, які виходять з припущення про узгодженість мінливості ознак, виміряних у великої кількості об'єктів
Факторний аналіз, множинний регресійний аналіз, частково-дискримінантний аналіз
Методи, які виходять з припущення про те, що відмінності між об'єктами можна описати як відстань між ними
Кластерний аналіз і багатомірне шкалювання, частково-дискримінантний аналіз
За призначенням
Методи передбачення (екстраполяції)
Множинний регресійний та дискримінантний аналізи
Методи класифікації
Варіанти кластерного та дискримінантний аналізи
Структурні методи
Факторний аналіз та багатомірне шкалювання
Визначення
Кластерний аналіз (кластеризація) – це технологія, що дозволяє розподілити вхідні дані на класи – групи однотипних екземплярів вибірки, або кластери – компактні області групування екземплярів вибірки у просторі ознак.
Багатовимірне шкалювання – ряд пов’язаних між собою статистичних технік, що часто використовують в інформаційній візуалізації для дослідження схожості та відмінності у даних. БШ є особливим видом розміщення.
Регресійний аналіз (англ. regression analysis) – це метод визначення відокремленого і спільного впливу факторів на результативну ознаку та кількісної оцінки цього впливу шляхом використання відповідних критеріїв.
Дискриміна́нтний ана́ліз — різновид багатовимірного аналізу, призначеного для вирішення задач розпізнавання образів. Використовується для прийняття рішення про те, які змінні розділюють певні масиви даних.
Фа́кторний ана́ліз — статистичний метод аналізу впливу окремих факторів на результативний показник.
Кластерний аналіз — задача розбиття заданої вибірки об'єктів на підмножини, які називаються кластерами, так, щоб кожен кластер складався з схожих об'єктів, а об'єкти різних кластерів істотно відрізнялися.