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:fire:ANÁLISIS DISCRIMINANTE:fire: - Coggle Diagram
:fire:ANÁLISIS DISCRIMINANTE:fire:
:<3:El análisis discriminante ayuda a identificar las características que diferencian (discriminan) a dos o mas grupos y a crear una función capaz de distinguir con la mayor precisión posible a los miembros de uno u otro grupo
Para llegar a conocer en que se diferencian los grupos necesitamos disponer de la información cuantificada en una serie de variables en la que suponemos que se diferencian
el análisis discriminante es una técnica estadística capaz de decirnos que variables permiten diferenciar a los grupos y cuantas de estas variables son necesarias para alcanzar la mejor clasificación posible
la pertenencia a los grupos, conocida de antemano, se utiliza como variable dependiente, (una variable categorica con tantos valores discretos como grupos)
Las variables en las que suponemos que se diferencian los grupos se utilizan como variables independientes o variables de clasificación (también llamadas variables discriminantes )
:red_flag:El objetivo ultimo del análisis discriminante es encontrar la combinación lineal de las variables independientes que mejor permite diferenciar (discriminar) a los grupos
una ves encontrada la combinación la función de discriminantes podrá ser utilizada para clasificar nuevos casos
y se trata de una técnica de análisis multivariante que es capaz de aprovechar las relaciones existentes entre una gran cantidad de variables independientes para maximizar la capacidad de discriminación
:pencil2:El análisis discriminante es aplicable a muy diversas áreas de conocimiento
Se ha utilizado para distinguir grupos de sujetos patológicos y normales a partir de los resultados obtenidos en pruebas diagnosticas, como los parámetros hemodinámicos en el ámbito clínico medico o las pruebas psicodiagnósticas en el ámbito clínico psicológico
En el campo de los recursos humanos se aplica a la selección de personal para realizar un filtrado de los curricula previo a la entrevista personal
:check:El análisis discriminante es conceptualmente muy similar al análisis de varianza multivariante de un factor
Su propósito es el mismo que el del análisis de regresión logística pero a diferencia de el, solo admite variables cuantitativas. si alguna de las variables independientes es categórica es preferente utilizar la regresión logística
:fire:El caso de dos grupos
El análisis discriminante permite diferenciar entre cualquier numero de grupo. sin embargo por simplicidad se comienza con el caso de dos grupos, para ampliar posteriormente el razonamiento al caso de K grupos
el propósito del análisis discrimine consiste en aprovechar la información contenida en las variables independientes para crear una función D combinación lineal de X1, y X2 capaz de diferenciar lo mas posible a ambos grupos. La unción discriminante es de la forma:
:red_flag:D=b1X1+b2X2
:check:Donde b1 y b2 son las ponderaciones de las variables independientes que consiguen hacer que los sujetos de uno de los grupos obtengan puntuaciones máximas en D y los sujetos del otro grupo puntuaciones mínimas
Una vez hallada la función discriminante D, carece de sentido interactuar representar la situación de los grupos en el espacio definido por las variables X1 y X2. Conviene mas centrar el interes en la representación de la función discriminante, que es unidimensional
La representación en p dimensiones resulta complicada cuando p es mayor de 2 y añade poco o nada a la interpretación de la función
Es importante que los grupos deben diferenciarse de antemano en las variables independientes
el analisis busca diferenciar los dos grupos al máximo combinando las variables independientes pero si los grupos no difieren en las variables independientes
El análisis será infructuaso, no podra encontrar una dimensión en la que los grupos difieran
dicho de otro modo, si el solapamiento entre los casos de ambos grupos es excesivo, los centroides se encontraran en la misma o parecida ubicación en el espacio p dimensional y en esas condiciones, no será posible encontrar una función discriminante útil para la clasificación
