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MULTIVARIANTE ANÁLISIS DISCRIMINANTE - Coggle Diagram
MULTIVARIANTE ANÁLISIS DISCRIMINANTE
Se recomienda que los grupos no tengan mucha diferencia en cuanto al tamaño ya que eso puede llevar a que el % de acertividad falle
:three_button_mouse: Analizar
:three_button_mouse: Clasificar
:three_button_mouse: Discriminante
Variable de agrupación: poner los grupos a comparar, la variable que quiero evaluar
Independientes: poner las variables independientes, las que queremos analizar. Usualmente son escalares
Definir rangos: en min escribir 1 y el máx depende de la cantidad de atributos de la va politómica
:three_button_mouse: Continuar
:three_button_mouse: Estadísticos
:check: Medias, Anovas univariadas
:check:M de Box, No estandarizados
:three_button_mouse: Continuar
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Análisis de datos
Como se tienen solo dos categorias en la variable dependiente, solo sale 1 función
Autovalor: Mientras mas alto el valor es menos discriminante (lo cual es bueno). Correlacion canonica: Es la correlacion entre la combinacion lineal de las variables independientes (funcion discriminante) y combinacion linan de las variables indicador. Esto quiere decir que estamos buscando que tanto me explica ea funcion, entre mas alto el valor es mejor
Al tener una significancia estadísticamente significativa entre las medias de los grupos, se puede concluir que definitivamente si se pueden formar esos dos grupos
H0: Variables no se discrimina y H1: Las Varia bles se discrimina