http://npc-news.ru/

Статистическая обработка

В качестве метода статистической обработки данных был выбран метод дискриминантного анализа. С математической точки зрения этот метод очень близок дисперсионному анализу и множественной регрессии, однако не требует таких строгих ограничений на анализируемые данные и может работать даже в случае только номинативных переменных. В этом случае аналогов дискриминантному анализу не существует.

Основная идея, лежащая в основе этого метода, аналогична дисперсионному анали­зу и множественной регрессии и заключается в отыскании математиче­ской модели (уравнения), наиболее точно аппроксимирующей полученные экспериментальные данные. Наиболее общим применением дискриминантного анализа является включение в исследование многих переменных с целью определения тех из них, которые наилучшим образом разделяют совокупности между собой.

При проведении пошагового дискриминантного анализа с исключением на каждом следующем этапе из общего набо­ра переменных исключается та из них, которая вносит минимальный вклад в различение интересующих нас совокупностей. И, наоборот, при пошаговом анализе с включением на первом шаге выбирается переменная, обладающая максимальной различительной силой из всех оставшихся (ещё не включённых в дискриминантный набор) переменных.

Решение о включении или исключения переменной из модели применяется на осно­вании значения F статистики. Эта переменная вычисляется для каждой переменной и указывает на её статистическую значимость при дискрими­нации между совокупностями, то есть, она является мерой вклада пере­менной в предсказание членства в совокупности. Одновременно с этим вычисляется толерантность каждый переменной мера её корреляции с другими переменными из набора, а переменные с наиболее низкой толе­рантностью также исключаются из анализа. В результате можно выбрать окончательный набор переменных, который наилучшим образом различа­ет две или более совокупности. В нашем случае такими совокупностями будут, например, испытуемые разного возраста, пола и так далее по каж­дому из исследуемых социально психологических факторов.

Таким образом, дискриминантный анализ позволяет статистически достоверно определить те переменные, которые будут взаимно независи­мы и в максимальной степени объяснять различия между интересующими нас группами.


Комментарии закрыты.