CH13區別分析.ppt

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1、區別分析內容大綱13.1認識區別分析13.2區別分析-區別二群13.3複區別分析13.4虛擬變數區別分析13.5二元Logistic迴歸分析13.6重要統計檢定值13.1認識區別分析區別分析又稱判別分析（discriminantanalysis）的應用範圍很廣，例如，銀行將信用好的客戶和信用差的客戶，分為二群，看看什麼因素最能夠區別這二個群體；又如某行銷部門欲了解最能區分其產品的重度使用者（heavyusers）及輕度使用者（lightusers）的因素是什麼。區別分析是一種相依方法，其準則變數（依變數）為事先訂定的類別或組別。其預測變數（自變數）是區間資料或比率資料。區別分析的目的是：找

2、出預測變數（自變數）的線性組合，使組間變異相對於組內變異的比值為最大。找出哪些預測變數具有最大的區別能力。根據新受試者的預測變數的數值，將該受試者指派到某一群體。換句話說，在區別方程式建立之後，研究者可將某人的有關資料（這些資料是在模式中的變數）代入這個方程式中，以了解這個人被歸類到哪一群。檢定各係數與0之間是否有顯著性的差異，以及檢定各組的重心（centroid）是否有顯著性的差異。為了達成上述的目的，必須建立一個區別的直線函數（linearfunction）如下：在區別分析中，研究者常常將不同的人或個體分成不同的群組，但是除此之外，我們還可以從區別函數中來檢視各變數的相對重要性。假設我

3、們用區別分析對成功、不成功的管理者建立如下的區別函數：其中，X1表示「與人相處的能力」、X2表示「對部屬的激勵」、X3表示「專業技能」。由於區別函數中的各係數值都經過標準化，我們可以說：在分辨管理者的成功與否時，「與人相處的能力」的重要性低於另外兩個變數區別函數的數目等於從分組數目減一與自變數數目（有幾個自變數）中取最小的數目。例如，分組數目有三個（分成三組），自變數數目有三個，則區別函數的數目等於Min（分組數目減一，自變數數目）Min2。因此會有兩個區別函數。在單因子多變量變異數分析的檢定達到顯著水準之後，進一步可採用區別分析。區別分析適用的情況是依變數有一個且為名義變數，自變數可為區

4、間變數或名義變數。如自變數為區間變數，則可進行區別分析或者Logistic迴歸分析，如果自變數為名義變數則要進行虛擬變數區別分析，如圖13-1所示。在樣本數的要求上，全部觀察值數目最好是自變數（預測變數）的10~20倍。每個自變數應有20個觀察值。進行區別分析有以下的假定：自變數（預測變數）所屬母群體是常態分配。每組樣本均來自多變量常態分配的母群體，亦即每一組內共變異數矩陣應大致相等。任何自變數（預測變數）都不是其他自變數的線性組合，也就是沒有線性重合的現象。13.2區別分析-區別二群大海軟體公司裡面具有企管碩士學位的幹部30名，分別有15名「前途光明」的幹部，15名「前途黯淡」的幹部。該

5、公司的總經理想要了解，在人力資源管理中的員工錄用上，應特別重視「經驗」、「在校成績」、「測驗成績」中的什麼因素開啟檔案（檔案名稱：...Chap13DiscriminantTwoGroups.sav）。此檔案包括了組別（分為二組，以1表示「前途光明」組，以2表示「前途黯淡」組）、經驗（工作經驗）、在校成績（在校成績總平均）、測驗成績（應徵測驗成績）。組別為名義變數，其他的變數為區間變數。進入SPSS，按〔Analyze〕、〔Classify〕、〔Discriminant〕（〔分析〕〔分類〕〔判別〕），在所產生的「DiscriminantAnalysis」視窗中，將「組別」變數選入右邊的

6、「GroupingVariable」（分組變數）下的空格中，選取〔分組（??）〕，按其下的〔DefineRange〕（定義範圍），在「Discriminantanalysis:Define」視窗中的「Minimum:」（最小值）填入「1」，「Maximum:」（最大值）填入「2」，如圖13-2所示。表示我們是將資料分成二組。圖13-2「Discriminantanalysis:Define」視窗設定將「經驗」、「在校成績」、「測驗成績」這些自變數選入「Independents」（自變數）下的方盒內，如圖13-3所示。可以用SPSS內定的「Enterindependentstogether」

7、（使用所有變數）或者「Usestepwisemethod」（使用逐步方法）。圖13-3「DiscriminantAnalysis」視窗設定在「DiscriminantAnalysis」視窗中，按〔Statistics〕，就會產生「DiscriminantAnalysis:Statistics」視窗，我們選定的情形如圖13-4所示圖13-4「DiscriminantAnalysis:Statistics」視窗設定描述性統計