二十三、區別分析、判別分析

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1、二十三、區別分析、判別分析DiscriminantAnalysis1.區別分析是多元統計分析中用於判別樣品(受訪者)所屬類型(族群)的一種方法，與集群分析相同的勢將相似的樣本(受訪者)歸為一類(族群)，不同處卻在於集群分析預先不知道分類，而區別分析是在研究對象分類已知的情況下，根據樣本資料推導出一個或一組區別(判別)函數，同時指定一種判別規則，用於確定待判別樣本的所屬類別，使錯判率最小。2.Discriminantloadings:Inrecentyears,loadingshaveincreasinglybeenusedasabasisforinterpretationbecauseofth

2、edeficienciesinutilizingweights.Discriminantloadings,referredtosometimesasstructurecorrelations,measurethesimplelinearcorrelationbetweeneachindependentvariableandthediscriminantfunction.Thediscriminantloadingsreflectthevariancethattheindependentvariablessharewiththediscriminantfunctionandcanbeinterp

3、retedlikefactorloadingsinassessingtherelativecontributionofeachindependentvariabletothediscriminantfunction.3.Afterthediscriminantfunctionhasbeencomputed,theresearchermustassessitslevelofsignificance.Anumberofdifferentstatisticalcriteriaareavailable.ThemeasuresofWilks’lambda,Hotelling’strace,andPill

4、ai’scriterionallevaluatethestatisticalsignificanceofthediscriminatorypowerofthediscriminantfunctions(s).4.主要目的是運用於計算一組預測變數(自變數)包括知識、價值、態度、環保行為的線性組合，對依變數(間斷變數)接受有機農產品更高售價之意願加以分類，並檢定其再分組的正確率。利用逐步區別分析針對願意願意與不願意支付更高售價購買有機農產品的兩個族群，以知識、價值、態度、環保行為等變數進行區別化。進行逐步區別分析前數值先經過標準化(normality)和變異數同質性(homogeneityofva

5、riance/covariancematrices)程序之確認；在進行逐步區別分析前先將有效樣本抽取70%做為係數估算分析使用，另外的30%有效問卷做為結果的驗證。5.表6逐步區別分析特徵函數CanonicalWilks’GroupedcasescorrectlyaEigenvaluecorrelationLambdaChisquareclassified(%)1.7790.8000.360χ2(6)=196.2Willingrespondent:85.6Unwillingrespondent:95.0P<0.001Total=90.8aNote:Classificationwasbasedo

6、navalidationsample(30%oftheoriginalsample)表7t-檢定和逐步區別分析t-檢定區別分析a因素構面平均值Wilks’t值Loadings(L)願意多付不願意多付Lambdacc有機優勢-0.771.01-15.830.4510.88cc自我肯定-0.760.86-12.700.3720.69c永續生態0.59-0.81-10.99-0.67c回收效益-0.580.76-10.290.55cc資源回收-0.500.84-10.260.3720.55cc有機知識4.785.97-7.290.3680.40c環保障礙0.36-0.516.73-0.33bc購買危

7、害0.00-0.412.850.372-0.19bc環境責任0.13-0.363.320.373-0.18aNotes:Numbersrepresentthefactors’orderofentryinthediscriminantanalysis(α<0.05)bStatisticallysignificant(α<0.01)cStatisticallysignificant(α<0.001)1