판별분석 사례

소개글

논문작성을 위해 판별분석한 내용을 정리한 보고서입니다.
판별분석에 대한 소개와 분석결과에 대한 해석내용이 주요내용입니다.

목차

1. 판별분석

1.1 판별분석
1) 판별분석이란?
2) 사용목적

1.2 판별함수 분석
1) 판별함수의 수
2) 판별함수 결정방법
3) 정준상관
4) Wilks` Lambda
5) 구조행렬
6) 정준판별함수 계수와 중심값
7) 분류함수
8) 분류결과

1.3 분석결과 해석

본문내용

1. 판별분석
1.1 판별분석
1) 판별분석이란?
로지스틱 회귀분석과 같이 집단구분에 영향을 주는 변수를 찾아내는 통계적 분석방법으로 종속변수의 집단이 두 개 이상일 경우에 사용하는 분석이다. 로지스틱 회귀분석과 다른점은 판별분석은 아래와 같이 분석자료에 대한 조건이 충족되는 경우에 분석한다.
(1) 종속변수가 질적변수거나 최소한 집단을 구분하는 범주변수이어야 한다.
(2) 독립변수의 분포가 정규분포를 이루어야 한다.
(3) 각 집단의 분산이 동일하여야 한다.
(4) 독립변수 간의 상관이 높지 않아야 한다.
(5) 이상점(outlier)이 없어야 한다.

<중 략>

Wilks의 람다는 전체 분산 중에서 집단내 분산(오차분산)이 차지하는 비율을 의미한다. 따라서 람다값이 0에 가까울수록 집단내 분산의 비율이 작고 집단간 분산이 커진다는 것을 의미한다. 분석결과를 보면 독립변수가 추가됨에 따라 단계별 Wilks의 람다값은 점차 감소하고 있으며 이에 따라 판별의 기능은 향상되고 있음을 알 수 있다.
동일한 내용은 모형의 예측력()에 의해서도 파악가능하다. 재원일수일당만 고려하여 모형을 생선할 경우 예측력은 22.1%이며, 단계별로 퇴원결과보정요약, 내원방법, 내원에서 입원gap요약 등의 요인이 추가되면서 모형의 예측력은 이전단계에 비해 개선되어 최종 smoking까지 포함할 경우 28.2%까지 향상되는 것을 알 수 있다.
판별함수는 총 2개가 도출되었다. 판별함수의 통계적 유의성을 나타내는 Wilks의 람다에 의하면 유의수준 0.05에서 모두 통계적으로 의미가 있는 함수이다. 각 판별함수의 고유값에 의하면 .340, .051로서 첫 번째 판별함수의 고유값이 크다. 고유값은 집단내 분산에 대한 집단간 분산의 크기를 나타내는 것이다. 따라서 이 값이 클수록 도출된 판별함수가 손상중증도(중증, 중등증, 경증)를 분류하는데 우수한 판별함수가 됨을 의미한다.

참고 자료

없음