Como a investigação Utilizando Análise Discriminante
Os pesquisadores interessados na produção de métodos que podem prever a associação de grupo ou associação de grupo futuro com base em uma seleção de traços pode empregar análise discriminante para seus estudos. A análise discriminante é um tipo de processo de classificação que analisa as características individuais de cada ponto de dados para determinar que grupo de pontos de dados susceptíveis pertencem. Para utilizar a análise discriminante em pesquisa, um pesquisador deve analisar um conjunto de membros de grupo conhecido dados antes de aplicá-lo para definir de membership.Things grupo desconhecido que você precisa
software estatístico (por exemplo, R, SPSS ou SAS)
dados
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decidir sobre o objetivo da pesquisa . A pergunta da pesquisa deve ser uma de como determinados grupos são semelhantes e se pode prever a associação de grupo através de características individuais. Por exemplo,
Como os homens e as mulheres diferem ? Como os inquilinos na cidade diferem daqueles nos subúrbios ? São aqueles que vivem em áreas rurais mais propensos a mudar para a cidade ou subúrbios sobre deslocalização ? São todas as perguntas adequadas para investigar , através da análise discriminante . Sua análise não precisa ser limitado a dois grupos , embora limitando a sua análise desta forma faz com que o algoritmo de análise discriminante mais objetivo e menos complexo.
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Decidir sobre as variáveis de interesse . Estas são as variáveis em que você espera que os dois grupos sejam diferentes . Por exemplo, se você está pesquisando as diferenças entre inquilinos em subúrbios e da cidade, suas variáveis de interesse podem ser queridos , como ” salário”, ” grupo étnico ” e ” idade”.
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aleatoriamente amostra da população de interesse, a coleta de dados sobre as variáveis de interesse . Ao pesquisar as diferenças entre inquilinos e locatários suburbanas da cidade , coleta de dados por amostragem aleatória de bases de dados de inquilinos nestas duas áreas .
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Encontre os centróides desses grupos. Digite os dados em um pacote de software estatístico para calcular o centróide de cada grupo separadamente. Mantenha um registro desses centróides
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aleatoriamente amostra de uma nova população – . Aquele em que as classificações são desconhecidos ou não incluído nas classificações originais. Amostra com o mesmo conjunto de variáveis que você usou para a amostra anterior. Para o exemplo de pesquisar os moradores de subúrbio e os moradores da cidade , você pode provar que vivem em áreas rurais , na esperança de entender se eles são mais propensos a se mudar para as cidades ou subúrbios.
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Classifique cada ponto de dados na nova amostra , segundo a qual centróides eles estão mais próximos . Veja se os resultados são de interesse estatístico e pode responder à pergunta original .
