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Diskriminanzanalyse

 
     
   
multivariates statistisches Analysemodell, in dem explizit von unabhängigen und abhängigen Variablen Gebrauch gemacht wird. Die unabhängige Variable ist quantitativer, die abhängige Variable qualitativer (nominalskalierter) Natur. Eine Reihe von "quantitativen" unabhängigen Variablen (z.B. Alter, Einkommen, Häufigkeit des Kirchenbesuchs) wird linear so miteinander kombiniert, daß die daraus resultierenden Diskriminanzfunktionen eine optimale Trennung der durch die "qualitative" abhängige Variable (z.B. "Welche Partei würden Sie nächste Woche wählen - CDU/CSU, SPD, Grüne, FDP) definierten Gruppenzugehörigkeiten ermöglichen, also die Zahl der dabei zu verzeichnenden Fehlklassifikationen so gering wie möglich halten. Ziel ist eine möglichst trennscharfe Typologisierung der durch die abhängige Variable definierten Gruppen anhand einer Reihe von unabhängigen Variablen, die zu diesem klassifikatorischen Zweck in Diskriminanzfunktionen gebündelt werden (multivariate Analysemodelle). Der Ablauf der Diskriminanzanalyse läßt sich in vier Stufen untergliedern: 1) Bestimmung der Zahl der notwendigen Diskriminanzfunktionen, 2) Inhaltliche Benennung dieser Diskriminanzfunktionen anhand von Gewichtszahlen, 3) Ermitteln der Gruppenidealpunkte und der Gruppenterritorien, 4) Prognostizierende Klassifikation hinsichtlich der durch die qualitative Variable definierten Gruppen mithilfe dieser Diskriminanzfunktionen.


 
     
 
 
 
     
 
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