Pesquisa de Mercado de Análise Discriminante

O que é análise discriminante?

A Análise Discriminante (AD) é uma técnica usada em Estatística para classificar resultados. Eles colocam essas descobertas em grupos não sobrepostos com base nas pontuações de uma ou mais variáveis preditoras quantitativas. Como o próprio nome sugere, é uma forma de discriminar ou classificar resultados. Três pessoas compartilham o crédito por dar à luz DA. Estes são Mahalanobis na Índia, Fisher no Reino Unido e Hotelling nos EUA.

Um médico pode realizar uma DA para encontrar pacientes com alto ou baixo risco de acidente vascular cerebral. A análise pode classificá-los em grupos de alto ou baixo risco. Pode basear esses grupos em atributos pessoais, como massa corporal ou nível de colesterol. Ou podem basear-se em comportamentos de estilo de vida. Por exemplo, pode classificá-los com base no número de cigarros por dia ou sessões semanais de exercícios.

Você pode usar o DA para objetivos preditivos ou descritivos. As etapas envolvidas são as seguintes:

• Encontre o problema
• Estime os coeficientes da função discriminante
• Descubra a importância dessas funções discriminantes
• Interprete os resultados
• Avalie a validade dos resultados

Por que a análise discriminante é importante?

Os pesquisadores usam o processo de Análise Discriminante para ajudá-los a compreender a conexão entre uma “variável dependente” e uma ou mais “variáveis independentes”. Uma variável dependente é aquela que um pesquisador tenta explicar ou prever a partir dos valores das variáveis independentes. Às vezes, a variável dependente é dividida em várias categorias (variável categórica).

DA pega variáveis independentes contínuas e desenvolve um relacionamento ou equações preditivas. Os pesquisadores usam essas equações para colocar as variáveis dependentes em grupos.

Quando a variável dependente possui duas categorias, o tipo utilizado é a Análise Discriminante de dois grupos. Caso possua três ou mais categorias, o tipo utilizado é a Análise Discriminante Múltipla. Há também Análise Discriminante Linear (LDA) e Análise Discriminante Quadrática (QDA).

Aqui está a principal distinção entre os tipos de Análise Discriminante. Para dois grupos, só é possível derivar uma Função Discriminante. Este tipo de DA é conhecido como Análise de Função Discriminante. No caso de análises discriminantes múltiplas, você pode calcular mais de uma Função Discriminante.

DA pretende responder às seguintes questões:

• Onde os agrupamentos esperados e observados diferem?
• Quão estatisticamente significativa é a diferença entre os dois?

É uma ferramenta robusta de pesquisa e análise, especialmente quando os pesquisadores tentam compreender como os grupos (faixas etárias, clientes) ou itens (itens, marcas) diferem.

Por que as empresas precisam de análise discriminante

A Análise Discriminante tem muitos benefícios, especialmente hoje na era dos dados. Este método é uma vantagem comprovada. Por causa disso, muitas empresas podem agora impulsionar o crescimento, os lucros e a competitividade.

Muitos exemplos podem explicar quando o DA se encaixa. Por exemplo, você pode usá-lo para descobrir como os usuários leves, médios ou pesados de refrigerantes diferem no consumo de alimentos congelados.

É uma ferramenta popular porque tem uso generalizado em diferentes setores. As empresas podem usá-lo para analisar problemas específicos. Eles devem determinar qual variável independente tem o resultado mais significativo em uma variável dependente.

Sobre Análise Discriminante

Você pode comparar a Análise Discriminante com a Análise de Regressão para saber como ela identifica o grau em que os objetos aderem às condições de determinados grupos.

Você também pode compará-lo com a Análise de Cluster, que é um aprendizado não supervisionado. Em contraste, DA é aprendizagem supervisionada. O pesquisador estabelece a categoria do objeto antes de iniciá-lo.

DA tem muitos usos. Por exemplo, você pode aproveitá-lo para determinar quais variáveis preditoras estão relacionadas à variável dependente. Você também pode usar o DA para prever o valor deste último e desenvolver mapas perceptivos.

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