判别分析市场研究

什么是判别分析？

判别分析 (DA) 是统计学中用于对发现进行分类的一种技术。它们根据一个或多个定量预测变量的得分将这些发现归入不重叠的组中。顾名思义，这是一种区分或分类结果的方法。三位学者共同创立了 DA。他们是印度的马哈拉诺比斯、英国的费舍尔和美国的霍特林。

医生可以进行 DA 来发现中风风险高或低的患者。分析可能会将他们分为高风险组或低风险组。它可以根据个人属性（例如体重或胆固醇水平）来划分这些组。或者，他们可以根据生活方式来划分。例如，它可以根据每天吸烟的数量或每周锻炼次数来对他们进行分类。

您可以使用 DA 实现预测性或描述性目标。所涉及的步骤如下：

• 找到问题
• 估计判别函数系数
• 弄清楚这些判别函数的重要性
• 解释结果
• 评估结果的有效性

为什么判别分析很重要？

研究人员使用判别分析过程来帮助他们理解“因变量”与一个或多个“自变量”之间的联系。因变量是研究人员试图根据自变量的值来解释或预测的变量。有时因变量被分为几类（分类变量）。

DA 采用连续独立变量并建立关系或预测方程。研究人员使用这些方程将因变量分组。

当因变量有两个类别时，采用二组判别分析。如果因变量有三个或三个以上的类别，则采用多重判别分析。此外还有线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）。

这是判别分析类型之间的主要区别。对于两组，只能得出一个判别函数。这种类型的 DA 称为判别函数分析。在多个判别分析的情况下，您可以计算多个判别函数。

DA旨在回答以下问题：

• 预期分组和观察到的分组有何不同？
• 两者之间的差距在统计上有多显著？

它是一种强大的研究和分析工具，特别是当研究人员试图了解群体（年龄组、顾客）或项目（物品、品牌）的差异时。

企业为何需要判别分析

判别分析有很多好处，尤其是在当今数据时代。这种方法已被证明具有优势。由于它，许多公司现在可以推动增长、利润和竞争力。

很多例子都可以解释 DA 何时适用。例如，你可以用它来计算软饮料的轻度、中度或重度使用者在冷冻食品消费方面有何不同。

它是一种流行的工具，因为它在不同行业中广泛使用。企业可以使用它来分析特定问题。他们必须确定哪个独立变量对因变量具有最显著的结果。

关于判别分析

您可以将判别分析与回归分析进行比较，以了解它如何精确定位对象遵守某些群体条件的程度。

你也可以将它与聚类分析进行比较，后者是无监督学习。相比之下，DA 是监督学习。研究人员在开始之前先确定对象类别。

DA 有很多用途。例如，您可以利用它来确定哪些预测变量与因变量相关。您还可以使用 DA 来预测后者的值并开发感知图。

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