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Die Diskriminanzanalyse ist ein
statistisches Verfahren der Abhängigkeitsanalyse zur
optimalen Trennung (= Diskriminierung) mehrerer
abhängiger Variablen und ihrer Erklärung durch
unabhängige Variable.
In diesem Sinne dient
die Diskriminanzanalyse als Verfahren zur
Untersuchung der Abhängigkeit einer nominalen
Variablen von zwei oder mehr metrischen Variablen.
Dadurch ist es möglich, die Untersuchungsobjekte
entsprechend den Ausprägungen einer nominalen
Variablen zu Klassen zuzuordnen.
Beispiel:
Banken können können
Kunden als kreditwürdig und nicht kreditwürdig
einteilen. Wenn nun ein Kunde einen Kredit
beantragt, versucht die Bank anhand von bestimmten
Merkmalen (Höhe des Einkommens, Zahl der
Kreditkarten, Beschäftigungsdauer bei der letzten
Arbeitsstelle u. a.) auf die zukünftige
Zahlungsfähigkeit und -willigkeit des Kunden zu
schließen.
Die Analyse mit Hilfe der
Erklärungsvariablen ermöglicht nicht nur Aussagen
über die Zugehörigkeit von Objekten zu Gruppen bzw.
Klassen, sondern erlaubt zugleich auch eine
Präzisierung der Klassen selbst.
Die
Trennung der Variablen erfolgt durch Erfassung einer
Reihe von Merkmalen der Untersuchungsobjekte und
durch Aufstellung der sog. Diskriminanzfunktion.
Mit Hilfe dieser Funktion kann die
Gruppenzugehörigkeit der Objekte als Funktion der
Erklärungsvariablen prognostiziert werden.
Bei Betrachtung von nur zwei Kategorien spricht man
von einfacher Diskriminanzanalyse. Werden drei oder
mehr Kategorien in die Untersuchung einbezogen,
spricht man von multipler Diskriminanzanalyse.
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