Diskriminanzanalys: Struktur-Matrix vs. relative Bedeutung

[agnemar]

Hallo zusammen

Nach einer durchgeführten Clusteranalyse prüfe ich nun die Trennfähigkeit der Variablen mittels einer Diskriminanzanalyse. SPSS liefert mir die standardisierten kanonischen Diskriminanzfunktionskoeffizienten, damit kann ich ja die relative Bedeutung der einzelnen Variablen berechnen (prozentualer Anteil). Dies sagt mir, welche Variablen wichtig sind für die Trennung der Gruppen.

Weiter liefert mir SPSS die Struktur-Matrix. Diese zeigt die Korrelation zwischen den Variablen und der Diskriminanzfunktion.

Ich habe nun eine Variable, welche eine sehr niedrige relative Bedeutung aufweist, jedoch über einen sehr hohen Wert in der Struktur-Matrix verfügt. Wie muss ich dies interpretieren? Eigentlich wollte ich die Variable aufgrund der niedrigen relativen Bedeutung (1%) weglassen, aber der Wert in der Struktur-Matrix irritiert mich völlig.

Danke für eure Unterstützung.

[dutchie]

hallo agnemar

wenn ich das richtig verstehe:
bezieht sich die relative bedeutung auf sowas wie die globale bedeutung bei diskrimination
zwischen allen gruppen (x y z f d g t) aufgrund aller diskriminations funktionen.

wenn da der wert klein ist kann er trotzdem eine wichtige rolle spielen bei der
alleinigen unterscheidung von gruppe x und y, und nur dort..

wenn du eher viele gruppen hast 5 oder 6 kann das schon vorkommen..
wenn du jetzt aber diese Variable wegläßt, beginnt das spiel mit einer neuen runde clusteranalyse von vorn!


gruß
dutchie

[agnemar]

Hallo dutchie

Besten Dank für deinen Kommentar.

In meinem Fall, habe ich nur zwei Gruppen und somit eine Funktion.

Was ich nicht ganz versteh ist folgendes:
Eine Variable weist eine sehr tiefe relative Bedeutung aus (stand. kanonische Diskriminanzfunktionskoeffizienten). Gleichzeitig weist die Variable einen relativ hohen Wert in der Struktur-Matrix auf. Nun bin ich mir unsicher, ob ich von einer wichtigen oder unwichtigen Variable sprechen kann.

Liebe Grüsse
agnemar

[dutchie]

hallo agemar

ich hab nicht viel Erfahrung mit Diskrimi.ANA
ich denke mal du orientierst dich an BACKHAUS et al.?

Die Grundlage der Berechnung für die "relative Bedeutung" ist der Koeffizient in der Funktion, richtig?
der beschreibt wie in einer Regression die Bedeutung, den Anteil der variablen an der summe und zwar
"unique".. wenn sich Variable A um 1 ändert ändert sich die Summe um b ( bei dir ein kleiner wert)
...ceteri paribus!!! ...wenn alles andere konstant bleibt!
das will so tun, als ob alle Variablen (UV) unkorreliert sind! das sind sie aber selten!!

wenn deine Variable in der struktur Dings einen hohen wert hat (korrelation mit der summe)
kann das sein, weil sie hoch mit anderen variablen korreliert, die einen hohen anteil an der summe haben!!
teste das.. zur diskrimination trägt diese variable aber aufgrund obigen kleinen anteils nicht viel bei ..

klingt eigentlich plausibel..so hoff ich denn mal das beste

aber aber..du hast bei der Diskriminanzanalyse.. alle Interpretationsprobleme die auch bei der Regression auftreten!
letztlich ist die interne kausale struktur der variablen mitentscheident, nur aufgrund von zahlen
sollte man über die variablen nicht urteilen. Es kann sein dass deine auffällige variable A die ursache aller anderen ist und
und es kann sein, das wenn du eine x-beliebige rausnimmst die bedeutung der Variable A steigt!!

gruß
dutchie