Question

Difficulty: MediumAdım Adım (Stepwise) Diskriminant Analizi

Bir pazar araştırmacısı, müşterilerin kredi risk profillerini (düşük, orta, yüksek riskli) belirleyebilmek amacıyla demografik ve finansal değişkenleri kullanarak Adım Adım (Stepwise) Diskriminant Analizi uygulamaktadır. Araştırmacı, modele bağımsız değişkenlerin hangi sırayla ekleneceğini ve modelden nasıl çıkarılacağını belirleyen istatistiksel kriterleri değerlendirmektedir.

Bu analizin değişken seçme ve çıkarma süreciyle (FtoenterF-to-enter ve FtoremoveF-to-remove kriterleri) ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

  1. Modele eklenecek yeni değişkenin modele girme kısmi F değerinin (FtoenterF-to-enter) belirlenen eşik değerden büyük olması ve bu değişkenin Wilks' Lambda istatistiğini en aza indirmesi gerekir; ayrıca önceden modele girmiş bir değişkenin modelden çıkma kısmi F değeri (FtoremoveF-to-remove) eşik değerin altına düşerse bu değişken modelden çıkarılır.Answer
  2. B
    Gruplar arası ayrım gücünü maksimize etmek amacıyla, her adımda Wilks' Lambda istatistiğini en büyük yapan (11'e en çok yaklaştıran) ve modele girme kısmi F değeri en düşük olan değişken modele dahil edilir.
  3. C
    Adım adım ayırma analizinde değişken seçimi yapılabilmesi için, analizdeki bağımlı değişkenin sürekli (nicel) bir ölçekle, modele eklenecek bağımsız değişkenlerin ise kategorik bir ölçekle ölçülmüş olması zorunludur.
  4. D
    Değişkenlerin modele girme önceliği, her adımda sınıflandırma matrisinin köşegenindeki beklenen hata oranını doğrudan sıfıra indirmesine bağlıdır; modele girme kısmi F değerleri dikkate alınmaz.
  5. E
    Adım adım yöntemde modele değişken ekleme veya çıkarma kararı alınırken, varyans-kovaryans matrislerinin homojenliği varsayımına en dayanıklı test olan Pillai İzi (Pillai's Trace) kullanılmak zorundadır; Wilks' Lambda hesaplaması bu süreçte kullanılamaz.

Answer

Modele eklenecek yeni değişkenin modele girme kısmi F değerinin (FtoenterF-to-enter) belirlenen eşik değerden büyük olması ve bu değişkenin Wilks' Lambda istatistiğini en aza indirmesi gerekir; ayrıca önceden modele girmiş bir değişkenin modelden çıkma kısmi F değeri (FtoremoveF-to-remove) eşik değerin altına düşerse bu değişken modelden çıkarılır.
Adım adım (stepwise) diskriminant analizinde her aşamada aday değişkenler değerlendirilir. Eklenecek değişken, modele girme toleransını sağlamalı, kısmi F değeri (FtoenterF-to-enter) kritik eşiği aşmalı ve modele eklendiğinde sistemin toplam Wilks' Lambda değerini en aza indiren değişken olmalıdır. Bunun yanında analiz dinamik bir süreçtir; yeni eklenen bir değişken, önceden modele dahil edilmiş bir değişkenin ayrım gücünü istatistiksel olarak anlamsız hale getirirse (kısmi F değeri FtoremoveF-to-remove eşiğinin altına düşerse), bu değişken modelden çıkarılır. Doğru cevap bu çift yönlü değerlendirme sürecini tam olarak açıklamaktadır.

Step-by-Step Solution

1
Adım adım diskriminant analizinde modele girme (FtoenterF-to-enter) kuralını değerlendir.
Modele eklenecek değişkenin istatistiksel olarak anlamlı bir ayırma gücü sağlaması için kısmi F değerinin eşik değerden büyük olması ve Wilks' Lambda değerini en çok küçülten (minimize eden) değişken olması gerekir.
Wilks' Lambda açıklanamayan varyansı ölçer; en küçük Wilks' Lambda gruplar arasındaki en iyi ayrımı gösterir.
2
Modelden çıkarma (FtoremoveF-to-remove) kuralını değerlendir.
Yeni bir değişken modele eklendiğinde, daha önce modele girmiş olan bir değişkenin açıklayıcılık gücü düşebilir (çoklu bağlantı nedeniyle). Eğer mevcut bir değişkenin kısmi F değeri belirlenen çıkma eşiğinin altına düşerse modelden çıkarılır.
Adım adım yöntemin ileriye doğru seçim (forward) yönteminden farkı, modele giren değişkenlerin tekrar çıkabilmesine olanak tanımasıdır.
3
Seçenekleri bu kurallar ışığında incele.
Doğru değişken seçme ve çıkarma kuralını eksiksiz ve hatasız biçimde tanımlayan tek bir seçenek bulunmaktadır.
Diğer seçenekler Wilks' Lambda istatistiğinin yönünü, değişken ölçek türlerini veya kullanılan test istatistiğini yanlış tanımlamaktadır.

Key Concept

Adım Adım (Stepwise) Diskriminant Analizi Değişken Seçim Kriterleri
Rate this question