Çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerinden biri olan Diskriminant (Ayırma) Analizi'nin amacı ve temel varsayımları üzerine aşağıdaki değerlendirmeler yapılmıştır:
I. Analizin uygulanabilmesi için temel şartlardan biri, bağımlı (grup) değişkenin eşit aralıklı veya oran ölçeğinde ölçülmüş sürekli bir değişken olmasıdır.
II. Bağımsız değişkenlerin her birinin tek değişkenli (marjinal) normal dağılıma sahip olması, modelin gerektirdiği çok değişkenli normal dağılım varsayımının sağlandığını matematiksel olarak garanti eder.
III. Gruplara ait kitle varyans-kovaryans matrislerinin homojenliği varsayımı (Box's M testi ile sınanan varsayım) ihlal edildiğinde, sınıflandırma işleminde doğrusal (linear) yerine karesel (quadratic) diskriminant fonksiyonlarının kullanılması teorik olarak daha doğru sonuçlar üretir.
IV. Elde edilen ayırma fonksiyonlarının gücünü sınamak için hesaplanan Wilks' Lambda () istatistiğinin değerinin 1'e yaklaşması, gruplar arası varyansın maksimize edildiğini ve modelin ayırma gücünün mükemmele yakınsadığını gösterir.
Diskriminant analizinin teorik altyapısı dikkate alındığında, yukarıdaki ifadelerden hangileri kesinlikle yanlıştır?
- AI ve II
- BI ve IV
- CII ve IV
- DI, III ve IV
- I, II ve IVCevap