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Wie klassifiziert man Gruppen mit kategorialen Daten?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Hallo,

   Hier ist ein einfacher. Ich habe eine Gruppe von Nagetierschädeln. Sie stammen aus mehreren genannten Gruppen, die auch geografische Regionen sind. Eine Gruppe wird als "unbekannt" eingestuft. Ich habe Metrikdaten und habe Diskriminanzanalyse und eine Darstellung der kanonischen 1 und 2-Werte verwendet. Verwenden Sie die Werte in der Tabelle Diskriminanzwerte, um Vorhersagen anzuzeigen.

   Ich habe auch kategoriale Daten. In Kürze Dinge wie die Anzahl der Löcher im Schädel für Nerven und Venen. Sie variieren geografisch von 2 bis 4 (z. B. 1 auf einer Seite, ein Doppelloch auf der anderen Seite). Ich betrachte die Daten in der Fit Y by X-Analyse. Dies zeigt mir Mosaikdiagramme und Chi-Quadrat-Tests für jede Variable. Ich muss meine Schritte nachvollziehen, aber bei einigen Befehlen werden auch die Mittel mit einem Studententest verglichen, sodass statistisch unterschiedliche Gruppen mit A, B, C usw. gekennzeichnet sind Irgendwelche Ratschläge wären dankbar.

    Ich möchte jedoch einen statistisch gültigen Test zur Klassifizierung der unbekannten Gruppe anhand dieser kategorialen Variablen finden. Oder erstellen Sie mindestens eine Tabelle mit der größten Ähnlichkeit als Gruppe, nicht als Einzelperson. Ich weiß, dass es eine Clustering-Methode gibt, aber mir ist nicht klar, wie ich sie für Gruppen und nicht für Einzelpersonen verwenden kann.

Vielen Dank,

Chris

Re: Wie werden Gruppen mit kategorialen Daten klassifiziert?

Es hängt von der Version von JMP ab, die Sie als verwenden Multiple Correspondence Analysis ist möglicherweise die Technik, die Sie verwenden möchten.

Ein eher manueller Ansatz könnte sein:

1. Beschriften Sie die Punkte basierend auf der Gruppenspalte.
   
2. Clusteranalyse durchführen.
3. Aktivieren Sie Farbcluster vom Hotspot aus.
4. Aktivieren Sie das Konstellationsdiagramm (optional) über den Hotspot.
   
5. Variieren Sie die Anzahl der Cluster, bis Ihre bekannten Gruppen in etwa alle dieselbe Farbe haben. Hoffentlich liegen Ihre Unbekannten in einer Gruppe oder in derselben Branche wie eine bekannte Gruppe.
6. Zu den Speicheroptionen für den Hotspot gehören Konstellationskoordinaten, Entfernungsmatrix und Formel für Cluster.
   

Vielleicht ist eine dieser Bewertungen eine geeignete Grundlage für einen Test?