Re : Que faire si mon analyse discriminante contient un nombre et un pourcentage importants d'erreurs de classification ?C'est souvent le cas avec n'importe quel modèle pour une réponse catégorique que les prédictions présentent un taux d'erreur de classification élevé malgré des prédicteurs significatifs. L'intrigue canonique, dans votre cas, montre le chevauchement entre les quatre groupes, en particulier les deux groupes en bas à droite de l'intrigue.
Je ne pense donc pas qu'il y ait quelque chose de mal. C'est juste la limitation du modèle basé sur ces 5 covariables.
Que faire si mon analyse discriminante présente un nombre et un pourcentage importants de mauvaises classifications ?J'ai fait Manova pour mon analyse de données et j'ai trouvé des différences significatives entre mes traitements, mais lorsque j'exécute des tests univariés séparés et que j'essaie de trouver où se situe la différence ; les résultats n'étaient pas significatifs… Certains autres forums ont déclaré que les variables globales de MNOVA peuvent contribuer aux différences entre les groupes (effet global de toutes les variables), mais indépendamment, les variables peuvent ne pas contribuer aux différences et ont suggéré de faire une analyse discriminante plus approfondie. .
J'ai effectué une analyse discriminante avec les 5 variables comme Y, covariables et les groupes de traitement comme X, catégories. J'ai 46 décomptes de données, mais j'en ai montré 17 comme nombres mal classés et 36,95 pour pourcentage mal classé. Existe-t-il un recours concernant mes données ? Ces résultats sont-ils valides ou un nombre et un pourcentage élevés et mal classés signifient-ils qu'il y a un problème avec mes résultats ?
Études de consommation et de marchémacOS
