Re: 判別分析で誤分類された数と割合が多い場合はどうすればよいですか?重要な予測変数にもかかわらず、予測が大きな誤分類率を示すことは、カテゴリ応答のモデルでよくあることです。 あなたの場合、正準プロットは、4つのグループ、特にプロットの右下にある2つのグループ間の重複を示しています。
ですから、何かが間違っているとは思いません。 これは、これら 5 つの共変量に基づくモデルの制限にすぎません。
判別分析で誤分類された数と割合が大きい場合はどうすればよいでしょうか?私はデータ分析のために Manova を実行し、処理間で有意差を発見しましたが、個別の単変量テストを実行して差がどこにあるかを見つけようとすると、結果は有意ではありませんでした...他のフォーラムでは、MNOVA の全体的な変数はグループ間の差 (すべての変数の全体的な効果) に寄与する可能性があるが、独立して変数が差に寄与しない可能性があるため、さらに判別分析を行うことを提案しました。
5 つの変数を Y (共変量)、治療グループを X (カテゴリ) として判別分析を実行しました。データ数は 46 ですが、誤分類数として 17、誤分類率として 36.95 が表示されました。データに何らかの修正方法はありますか? これらの結果は有効ですか、それとも誤分類数とパーセンテージが大きいということは、結果に問題があることを意味しますか?
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