Re: ¿Qué hacer si mi análisis discriminante tiene un gran número y porcentaje mal clasificado?A menudo ocurre con cualquier modelo para una respuesta categórica que las predicciones exhiben una gran tasa de clasificación errónea a pesar de los predictores significativos. La Gráfica Canónica, en su caso, muestra la superposición entre los cuatro grupos, especialmente los dos grupos en la parte inferior derecha de la gráfica.
Así que no creo que haya nada malo. Es solo la limitación del modelo basado en estas 5 covariables.
¿Qué hacer si mi análisis discriminante tiene un gran número y porcentaje mal clasificados?Utilicé Manova para mi análisis de datos y encontré diferencias significativas entre mis tratamientos, pero cuando realizo pruebas univariadas separadas y trato de encontrar dónde está la diferencia; los resultados no fueron significativos... Algunos otros foros dijeron que las variables generales en MNOVA pueden contribuir a las diferencias entre los grupos (efecto general de todas las variables), pero de forma independiente las variables pueden no contribuir a las diferencias y sugirieron realizar análisis discriminantes adicionales. .
He realizado un análisis discriminante con las 5 variables como Y, Covariables, y los grupos de tratamiento como X, Categorías. Tengo 46 recuentos de datos, pero mostré 17 como Números mal clasificados y 36,95 como Porcentaje mal clasificado. ¿Existe algún remedio para mis datos? ¿Son válidos estos resultados o un gran número y porcentaje mal clasificados significa que hay algún problema con mis resultados?
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