Lección 17ª

LECCIÓN 17: ANALISIS DISCRIMINANTE

Discriminante

Resumen del procesamiento para el análisis de casos

Casos no ponderados		N	Porcentaje
Válidos		25	100,0
Excluidos	Códigos de grupo perdidos o fuera de rango	0	,0
	Perdida al menos una variable discriminante	0	,0
	Perdidos o fuera de rango ambos, el código de grupo y al menos una de las variables discriminantes.	0	,0
	Total excluidos	0	,0
Casos Totales		25	100,0

Primero aparecerán las medidas descriptivas para cada variable en cada grupo de partida:

Estadísticos de grupo

CATEG		Media	Desv. típ.	N válido (según lista)
				No ponderados	Ponderados
1,00	INGRESOS	4873,0769	2094,29934	13	13,000
	PATRNETO	35,5385	19,06399	13	13,000
	PROVIV	,7692	,43853	13	13,000
	CASADO	,8462	,37553	13	13,000
	SALFIJO	,8462	,37553	13	13,000
2,00	INGRESOS	3128,5714	1832,31573	7	7,000
	PATRNETO	17,7143	11,91238	7	7,000
	PROVIV	,4286	,53452	7	7,000
	CASADO	,7143	,48795	7	7,000
	SALFIJO	,7143	,48795	7	7,000
3,00	INGRESOS	1970,0000	1011,55820	5	5,000
	PATRNETO	11,0000	8,27647	5	5,000
	PROVIV	,4000	,54772	5	5,000
	CASADO	,6000	,54772	5	5,000
	SALFIJO	,2000	,44721	5	5,000
Total	INGRESOS	3804,0000	2157,73415	25	25,000
	PATRNETO	25,6400	18,56493	25	25,000
	PROVIV	,6000	,50000	25	25,000
	CASADO	,7600	,43589	25	25,000
	SALFIJO	,6800	,47610	25	25,000

Pruebas de igualdad de las medias de los grupos

	Lambda de Wilks	F	gl1	gl2	Sig.
INGRESOS	,688	4,990	2	22	,016
PATRNETO	,663	5,584	2	22	,011
PROVIV	,870	1,639	2	22	,217
CASADO	,948	,609	2	22	,553
SALFIJO	,721	4,262	2	22	,027

Coeficientes estandarizados de las funciones discriminantes canónicas

	Función
	1	2
PATRNETO	1,193	-,511
SALFIJO	1,154	,594

Y la matriz de estructura será:

Matriz de estructura

	Función
	1	2
CASADO(a)	-,332(*)	,016
SALFIJO	,394	,919(*)
PATRNETO	,457	-,889(*)
PROVIV(a)	-,020	-,233(*)
INGRESOS(a)	-,033	-,209(*)

Correlaciones intra-grupo combinadas entre las variables discriminantes y las funciones discriminantes canónicas tipificadas Variables ordenadas por el tamaño de la correlación con la función.

* Mayor correlación absoluta entre cada variable y cualquier función discriminante.

a Esta variable no se emplea en el análisis.

Lo cual nos dice qué variable tiene más importancia en la discriminación en una función discriminante u otra.

Las puntuaciones de los centroides de ambos grupos con respecto a las funciones discriminantes son las siguientes (conviene darse cuenta que en este caso no tenemos un punto de corte discriminante, pues tenemos nuestro conjunto de datos separado en tres grupos).

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