6800810353

StatSoft StatSoft Polska, tel. (12) 4284300, (601) 414151, info@statsoft.pl, www.statsoft.pl

metody. Najczęściej wykorzystywane są: regresja logistyczna, analiza dyskryminacyjna oraz drzewa klasyfikacyjne. Scharakteryzujemy krótko analizę dyskryminacyjną.

Główna idea leżąca u podstaw analizy dyskryminacyjnej to rozstrzyganie, czy grupy obiektów różnią się ze względu na średnią pewnej zmiennej (lub zmiennych), a następnie wykorzystanie tej zmiennej do przewidywania przynależności do grupy. Przykładowo możemy być zainteresowani ustaleniem cech różniących grupy intensywnych i sporadycznych użytkowników danego produktu, nabywców produktów określonych marek, klientów lojalnych i nielojalnych wobec marki itp. Zazwyczaj predyktory, czyli zmienne umożliwiające modelowanie klasyfikacji obiektów do klas, są zmiennymi ilościowymi, zostały jednak również opracowane techniki umożliwiające uogólnienie analizy dyskryminacyjnej na wypadek, gdy wśród predyktorów występują także zmienne jakościowe.

Dla zilustrowania przebiegu i korzyści związanych z zastosowaniem analizy dyskryminacyjnej wykorzystamy dane dotyczące zadowolenia klientów pewnych linii lotniczych. Losowo wybranej grupie 120 osób korzystających z usług tej firmy zadano pytanie: Czy na podstawie doświadczeń z obecnego lotu zdecydowałaby się Pani (Pan) na ponowne skorzystanie z naszych usług? Możliwe były tylko dwie odpowiedzi: Tak lub Nie. Oprócz tego pasażerom zadano pytanie, czy wcześniej korzystali już z usług tej firmy oraz poproszono ich o określenie zadowolenia z następujących aspektów: jakości posiłków, czystości, bezpieczeństwa, uprzejmości obsługi oraz wygody w czasie trwania lotu. Odpowiedzi były udzielane przy zastosowaniu 10-stopniowej skali. Poniżej na rysunku zamieszczono fragment zbioru danych.

	Losowo wybranej grupie 120 osób, korzystających z usług pewnej linii lotniczej zadano pytanie: Czy na podstawie doświadczeń z obecnego lotu zdecydowała by się Pani (Pan) na ponowne skorzystanie z usług? Możliwe były tylko dwie odpowiedzi: Tak lub Nie. Oprócz tego pasażerom zadano pytanie czy wcześniej korzystali już z usług tej firmy oraz poproszono ich o określenie zadowolenia z jakości posiłków, czystości, bezpieczeństwa, uprzejmości obsługi oraz wygody w czasie trwania lotu. Odpowiedzi były udzielane przy zastosowaniu 10 stopniowej skali. Celem analizy było zbudowanie modelu ujmującego czynniki wpływające na decyzję o ponownym skorzystaniu z usług.
	Ponowny lot	2 Jakość posiłków	3 4 Czystość Bezpieczeństwo	5 Uprzejmość obsługi	Wygoda Czywa.Sni.J juz latał
1	Mie	3	3 £	6	3 Tak
2	Mie	2	7 5	6	6 Nie
3	Tak	9	5 ć	1	10 Nie
4	Tak	8	4 5	6	9 Tak
5	Mie	l	6 £	5	6 Nie
6	Mie	2	6 7	6	7 Nie
7	Tak	10	5 7	5	9 Tak

Do wykonania odpowiednich analiz wykorzystano moduł Ogólna analiza dyskryminacyjna, zawarty w programie STATISTICA. Poniżej w tabeli zamieszczono wyniki analizy, pozwalające na ocenę, które z predyktorów mają wpływ na przynależność ankietowanych osób do grup zmiennej zależnej. Okazuje się, że tylko w przypadku zmiennej Bezpieczeństwo odpowiedni poziom istotności przekracza 0,05, co oznacza, że jej udział w dyskryminacji jest nieistotny.