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Diskriminanzfunktionsanalyse: Unterschied zwischen den Versionen

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(auch Diskriminanzanalyse)<br>
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Statistisches Verfahren, das die Ausprägungen einer zu erklärenden (abhängigen) Variablen durch die Ausprägungen evtl. mehrerer bedingender (unabhängiger) Variablen zu erklären versucht. Es sollen sowohl Zusammenhänge zwischen den Variablen entdeckt werden als auch unbekannte Werte der zu erklärenden Variablen vorhergesagt werden.
Statistisches Verfahren bei dem versucht wird, "...die Werte einer abhängigen (zu erklärenden) Variablen durch die Werte einer oder mehrerer unabhängigen (erklärenden) Variablen zu erklären. Dabei sollen nicht nur Zusammenhänge zwischen den Variablen entdeckt, sondern auch unbekannte Werte der abhängigen Variablen anhand der Werte aus den erklärenden Variablen vorhergesagt werden. Insoweit stimmt das Ziel der Diskriminanzanalyse mit dem einer [[Regressionsanalyse]] überein. Der wesentliche Unterschied zwischen den beiden Verfahren besteht in der Art der Werte der abhängigen Variablen. Während mit einer [[Regressionsanalyse]] nur abhängige Variablen mit [[Intervallskalenniveau]] untersucht werden können, versucht die Diskriminanzanalyse, eine Zuordnung von Fällen zu einer von mehreren alternativen Gruppen vorzunehmen. Die Werte der abhängigen Variablen geben also lediglich eine Gruppenzugehörigkeit an und besitzen damit [[Nominalskalenniveau]] oder [[Ordinalskalenniveau]]" (Brosius, 1998, S.591).
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==Quelle==
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*Brosius, Felix (1998). SPSS 8: Professionelle Statistik unter Windows. Bonn. Abgerufen am 25.01.2014 unter: [http://www.molar.unibe.ch/help/statistics/]  
*Brosius, Felix (1998, S. 591). ''SPSS 8: Professionelle Statistik unter Windows''. Bonn. Abgerufen am 25.01.2014 unter: [http://www.molar.unibe.ch/help/statistics/]  


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Aktuelle Version vom 27. Februar 2026, 11:57 Uhr

(auch Diskriminanzanalyse)
Statistisches Verfahren, das die Ausprägungen einer zu erklärenden (abhängigen) Variablen durch die Ausprägungen evtl. mehrerer bedingender (unabhängiger) Variablen zu erklären versucht. Es sollen sowohl Zusammenhänge zwischen den Variablen entdeckt werden als auch unbekannte Werte der zu erklärenden Variablen vorhergesagt werden.

Quelle

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  • Brosius, Felix (1998, S. 591). SPSS 8: Professionelle Statistik unter Windows. Bonn. Abgerufen am 25.01.2014 unter: [1]


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