はじめに
数量化Ⅱ類は判別分析と同じものである。違いはデータ構造であり、0,1のダミー変数を用いて解析を行うだけである。
目的は判別分析と同じであるので、2群の判別を例にとり直接問題に入ることにする。
数量化Ⅱ類
この結果を見ると、判別の分点が０により、正か負かで判別を行うことになる。
新しいデータを入れたとき、判別得点が正であればa、負であればbを選択する。
判別式はカテゴリウェイトを使って、
判別式＝０＊価格１ー5.78＊価格２＋０＊外観１ー2.34＊外観２＋０＊性能１-13.42＊性能２-19.45＊性能３＋15.23
となる。
ウェイト範囲により、19.45を示す性能が重要性が一番大きい。
またF値に関しては正規分布を仮定していないため、ｐ値を参考値として表示してある。
演習問題
解答
このデータを数量化Ⅱ類を使って解析する。
１）カテゴリウェイトでの判別式
判別式＝０＊立地１＋3.01＊立地２＋3.59＊立地３＋０＊人通り１＋1.14＊人通り２＋2.32＊人通り３＋０＊競合１ー2.75＊競合２ー4.11＊競合３ー1.34
２）基準化ウェイトでの判別式
判別式＝-2.42＊立地１＋0.58＊立地２＋1.12＊立地３ー1.31＊人通り１ー0.17＊人通り２＋1.00＊人通り３＋2.40＊競合１ー0.35＊競合２ー1.71＊競合３
３）判別の分点は０である。
４）成功を失敗と誤判別する確率は0.17
失敗を成功と御判別する確率は0.11
５）判別得点の一番大きいものが成功に近づく。
判別得点から、No9の4.56が一番大きいので、データを調べると
立地：３、人通り３，競合１
となる。
６）
ウェイト範囲の大きなものが判別に影響を与えるので、この場合は競合となる。
７）
No1の判別得点はー0.72であり、判別が２となっていることより失敗である。
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