Пример из области медицины
Далее следует корреляционная матрица между всеми переменными, в которой приводятся коэффициенты, осредненные для обеих групп:
Pooled Within-Groims Matrices (Объединенные внутригрупповые матрицы)
| Aggressivitaet der Beatmung (Интенсивность искусственного дыхания) | ALTER (Возраст) | Beatmungszeit in Std. (Время проведения искусственного дыхания в часах) | Geschlecht (Пол) | Koerper-groesse (Рост) | Sauerstoff – Konzentration (Концентрация кислорода в смеси для искусственного дыхания) | ||
| Correlation (Коррепяция) | Aggressivitaet der Beatmung (Интенсивность искусственного дыхания) | 1.000 | -0.072 | -0.058 | 0.141 | -0.042 | 0.285 |
| ALTER (Возраст) | -0.072 | 1.000 | 0.093 | -0.040 | 0.277 | -0.119 | |
| Beatmungszeit in Std. (Время проведения искусственного дыхания в часах) | -0.058 | 0.093 | 1.000 | 0.069 | -0.126 | -0.089 | |
| Geschlecht (Пол) | 0.141 | -0.40 | 0.069 | 1.000 | -0.481 | -0.066 | |
| Koerpergroesse (Рост) | -0.042 | 0.277 | -0.126 | -0.481 | 1.000 | 0.000 | |
| Sauerstoff-Konze-ntration (Концентрация кислорода в смеси для искусственного дыхания) | 0.285 | -0.119 | -0.089 | -0.066 | 0.000 | 1.000 | |
Следующими шагами являются расчет и анализ коэффициентов дискриминантной функции. Значения этой функции должны как можно отчетливей разделять обе группы. Мерой удачности этого разделения служит корреляционный коэффициент между рассчитанными значениями дискриминантной функции и показателем принадлежности к группе:
Eigenvalues (Собственные значения)
| Function (Функция) | Eigenvalue (Собственное значение) | % of Variance (% дисперсии) | Cumulative % (Совокупный %) | Canonical Correlation (Каноническая корреляция) |
| 1 | 0.256a | 100.0 | 100.0 | 0.452 |
- a. First 1 canonical discriminant functions were used in the analysis (В этом анализе используются первые 1 канонические дискриминантные функции).
Wilks' Lambda (Лямбда Уилкса)
| Test of Function(s) (Тест функции (и)) | Wilks' Lambda (Лямбда Уилкса) | Chi-square (Хи-квадрат) | df | Sig. (Значимость) |
| 1 | 0.796 | 28.733 | 6 | 0.000 |
Судя по значению коэффициента, равному 0.452, корреляция абсолютно не удовлетворительная. При помощи Лямбда Уилкса производится тест на то, значимо ли в обеих группах отличаются друг от друга средние значения дискриминантной функции; в приводимом примере, значение р < 0.001, указывает на очень значимое различие.
Значение, выводимое под именем "Eigenvalue" (Собственное значение), соответствует отношению суммы квадратов между группами к сумме квадратов внутри групп. Эти две суммы Вы сможете получить, если проведете дисперсионный анализ значений дискриминантной функции (переменная dis1_1) по фактору out (см. гл. 13.3). Большие собственные значения (в данном случае такого, к сожалению, не наблюдается) указывают на "хорошие" (удачно подобранные) дискриминантные функции.