SPSS Diskriminanzanalyse.pdf

25.4 Selektionsmethoden 621
tracht kommende Variablen angibt, und die Auswahl der am besten für die Vorhersage
der Gruppenzugehörigkeit geeigneten Variablen von der Diskriminanzanalyse
vornehmen läßt. Dabei werden die Variablen nach einem schrittweisen
Verfahren ausgewählt. Ein solches Verfahren steht bei SPSS auch bei der Regressionsanalyse
zur Verfügung, wo zudem noch weitere Selektionsmethoden angeboten
werden.
Die Schrittweise Selektionsmethode bezieht vor der Ausführung der ersten Selektionsstufe
keine einzige Variable in die Analyse ein. Erst in mehreren aufeinanderfolgenden
Schritten wird nach und nach über die Einbeziehung einzelner Variablen
entschieden. Bei der Selektion der Variablen werden die folgenden Stufen
durchlaufen:
¾ Im ersten Schritt wird aus allen potentiellen unabhängigen Variablen eine Variable
als erklärende Variable des Modells ausgewählt. Dabei wird die Variable
gewählt, für die sich der beste Wert des Selektionskriteriums ergibt. Als
Selektionskriterium dient per Voreinstellung das Maß Wilks’ Lambda, Sie
können jedoch auch andere Kriterien verwenden. Für Wilks’ Lambda wird ein
möglichst kleiner Wert angestrebt. (Das Maß kennzeichnet das Verhältnis der
Streuung innerhalb der Gruppen zur gesamten Streuung, siehe auch Wilks’
Lambda, S. 602) Bei der Verwendung von Wilks‘ Lambda wird damit auf der
ersten Stufe des Selektionsverfahrens von allen potentiellen erklärenden Variablen
die Variable ausgewählt, für die sich das kleinste Wilks’ Lambda ergibt.
¾ Im zweiten Schritt wird aus den verbleibenden, noch nicht aufgenommen Variablen
erneut eine Variable ausgewählt, wobei wiederum das Selektionskriterium
aus dem ersten Schritt zur Anwendung kommt. Anschließend wird die
zuerst aufgenommene Variable daraufhin überprüft, ob sie nach wie vor dem
Kriterium zum Verbleib in der Gleichung genügt, das heißt, es wird untersucht,
ob ihr Erklärungswert auch unter Berücksichtigung der zweiten Variablen
groß genug ist, um eine Verwendung dieser Variablen in der Diskriminanzfunktion
zu rechtfertigen. Wie groß der Einfluß einer Variablen sein muß,
damit sie in dem Modell verbleibt, können Sie manuell festlegen. 281 Genügt
die erste Variable nicht mehr den gestellten Anforderungen, wird sie wieder
aus der Funktion entfernt.
¾ Anschließend folgen weitere Schritte, in denen wie im zweiten Schritt verfahren
wird: Zunächst wird aus den verbleibenden potentiellen erklärenden Variablen
diejenige herausgesucht, die das Auswahlkriterium am stärksten positiv
beeinflußt. Nachdem diese Variable in die Funktion aufgenommen wurde,
wird für die zuvor aufgenommenen Variablen geprüft, ob sie nach wie vor die
Kriterien zum Verbleib in der Funktion erfüllen. Ist dies bei einzelnen Variablen
nicht der Fall, werden sie wieder aus dem Modell entfernt.
281 Dies geschieht in dem Dialogfeld der Schaltfläche Methode, siehe, S. 630.
Felix Brosius, SPSS 8
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