Анализ качественный регрессионный

группа методов многомерного анализа данных, позволяющих оценить влияние нескольких качественных (классификационных или номинальных) независимых признаков (Х-ов) на зависимый признак У. К таким методам относятся анализ регрессионный с дихотомическими переменными (РАД), множественный классификационный анализ (МКА), множественный номинальный анализ (МНА) и др. Методы объединены в одну группу, так как позволяют решать один и тот же набор задач, который ставится в классическом регрессионном анализе: 1) выявить объясняющую способность каждого предиктора как при условии его независимости от других предикторов, так и при закрепленном влиянии других предикторов; 2) выявить объясняющую способность каждого предиктора и вместе взятых предикторов; 3) предсказать значение зависимого признака У при условии, что известны значеня предикторов; 4) определить, насколько предсказанные значения У отличаются от реально наблюдаемых. Различие методов МКА и МНА определяется шкалой зависимого признака, в МКА он интервальный или числовой, в МНА классификационный.

Метод РАД дает возможность использовать обычный аппарат количественного регрессионного анализа для изучения влияния номинальных признаков путем кодирования градаций предикторов дихотомическими переменными, которые принимают значение 1 для респондентов или объектов, принадлежащих соответствующей градации, и 0 для остальных. Здесь также зависимый признак может быть количественным (интервальным) либо дихотомическим. В методе РАД различие шкалы зависимого признака не приводит к различию метода оценки параметров, но влияет на их интерпретацию. МКА позволяет оценить «поведение» как отдельных респондентов, так и групп, задаваемых различными наборами значений предикторов, в смысле выявления среднего значения У либо регрессионной зависимости для таких групп.