Определение зависимой и независимой переменной (переменных).

Зависимая переменная должна состоять из двух или больше взаимоисключающих и взаимно исчерпывающих категорий. Если зависимая переменная измерена с помощью интервальной или относительной шкалы, то ее следует перевести в статус категориальной. Например, отношение к торговой марке, измеренное по семибалльной шкале, можно категоризировать как неблагоприятное (1, 2, 3), нейтральное (4) и благоприятное (5, 6, 7). Можно поступить иначе. Для этого следует построить график распределения значений зависимой переменной и сформировать группы равного размера с помощью точек отсечения. Предикторы следует выбирать, исходя из теоретической модели или ранее проверенного исследования, или, в случае поискового исследования, из интуиции и опыта исследователя.

Далее выборку делят на две части. Одна из них – анализируемая выборка – используется для вычисления дискриминантной функции. Другая часть – проверочная выборка – предназначена для проверки дискриминантной функции. Затем роль этих частей взаимно меняют и повторяют анализ. Это называется двойной перекрестной проверкой. Распределение количества случаев в анализируемой и проверочной выборки, как правило, следует из распределения в общей выборке.

Для выбора предикторов в дискриминантной функции можно использовать два метода:

а) прямой – вычисление дискриминантной функции при одновременном введении всех предикторов. В этом случае учитывается каждая зависимая переменная. При этом ее дискриминирующая сила не принимается во внимание. Этот метод больше подходит к ситуации, когда аналитик, исходя из результатов предыдущего исследования или теоретической модели, хочет, чтобы в основе различения лежали все предикторы;

б) пошаговый – предикторы вводятся последовательно, исходя из их способности различить (дискриминировать) группы. Этот метод лучше применять в ситуации, когда исследователь хочет отобрать подмножество предикторов для включения их в дискриминатную функцию.