Discriinante

ANÁLISIS DISCRIMINANTE

DEFINICIÓN:
♦

Cómo técnica de análisis de dependencia:

Pone en marcha un modelo de causalidad en el que la variable endógena es
una variable NO MÉTRICA y las independientes métricas.
♦

Cómo técnica de análisis de clasificación:

Ayuda a comprender las diferencias entre grupos. Explica, en función de
características métricas observadas, porqué losobjetos/sujetos se
encuentran asociados a distintos niveles de un factor.

DIFERENCIAS CON.........:
♦

El análisis de regresión: En la regresión, la endógena es métrica

♦

El análisis ANOVA: En el ANOVA, la endógena es métrica y las
exógenas NO MÉTRICAS (al contrario que en el discriminante)

♦

El LOGIT - PROBIT: Idéntica al discriminante en el objetivo pero
apoyada en técnicas deestimación paramétrica idénticas a la regresión
y no en análisis de descomposición de la varianza:
(1) DV: Más adecuada para factores sólo binarios
(2) DV: Más compleja de cálculo - interpretación
(3) V: Se ve menos afectada por incumplimientos de supuestos
teóricos necesarios a priori (normalidad, por ejemplo)
(4) V: Permite incorporar explicativas no métricas en forma de
ficticias
(5) Losresultados admiten explotación en términos de
probabilidad

ANÁLISIS DISCRIMINANTE
QUÉ SIGNIFICA, EN ESTE CONTEXTO........:
♦
♦

ADP y ADD: Análisis Discriminante Descriptivo o Predictivo
MDA: Análisis discriminante Múltiple (no binario)

A. DISCRIMINANTE DESCRIPTIVO (Un ejemplo):
(Objetivo) Se desea caracterizar el perfil de los compradores de un
determinado producto en un determinadoestablecimiento.
(Diseño) Para ello, se diseña una muestra con 100 compradores y 100 no
compradores y se toman datos de renta, edad y cercanía al establecimiento de
venta.
(Resultado) El análisis discriminante establecerá la importancia relativa de
cada uno de estos atributos en la decisión de compra permitiendo orientar
mejor la política promocional o de distribución del producto.

B.DISCRIMINANTE DESCRIPTIVO (otro ejemplo):
(Objetivo) Se desea valorar de qué depende la fidelidad de un clientes a un
determinado proveedor comercial.
(Diseño) Para ello, se encuesta a 15 importantes clientes sobre la
posibilidad de cambiar de proveedor y sobre la percepción que estos tienen de
su Competitividad y Nivel de Servicio.
(Resultado) El análisis permitirá aproximar la importanciarelativa de la
competitividad y el nivel de servicio a la hora de conseguir fidelidad en un
cliente.

C. DISCRIMINANTE PREDICTIVO (un ejemplo):
(Objetivo) Se desea prever el riesgo de morosidad relativa a los préstamos
personales en una entidad bancaria.
(Diseño) Se explota el fichero histórico de clientes morosos - no morosos y
se observan variables cuantitativas potencialmente explicativas:renta total,
edad, créditos adicionales, años de estabilidad laboral, ....

ANÁLISIS DISCRIMINANTE
(Resultado) Aplicando el modelo estimado con el fichero histórico, el
análisis permitirá anticipar el riesgo de morosidad de nuevos clientes.

ETAPAS PARA DE UN ANÁLISIS DISCRIMINANTE
A.-

SELECCIÓN
INDEPENDIENTES

DE

VARIABLES

DEPENDIENTE

E

B.- SELECCIÓN DEL TAMAÑO MUESTRALC.- DIVISIÓN DE LA MUESTRA
D.- CHEQUEO DE LAS HIPÓTESIS DE PARTIDA
E.- ESTIMACIÓN DEL MODELO
F- VALIDACIÓN DE LAS FUNCIONES DISCRIMINANTES
G.-

CONTRIBUCIÓN DE LAS VARIABLES A LA CAPACIDAD
DISCRIMINANTE DE LAS FUNCIONES

H.- VALORACIÓN DE LA CAPACIDAD PREDICTIVA
I.- UTILIZACIÓN FUNCIONES

ANÁLISIS DISCRIMINANTE
A.- SELECCIÓN DE VARIABLES DEPENDIENTE E
INDEPENDIENTES
♦ La variabledependiente no tiene que ser, necesariamente, categórica en
origen
♦ Los grupos deben ser mutuamente excluyentes
♦ La decisión sobre el número de categorías
(1)
(2)

debe ajustarse al poder discriminante de los predictores
puede observarse en etapas sucesivas (inicial con todas, y
en el límite, optando sólo por el enfoque de extremos
polares)

♦ Las variables explicativas:
(1)
(2)...