Çoklu Ayırıcı Analiz
Multiple Discriminant Analysis
Tanım
İkiden fazla kategorik çıktı değişkeni ile bir dizi yordayıcı değişken arasındaki ilişkiyi inceleyen ve bireyleri doğru kategorilere sınıflandırmayı doğrulayan çok değişkenli bir istatistiksel prosedür.
Örnek Vaka / Uygulama
Bir klinik araştırmacı, hastaları depresyon, anksiyete bozukluğu ve sağlıklı kontrol olmak üzere üç farklı gruba doğru bir şekilde sınıflandırmak istemektedir. Araştırmacı, katılımcıların uyku süresi, günlük stres skoru ve aile öyküsü verilerini yordayıcı değişkenler olarak alır. Çoklu Ayırıcı Analiz uygulandığında, bu değişkenlerin kombinasyonunun üç klinik grubu istatistiksel olarak ne derece anlamlı ve doğru ayırt edebildiği matematiksel denklemlerle ortaya konur.
Derin Analiz
Çoklu Ayırıcı Analiz (MDA), çok değişkenli istatistikte temel olarak gruplar arası varyansı maksimize ederken grup içi varyansı minimize eden optimal doğrusal bileşenler türetmeyi amaçlar. Temel mekanizması, yordayıcı değişkenler setinin (örneğin nöropsikolojik test skorları, biyobelirteçler veya demografik veriler) denekleri önceden tanımlanmış ikiden fazla klinik veya demografik kategoriye (örneğin hafif, orta veya şiddetli düzeyde bilişsel bozukluk) ne kadar isabetli bir şekilde atayabildiğini test etmektir. Boyut indirgeme işlevi de gördüğünden, yüksek boyutlu verileri kategorik ayrımı en üst düzeye çıkaran daha düşük boyutlu bir uzaya projeksiyon yapar. Çoklu sınıflandırma analizi (MCA) olarak da bilinir ve özellikle klinik psikiyatri ile nöropsikolojide tanısal doğruluk çalışmalarının omurgasını oluşturur.
Etimoloji
Latince 'multiplicare' [çoğaltmak] + 'discriminare' [ayırt etmek, ayırmak] + Yunanca 'analysis' [çözümleme, parçalarına ayırma]
Karıştırmayın
Lojistik Regresyon (ikili veya çok kategorili çıktıları modellemede kullanılır ancak MDA'dan farklı olarak dağılım varsayımları ve temel amaç yönelimi açısından ayrışır) ve Temel Bileşen Analizi (PCA; PCA denetimsiz bir boyut indirgeme tekniğiyken, MDA grupları hesaba katan denetimli bir tekniktir).