Что получаем в итоге

Результатом дискриминантного анализа является построение дискриминантной модели (дискриминантной функции), которая имеег вид

где d — группирующая (зависимая) переменная;

b_п — коэффициенты дискриминантной функции;

а — свободный член (константа);

х_п — дискриминационные (независимые) переменные.

С помощью этой модели, зная характеристики объекта исследования, можно с определенной степенью уверенности определить его принадлежность к одной из исследованных групп. Например, требуется построить дискриминантную модель, при помощи которой на основании социально-демографических признаков (пол, возраст, образование, доход семьи) можно было бы причислить туриста к одной из двух групп: посещающих и не посещающих дискотеки (рис. 7.1).

Дискриминантный анализ дает возможность понять, по каким именно переменным имеющиеся классы (сегменты, продукты, бренды, и т.д.) различаются сильнее всего.

Каждому респонденту приписывается вероятность попадания в тот или иной класс; таким образом, при сегментации можно определить основной (по наибольшей вероятности попадания) и дополнительный (второе по величине значение вероятности) сегмент респондента.

Метод позволяет воспроизвести уже имеющуюся сегментацию, распространив ее на новые волны исследования. Кроме того, с его помощью можно оценить устойчивость сегментов.

Наконец, с помощью дискриминантного анализа можно строить различные карты, существенно облегчающие интерпретацию результатов кластерного анализа.