《表2 判别分析结果对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《判别分析法效应幅度的建立及其应用》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

在判别分析中，用于判别某一变量与判别值之间相对关联程度的系数有标准化判别式函数系数及结构矩阵函数系数，两者也有不同之处。标准化判别式函数系数虽然可以用于说明某一判别变量与判别值之间相对关联程度，但其不能说明该判别变量在整个判别函数判别力中的作用程度。结构矩阵函数系数是用于表达某一判别变量与判别值之间的相关系数，当其绝对值越接近于1，表明两者的相关性或关联度越强；如果越接近于0，则表明两者之间的相关性或关联度越弱，其原理类似于线性回归中线性系数（R2）或列联表分析法里的|Value|值。因此，为了进一步对比标准化判别式函数系数及结构矩阵函数系数这两个函数值中哪个变量更适合作为判别分析的效应幅度测定值，本文以高考成绩为研究对象，分别研究了高考总成绩与各学科成绩间的分类规律及关联度，并以线性回归中R2作为关联程度的参考依据（表1），其结果如表2所示。