{"id":41228,"date":"2023-01-16T04:19:27","date_gmt":"2023-01-16T04:19:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sisinternational.com\/?page_id=41228"},"modified":"2025-10-22T19:44:27","modified_gmt":"2025-10-22T23:44:27","slug":"ricerche-di-mercato-con-analisi-discriminante","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.sisinternational.com\/it\/solutions\/qualitative-quantitative-research-solutions\/discriminant-analysis-market-research\/","title":{"rendered":"Ricerche di mercato sull'analisi discriminante"},"content":{"rendered":"

Ricerche di mercato sull'analisi discriminante<\/h1>\n\n\n\n
\"Ricerca<\/figure>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Cos'\u00e8 l'analisi discriminante?<\/h2>\n\n\n\n

L'Analisi Discriminante (DA) \u00e8 una tecnica utilizzata in Statistica per classificare i risultati. Inseriscono questi risultati in gruppi non sovrapposti in base ai punteggi su una o pi\u00f9 variabili predittive quantitative. Come suggerisce il nome, \u00e8 un modo per discriminare o classificare i risultati. Tre persone condividono il merito di aver dato alla luce la DA. Questi sono Mahalanobis in India, Fisher nel Regno Unito e Hotelling negli Stati Uniti.<\/p>\n\n\n\n

Un medico pu\u00f2 eseguire un DA per trovare pazienti ad alto o basso rischio di ictus. L\u2019analisi potrebbe classificarli in gruppi ad alto o basso rischio. Pu\u00f2 basare questi gruppi su attributi personali come la massa corporea o il livello di colesterolo. Oppure possono basarlo sui comportamenti legati allo stile di vita. Ad esempio, pu\u00f2 classificarli in base al numero di sigarette consumate al giorno o alle sessioni di allenamento settimanali.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 possibile utilizzare DA per obiettivi predittivi o descrittivi. I passaggi coinvolti sono i seguenti:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Trova il problema<\/li>\n\n\n\n
  • Stimare i coefficienti della funzione discriminante<\/li>\n\n\n\n
  • Scopri l'importanza di queste funzioni discriminanti<\/li>\n\n\n\n
  • Interpretare i risultati<\/li>\n\n\n\n
  • Valutare la validit\u00e0 dei risultati<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Perch\u00e9 \u00e8 importante l\u2019analisi discriminante?<\/h2>\n\n\n\n

    I ricercatori utilizzano il processo di analisi discriminante per aiutarli a comprendere la connessione tra una \u201cvariabile dipendente\u201d e una o pi\u00f9 \u201cvariabili indipendenti\u201d. Una variabile dipendente \u00e8 quella che un ricercatore cerca di spiegare o prevedere dai valori delle variabili indipendenti. A volte la variabile dipendente \u00e8 divisa in pi\u00f9 categorie (variabile categoriale).<\/p>\n\n\n\n

    DA prende variabili indipendenti continue e sviluppa una relazione o equazioni predittive. I ricercatori utilizzano queste equazioni per posizionare le variabili dipendenti in gruppi.<\/p>\n\n\n\n

    Quando la variabile dipendente ha due categorie, il tipo utilizzato \u00e8 l'analisi discriminante a due gruppi. Se ha tre o pi\u00f9 categorie, il tipo utilizzato \u00e8 l'analisi discriminante multipla. C'\u00e8 anche l'analisi discriminante lineare (LDA) e l'analisi discriminante quadratica (QDA).<\/p>\n\n\n\n

    Ecco la distinzione principale tra i tipi di analisi discriminante. Per due gruppi \u00e8 possibile derivare solo una funzione discriminante. Questo tipo di DA \u00e8 noto come analisi della funzione discriminante. Nel caso di analisi discriminanti multiple, \u00e8 possibile calcolare pi\u00f9 di una funzione discriminante.<\/p>\n\n\n\n

    DA si propone di rispondere alle seguenti domande:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Dove differiscono i raggruppamenti attesi e osservati?<\/li>\n\n\n\n
    • Quanto \u00e8 statisticamente significativo il divario tra i due?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      \u00c8 un solido strumento di ricerca e analisi, soprattutto quando i ricercatori cercano di capire in che modo differiscono i gruppi (coorti di et\u00e0, clienti) o gli articoli (articoli, marchi).<\/p>\n\n\n\n

      Perch\u00e9 le aziende hanno bisogno dell'analisi discriminante<\/h2>\n\n\n\n

      L\u2019analisi discriminante presenta molti vantaggi, soprattutto oggi nell\u2019era dei dati. Questo metodo \u00e8 un vantaggio comprovato. Grazie a ci\u00f2, molte aziende possono ora promuovere la crescita, i profitti e la competitivit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

      Molti esempi possono spiegare quando si adatta DA. Ad esempio, puoi usarlo per capire in che modo i consumatori leggeri, medi o pesanti di bevande analcoliche differiscono nel consumo di cibi surgelati.<\/p>\n\n\n\n

      \u00c8 uno strumento popolare perch\u00e9 ha un uso diffuso in diversi settori. Le aziende possono utilizzarlo per analizzare problemi specifici. Devono determinare quale variabile indipendente ha il risultato pi\u00f9 significativo su una variabile dipendente.<\/p>\n\n\n\n

      Informazioni sull'analisi discriminante<\/h2>\n\n\n\n

      \u00c8 possibile confrontare l'analisi discriminante con l'analisi di regressione per come individua il grado in cui gli oggetti aderiscono alle condizioni di determinati gruppi.<\/p>\n\n\n\n

      Puoi anche confrontarlo con l'analisi dei cluster, che \u00e8 l'apprendimento non supervisionato. Al contrario, DA \u00e8 un apprendimento supervisionato. Il ricercatore stabilisce la categoria dell'oggetto prima di avviarla.<\/p>\n\n\n\n

      DA ha molti usi. Ad esempio, puoi sfruttarlo per determinare quali variabili predittive sono correlate alla variabile dipendente. Puoi anche utilizzare DA per prevedere il valore di quest'ultimo e sviluppare mappe percettive.<\/p>\n\n\n\n

      SIS International Research assiste le aziende di tutto il mondo nella loro pianificazione strategica. Offriamo servizi di ricerche di mercato e utilizziamo l'analisi discriminante in tutti i settori. Possiamo aiutarvi con le vostre ricerche di mercato qualitative e quantitative. SIS fornisce anche ricerche di mercato su UX e strategie e analisi della concorrenza.<\/p>\n\n\n\n

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