Analýza větvených interakčních struktur

analýza větvených interakčních struktur – též automatická detekce interakcí (AID) nebo metoda větveného dotazníku – používá metody mnohorozměrné statistické analýzy dat, jejichž cílem je: a) odhalit postupnou hierarchii interakcí množiny nezávislých proměnných k určené závislé proměnné (resp. k vektoru proměnných); b) konstruovat optimální (nejúspornější) větvené predikční, resp. rozhodovací (diagnostické) schéma; c) nalézt rozklad souboru o malém počtu homogenních tříd (z hlediska variability závislé proměnné) určených kombinacemi hodnot závislých proměnných, který má vysokou explanační, resp. predikční sílu („maximální“ ve smyslu zvoleného postupu). Analýza spočívá v postupném štěpení vzniklých skupin vždy na dvě nebo více skupin podle principu: vybere se takové štěpení, které je určeno optimální dichotomizací; ta se vybere ze všech závislých proměnných a ze všech jejich přípustných dekompozic, a to tak, aby zvolené kritérium predikce, resp. asociace bylo optimální. Přípustnou dekompozicí může být podle volby nominální spojování hodnot (libovolné seskupení hodnot do zvolených tříd), ordinální dělení stupnice (původní hodnoty v rámci jedné spojené predikční kategorie musí na sebe navazovat) nebo řezem stupnice číselné proměnné. Pro příští členění se vybírá vždy ta z již určených skupin, která vykazuje nejvyšší hodnotu kritéria. Varianty a.v.i.s. vznikají podle typů závislých proměnných, typů nezávislých proměnných, zvolením míry asociace, resp. prediktability v optimalizačním kritériu a podle algoritmů rychlého vyhledávání optimálního řešení. Metodu lze provádět plně automaticky aplikací kritéria ve všech skupinách a pro všechny proměnné nebo manuálním zásahem ve vybraných uzlech (ze substantivních nebo vnějších statist. důvodů). A.v.i.s. je typem explorační analýzy dat. Jejím výsledkem je hierarchický strom členění souboru na části, které jsou vždy určovány jemnější kombinací hodnot nezávislých proměnných a jsou vždy homogennější; postupnou procházkou stromem podle vlastností objektu (tj. výběrem jedné z větví) se upřesňuje informace o závislé proměnné až k optimální predikci u poslední dosažené skupiny.

automatic interaction detection analyse des structures d'interaction ramifiées Analyse verzweigter Interaktionsstrukturen ricerca automatica dell'interazione

Literatura: Breiman, L. a kol.: Classification and Regresion Trees. Monterey, Ca. 1984; Kass, G.: An Exploratory Technique for Investigating Large Quantities of Categorical Data. Applied Statistics, 29, 1980; Sonquist, J. A. – Morgan, I. N.: The Detection of Interaction Effects. Michigan, Ann Arbor 1964.

Jan Řehák