UNIVERZITET „DŽEMAL BIJEDIĆ“
NASTAVNIČKI FAKULTET
PSIHOLOGIJA
MULTIVARIJANTNE METODE: PREDIKTIVNI I
KLASIFIKACIJSKI MODELI
(esej)
Nastavni profesor: prof.dr.Redžo Čaušević
Student:Mirsada Velagić
Mostar, mart, 2017godina
1
UVOD
U prirodnim situacijama postoji mnoštvo varijabli koje su međusobno povezane. Govorimo o
multidimenzionalnosti pojava, tj. o pojavama (događajima ili stanjima) koje su opisane s velikim
brojem varijabli. Pritom je svaka varijabla posebna manifestna (mjerljiva) dimenzija. Primjereno
je poželjeti te varijable (zbog dinamičkog ekvilibrija u kojem se nalaze) analizirati sve zajedno
(kao entitet u cjelini) i istovremeno, a ne jednu po jednu ili par po par jer na taj način varijable
bivaju izvučene iz njihovog realnog konteksta. Manje je, dakle, prirodno razbijati cjelinu na
dijelove i promatrati ih neovisno od drugih varijabli. Analitičke postupke kojima analiziramo
više varijabli istovremeno nazivamo multivarijatnim ili multidimenzionalnim analitičkim
postupcima.
Zbog složenosti veza među varijablama univarijatni statistički postupci često su ograničenog
dometa. Često su čak i izvor zabluda, pogotovo ako se primjenjuju kada priroda istraživanog
problema nalaže primjenu multivarijatnih analitičkih postupaka.
U analizi podataka prirodnih situacija dominiraju dva pitanja. Jedno je razumijevanje pojave
koju promatramo, a drugo objašnjenje te pojave. Razumijevanje je u suštini odgovor na pitanje
ŠTO (što se događa), a objašnjenje daje odgovor na pitanje ZAŠTO (zašto se to događa).
Razumijevanje je pretpostavka svakog objašnjenja.
Konačno, prirodna istraživanja podrazumijevaju prostor i vrijeme. Prostor je
multidimenzionalan, s često velikim brojem dimenzija (varijabli). Neki od multivarijatnih
algoritama reduciraju prostor, od mnoštva varijabli među kojima postoji povezanost oni
proizvode manji broj novih varijabli (tzv. latentnih varijabli ili dimenzija) pomoću kojih se
uspješnije opisuje sustav nego li s originalnim, mjerenim, manifestnim varijablama. Drugi
