Hallo,
Momenteel ben ik bezig met mijn afstudeeronderzoek. Mijn onderwerp gaat over faillissementsvoorspellingen. Er zijn model 1, 2 en 3 die een faillissement voorspeld. Ik wil graag onderzoeken of de periode van het onderzoek invloed heeft op het nauwkeurigheidspercentage van de modellen. De nauwkeurigheidspercentages worden als berekend: aantal correcte voorspellingen t.o.v. totale voorspellingen.
Een voorbeeld:
0 = niet failliet 1 = failliet.
met ( ) = werkelijkheid
zonder ( ) = voorspelling
steekproefomvang = 21
Periode 1 en 2 hebben betrekking op dezelfde bedrijven
voorbeeld:
Periode 1 (steekproef 1)
Model 1: 0(0), 0(0), 0(0), 0(0), 1(0)..... = in dit vb 80% nauwkeurigheid
Model 2: 1(0), 1(0), 1(0), 0(0), 0(0)..... = in dit vb 40% nauwkeurigheid
Model 3: 0(0), 0(0), 0(0), 0(0), 0(0)..... = in dit vb 100% nauwkeurigheid
Periode 2 (steekproef 2)
Model 1: 0(0), 0(0), 0(0), 0(0), 0(0)..... = in dit vb 100% nauwkeurigheid
Model 2: 1(0), 0(0), 0(0), 0(0), 0(0)..... = in dit vb 80% nauwkeurigheid
Model 3: 0(0), 0(0), 1(0), 1(0), 1(0)..... = in dit vb 40% nauwkeurigheid
Ik wil graag de aantonen of de verschillen in nauwkeurigheidspercentage tussen periode 1 en 2 van model 1, 2 en 3 statitische significant zijn.
Echter vermoed ik dat het niet mogelijk is om de verschillen statistisch te toetsen, aangezien de nauwkeurigheidspercentage berekend is obv de uitkomsten uit het onderzoek.
Indien het wel mogelijk is, zou ik graag willen weten welke methode toegepast moet worden en op welke wijze.
Alvast bedankt voor jullie hulp!
Welke statistische toets?
Re: Welke statistische toets?
Gebruik je een logistische regressie?
Re: Welke statistische toets?
Bedankt voor je hulp!wnvl schreef:Gebruik je een logistische regressie?
Model 1 = Altman Z-score (multiple discriminant analysis)
Model 2= Ohlson, gebaseerd op logit functie
Model 3= Zmmijewski, gebaseerd op probit functie
Hopelijk is dit voldoende om mij verder te kunnen helpen
P.S. Kan niet deze formule toepassen?
betrouwbaarheidsmarge = +/- 1,96 x ( p1(100-p1)/n1-1 + p2(100 - p2)/n2-1)½ (uitgaande van 95% betrouwbaarheid)