CHAID ( CH i-squared A utomatic I 's interface D etector) er en teknikk for beslutningstreet . Den ble utgitt i 1980 av Gordon V. Kass.
I praksis blir det ofte brukt i direkte markedsføring for å velge en gruppe forbrukere og forutsi hvordan deres svar på bestemte variabler påvirker andre variabler.
Som med andre beslutningstrær, er fordelene først og fremst visuelle og lett tolket. På grunn av segmenteringen av populasjonen under analysen, bør prøvetakingen være stor nok til at størrelsen på hver gruppe ikke blir for liten, noe som vil gjøre analysen upålitelig.
CHAID oppdager samspillet mellom variabler i et datasett. Ved hjelp av denne teknikken kan vi etablere avhengighetsforhold mellom variabler. Ved å ta et avisabonnement vil det for eksempel være mulig å studere påvirkningen av forklarende variabler som pris, størrelse, tillegg osv. CHAID identifiserer diskrete grupper, og deretter, ved å undersøke reaksjoner på forklarende variabler, prøver å forutsi effekten på den opprinnelige variabelen.
CHAID brukes ofte som leteteknikk og er et alternativ til flere regresjoner, spesielt når datasettet ikke er ideelt for regresjonsanalyser.
CHAID-algoritmen foregår i tre trinn:
I dette siste trinnet bruker algoritmen sannsynlighetene til å estimere om en kategori kan deles. Den “ Uttømmende ” CHAID (ECHAID) algoritme benytter en mer komplisert teknikk for samme formål.