Анализ множественных соответствий
Анализ множественных соответствий квантифицирует номинальные (категориальные) данные, назначая числовые значения наблюдениям (объектам) и категориям, объединяя тем самым объекты внутри одной категории и отделяя их от объектов других категорий. Каждый объект максимально близок к точкам тех категорий, которые применяются к этому объекту. Таким образом, с помощью категорий объекты подразделяются на однородные подгруппы. Переменные считаются однородными, если они классифицируют объекты в одни и те же категории и подгруппы.
Пример. Анализ множественных соответствий может использоваться для графического представления взаимосвязи между категорией занятости, национальностью и полом. Возможно, вы обнаружите, что между людьми есть различия, обусловленные их национальной и половой принадлежностью, но нет различий, связанных с категорией занятости. Вы можете также обнаружить сходство между категориями "латиноамериканцы" и "афроамериканцы".
Статистики и графики. Оценки объектов, меры дискриминации, хронология итераций, корреляция исходных и преобразованных переменных, квантификация категорий, описательная статистика, графики оценок объектов, биплоты, графики категорий, совместные графики категорий, графики преобразований и графики мер дискриминации.
Данные для анализа множественных соответствий
Данные. Значения текстовых переменных всегда преобразуются в положительные целые числа в возрастающем алфавитно-цифровом порядке. Пользовательские значения отсутствия, системные значения отсутствия и значения меньше 1 считаются пропущенными. Чтобы значения меньше 1 стали допустимыми, их можно перекодировать или добавить константу.
Допущения. У всех переменных есть несколько номинальных уровней масштабирования. Данные должны содержать, как минимум, три допустимых наблюдения. Этот анализ основан на целых положительных данных. Опция дискретизации автоматически категоризирует переменные с дробными значениями, группируя значения в категории с распределением, близким к нормальному, и автоматически преобразует значения текстовых переменных в положительные целые числа. Вы можете задать другие схемы дискретизации.
Родственные процедуры. Для двух переменных анализ множественных соответствий аналогичен анализу соответствий. Если вы считаете, что переменные обладают свойствами порядковых или числовых, следует использовать категориальный анализ главных компонентов. Если вас интересуют наборы переменных, следует использовать нелинейный канонический корреляционный анализ.
Чтобы выполнить анализ множественных соответствий
Для этой возможности требуется опция Категории.
- Выберите в меню:
- Выберите Все переменные множественные номинальные.
- Выберите Один набор.
- Щелкните по Задать.
- Выберите для анализа минимум две переменные и задайте число измерений в результате.
- Нажмите кнопку OK.
Можно указать необязательные дополнительные переменные, которые будут добавлены в найденное решение, а также снабдить переменные на диаграммах метками.
Эта процедура вставит синтаксис команды MULTIPLE CORRESPONDENCE.