Учебник по промышленной статистике


Анализ соответствий


Анализ соответствий
Анализ соответствий

  • Вводный обзор
  • Дополнительные точки
  • Многомерный анализ соответствий
  • Матрица Берта




Вводный обзор
Вводный обзор

Анализ соответствий содержит описательные и разведочные методы анализа двухвходовых и многовходовых таблиц. Эти методы по своей природе похожи на методы Факторного анализа и позволяют исследовать структуру группирующих переменных, включенных в таблицу. Одной из наиболее общих разновидностей многовходовых таблиц типа являются частотные таблицы сопряженности (см., например, Основные статистики или Логлинейный анализ).

В классическом анализе соответствий частоты в таблице сопряженности стандартизуются таким образом, чтобы сумма наблюдений во всех ячейках была равна 1. Одной из целей анализа соответствий является представление содержимого таблицы относительных частот в виде расстояний между отдельными строками и/или столбцами таблицы в пространстве возможно более низкой размерности. Каким образом это достигается, лучше всего показать на простом примере, который будет рассмотрен далее. Заметим, что имеется некоторое сходство в интерпретации результатов анализа соответствий и Факторного анализа.

Для более полного описания данного метода, его вычислительных аспектов и его применения, рекомендуем классическую работу Greenacre (1984). Методы анализа соответствий впервые были разработаны во Франции Jean-Paul Benzerci в конце 1960-х - начале 1970-х годов (например, смотри Benzerci, 1973; см. также Lebart, Morineau, Tabard, 1977), однако в англо-говорящих странах они завоевали популярность сравнительно недавно (смотри, например, Carrol, Green и Schaffer, 1986; Hoffman и Franke, 1986). Заметим, что похожие методы независимо разрабатывались во многих странах и были известны под названиями: оптимальное шкалирование, взаимное усреднение, оптимальная оцифровка, квантификационный метод или анализ однородности. В последующих разделах будет представлено общее введение в анализ соответствий.

Обзор.
Обзор.

Допустим, что вы собрали данные о пристрастии к курению сотрудников некоторой компании.


Начало  Назад  Вперед