다중 대응 분석의 예
이 예에서는 다양한 그룹의 직원을 이해하기 위해 네 가지 질문에 대한 직원 응답 간의 연관성을 탐색합니다. 이 예에서는 55명의 JMP 직원을 대상으로 다음 영역에서 개인의 선호도 또는 취향에 대해 수집한 데이터를 사용합니다.
• 선호하는 TV 프로그램(8개 범주): 뉴스, 코미디, 경찰, 자연, 스포츠, 영화, 드라마 또는 연속극
• 선호하는 영화(8개 범주): 액션, 코미디, 시대극, 다큐멘터리, 공포, 뮤지컬, 로맨스 또는 SF
• 선호하는 미술 유형(7개 범주): 행위 미술, 풍경화, 르네상스, 정물화, 초상화, 현대 미술 또는 인상파
• 선호하는 외식 장소(6개 범주): 버거 & 감자튀김, 펍, 인도 식당, 이탈리아 식당, 프랑스 식당 또는 스테이크 전문 식당
참고: 선호도 측도는 LeRoux와 Rouanet(2010)의 질문을 기반으로 합니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Employee Taste.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 다변량 방법 > 다중 대응 분석을 선택합니다.
3. TV, Film, Art 및 Restaurant를 선택하고 Y, 반응을 클릭합니다.
주성분 분석에서처럼 MCA에서 요인은 일반적으로 반응과 설명 변수가 아니라 반응으로 간주됩니다.
4. 확인을 클릭합니다.
팁: 중첩 라벨을 클릭한 후 드래그하여 재배열할 수 있습니다.
5. 그림 아래에서 비례 표식 크기를 선택합니다.
표식 크기는 해당 범주에서 반응의 상대적 비율을 나타냅니다.
그림 7.2 초기 다중 대응 분석 보고서(일부)
"대응 분석" 보고서에는 처음 두 개의 주 축(차원)에 투영된 네 가지 변수의 범주가 표시됩니다. 컨트롤을 사용하여 그림에 표시된 차원을 변경할 수 있습니다. 점 사이의 거리는 직원의 반응 패턴 간 비유사성을 나타냅니다.
이 그래프에서 주제에 대한 지식을 활용하여 결과를 해석할 수 있습니다.
– "Sport"와 "Police" TV 프로그램 선호 군집이 "Burgers&Fries" 식당 선호 항목 근처에 그룹화되어 있습니다. 이 군집을 "대중문화" 그룹이라고 할 수 있습니다.
– 차원 2를 보면 개인의 취향이 대중문화 그룹에서 다큐멘터리 영화를 좋아하고, TV 드라마를 선호하며, 프랑스와 인도 요리 같은 전문 식당을 선호하는 사람처럼 좀 더 "정교한" 취향으로 분류될 수 있는 것으로 옮겨갑니다.
개별값에 대한 스코어를 얻으려면 다음과 같이 Subject를 X, 요인으로 추가합니다.
6. "변수 요약" 개요를 엽니다.
"변수 요약" 패널을 사용하면 플랫폼을 다시 시작하지 않고 분석을 수정할 수 있습니다. 또한 완료된 분석에 대한 간략한 보기를 제공합니다.
7. Subject를 선택하고 X 추가를 클릭합니다. 그러면 분석이 자동으로 업데이트됩니다.
그림 7.3 Subject가 포함된 다중 대응 분석 보고서
Subject를 포함하면 그림의 왼쪽 아래 사분면에 취향이 비슷한 직원 군집이 강조 표시됩니다. 해당 직원들은 대중문화 그룹으로 식별한 영역에 속합니다.