다중 대응 분석

범주형 변수 수준 간의 연관성 식별

MCA(다중 대응 분석)에서는 여러 범주형 변수를 사용하여 해당 변수 수준 간의 연관성을 식별합니다. MCA는 두 개의 변수에서 다수로 대응 분석을 확장합니다. 이는 양적 변수에 대한 주성분 분석과 유사한 것으로 간주될 수 있습니다. 또한 다른 다변량 방법과 마찬가지로 차원 축소 방법이며, 데이터를 2차원 또는 3차원 공간의 점으로 나타냅니다.

다중 대응 분석은 사회 과학 분야에 주로 사용됩니다. 설문 조사 분석에서 질문 합치도를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 상품의 잠재 시장을 파악하기 위해 소비자 조사에도 사용됩니다.

다중 대응 분석에 대한 자세한 내용은 LeRoux와 Rouanet(2010) 연구 자료에서 확인하십시오.

그림 7.1 다중 대응 분석 

목차

다중 대응 분석의 예

다중 대응 분석 플랫폼 시작

다중 대응 분석 보고서

다중 대응 분석 플랫폼 옵션

그림 표시

상세 정보 표시

조정 관성 표시

좌표 표시

요약 통계량 표시

관성에 대한 부분 기여도 표시

제곱코사인 표시

Cochran Q 검정

교차표

다중 대응 분석의 추가 예

보조 변수를 사용한 예

보조 ID를 사용한 예

Cochran Q 검정의 예

다중 대응 분석 플랫폼에 대한 통계 상세 정보

상세 정보 보고서에 대한 통계 상세 정보

조정 관성에 대한 통계 상세 정보

요약 통계량에 대한 통계 상세 정보

Cochran Q 통계량에 대한 통계 상세 정보