多重对应分析——分类变量的新平台，等待您去探索！丁建峰，JMP高级研究统计师/开发人员，SAS
在多元分析中，将大量变量降维为少数几个因子是捕捉变量间变异性的最重要步骤。在 JMP 中，我们有主成分分析 (PC) 平台可以对连续变量进行降维；但是，对于分类变量，我们无法使用 PC 平台进行建模。在 JMP 12 中，我们新增了多重对应分析 (MCA) 平台，该平台以多个分类变量作为输入，旨在识别这些变量不同水平之间的关联。MCA 是一种在欧洲和日本流行的数据分析技术，现在已添加到我们强大的多元分析工具箱中。本次报告将使用 Le Roux's Taste 数据集以及从 JMP 部门员工收集的调查数据，探讨如何使用 MCA 平台进行数据准备、统计分析、图形表示和结果解释。我们还将讨论 MCA 中的各种主题，例如类别云、个体云、距离、维度、贡献度和辅助分析元素。
