Jian Feng Ding , JMP, Desarrollador estadístico de investigación sénior, SAS
En el análisis multivariante, la reducción de la dimensión a un número reducido de factores es el paso más importante para capturar la variabilidad entre un gran número de variables. En JMP, contamos con la plataforma de Componentes Principales (CP) para realizar la reducción de la dimensión de variables continuas; sin embargo, cuando se trata de variables categóricas, no es posible modelarlas con la plataforma CP. En JMP 12, incorporamos la plataforma de Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM), que toma múltiples variables categóricas como variables de entrada y busca identificar asociaciones entre los niveles de dichas variables. El ACM, una técnica de análisis de datos popular en Europa y Japón, se incorpora ahora a nuestras ya robustas herramientas multivariantes. En esta presentación, utilizaremos el conjunto de datos de Le Roux's Taste junto con datos de encuestas recopilados a los empleados de nuestra división JMP para explorar la preparación de datos, el análisis estadístico, la representación gráfica y la interpretación mediante la plataforma ACM. También abordaremos diversos temas del ACM, como la nube de categorías, la nube de individuos, las distancias, la dimensionalidad, las contribuciones y los elementos complementarios para respaldar el análisis.
