Nell'analisi multivariata, la riduzione della dimensione in un piccolo numero di fattori è il passo più importante per catturare la variabilità tra un grande numero di variabili. Nel JMP , abbiamo la piattaforma Principal Components (PC) per fare la riduzione delle dimensioni per variabili continue. Tuttavia, quando abbiamo variabili categoriali , non possiamo usare la piattaforma PC per la riduzione delle dimensioni. La nuova piattaforma Multiple Correspondence Analysis (MCA) in JMP 12 prende più variabili categoriali come variabili di input e cerca di identificare le associazioni tra i livelli di tali variabili.
L'analisi di corrispondenza multipla è frequentemente utilizzata nelle scienze sociali; è particolarmente popolare in Francia e in Giappone. Può essere utilizzato nell'analisi del sondaggio per identificare l'accordo sulle domande. Viene anche utilizzato nella ricerca dei consumatori per identificare potenziali mercati per i prodotti. Gli studi di microarray sulla genetica usano anche la MCA per identificare le potenziali relazioni tra i geni.
Esempio di analisi di corrispondenza multipla
I dati di esempio Car Poll.jmp in JMP contengono dati raccolti dai sondaggi auto. I dati includono aspetti relativi agli individui intervistati, come sesso, stato civile ed età. I dati includono anche aspetti sull'automobile di cui hanno diritto i rispondenti, come il paese di origine, la dimensione e il tipo. Potremmo voler esplorare le relazioni tra sesso, stato civile, paese e dimensioni dell'auto per identificare le preferenze dei consumatori.
Una parte fondamentale dell'analisi della corrispondenza è la mappa multidimensionale prodotta come parte dell'output. Il mappa della corrispondenza ti permette di visualizzare le relazioni tra categorie spazialmente su assi dimensionali. In altre parole, puoi vedere quali categorie sono vicine ad altre categorie su dimensioni derivate empiricamente.
La mappa Analisi di corrispondenza dai dati di Car Poll mostra la nuvola di categorie delle quattro variabili proiettate sui due assi principali. Da questa nuvola, puoi vedere che gli americani hanno una forte associazione con le dimensioni della macchina di grandi dimensioni, mentre i giapponesi sono altamente associati con le dimensioni della vettura di piccole dimensioni. Inoltre, i maschi e le persone singole sono fortemente associati al tipo di auto di piccole dimensioni e le donne e le persone sposate sono associate alle dimensioni medie dell'auto. Queste informazioni potrebbero essere utilizzate nelle ricerche di mercato per identificare i destinatari degli annunci pubblicitari.
Una volta che JMP 12 sarà disponibile a fine mese, spero che tu possa esplorare la nuova piattaforma MCA con le tue variabili categoriali. Attendo un tuo feedback.
