发布网友 发布时间:2022-12-17 05:35
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热心网友 时间:2023-10-06 07:43
对应分析不是描述性分析。
对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析,是近年新发展起来的一种多元相依变量统计分析技术,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。
对应分析法可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。主要应用在市场细分、产品定位、地质研究以及计算机工程等领域中。原因在于,它是一种视觉化的数据分析方法,它能够将几组看不出任何联系的数据,通过视觉上可以接受的定位图展现出来。
对应分析是由法国人Benzenci于1970年提出的,起初在法国和日本最为流行,然后引入到美国。对应分析法是在R型和Q型因子分析的基础上发展起来的一种多元统计分析方法,因此对应分析又称为R-Q型因子分析。在因子分析中,如果研究的对象是样品,则需采用Q型因子分析;如果研究的对象是变量,则需采用R型因子分析。
但是,这两种分析方法往往是相互对立的,必须分别对样品和变量进行处理。因此,因子分析对于分析样品的属性和样品之间的内在联系,就比较困难,因为样品的属性是变值,而样品却是固定的。于是就产生了对应分析法。
对应分析就克服了上述缺点,它综合了R型和Q型因子分析的优点,并将它们统一起来使得由R型的分析结果很容易得到Q型的分析结果,这就克服了Q型分析计算量大的困难;更重要的是可以把变量和样品的载荷反映在相同的公因子轴上,这样就把变量和样品联系起来便于解释和推断。