Multiple Correspondence Analysis / Множественный анализ соответствий

Метод для отображения (в т.ч., графического) связей между категориями многих переменных и объединения этих переменных в одну/несколько интегральных (латентных) переменных; для визуализации многомерной таблицы сопряжённости.

Переменные могут принадлежать к любому типу шкалы (предпочтителен номинальный).

Требуемый уровень подготовки пользователя: средний. 

Желательно владением методами: критерием хи-квадрат, методом главных компонент и категориальным методом главных компонент.

 
Множественный анализ соответствий - оцифровка 
на двух переменных
Видео-рекомендации, каждая не более 3 мин.

Видео 1. Постановка задачи. Переменные и их подготовка.

Видео 2. Переменные и их подготовка - продолжение.

Видео 3. Агрегирование респондентов в профили. Custom table. (Опционально.) Сравнение "обычного" анализа соответствий и множественного.

Видео 4. Агрегирование респондентов в профили. Custom table. (Опционально.) Сравнение "обычного" анализа соответствий и множественного - продолжение.

Видео 5. Сравнение "обычного" анализа соответствий и множественного - продолжение: возможности оцифровки, сохранения переменных и визуализации. Настройки запуска множественного анализа соответствий и его выдача.

Видео 6. Отражение процедуры оцифровки. Её итеративность.

Видео 7. Summary. Маленькое техническое ограничение метода, касающееся кодировки данных.

Комментарии можете оставлять прямо в Youtube

 
Множественный анализ соответствий - применение к 12 переменным
Видео-рекомендации, каждая не более 3 мин.

Видео 1. Постановка задачи. Сравнение с категориальным методом главных компонент (Categorical Principal Components - CatPCA). Технические ограничения CatPCA.

Видео 2. Переменные и их подготовка (устранение ненаполненных категорий). Выбор числа осей. Суть оцифровки.

Видео 3. Выбор числа осей и суть оцифровки продолжение. Настройки запуска множественного анализа соответствий. Качество модели: таблицы Iteration History (доля объяснённой дисперсии - Variance Accounted for)...

Видео 4. ... и Discrimination Mesures (аналог Factor Loadings - факторных нагрузок). Отдельное рассмотрение 3-ёх ранее выведенных переменных. Увеличение числа осей и падение доли объяснённой вариации. Неинтерпретируемость диаграммы совместного расположения категорий наблюдаемых переменных (Joint plot).

Видео 5. Графики оцифровки - отличие от CatPCA. Переход к таблицам оцифровки.

Видео 6. От таблиц оцифровки по симпатиям к оцифровкам отношения к этносам - усреднённые координаты. Общая ранжировка отношения к этносам.

Видео 7. Summary.

Комментарии можете оставлять прямо в Youtube

© А. Ротмистров

  • Вконтакте App Icon
  • Иконка Facebook с прозрачным фоном
  • YouTube Классик