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Análisis de correspondencia

Herramienta de análisis estadístico, multivariante, que se encarga de analizar las relaciones ocultas en las tablas de frecuencia de los datos de venta.

¿Para qué sirve el análisis de correspondencia?

  • Presentación de datos: una de las principales ventajas es la capacidad de mostrar datos grupales en dos o tres áreas. Esto permite a los investigadores ver relaciones y patrones de una mejor manera que simplemente observar transiciones.
  • Búsqueda de relaciones: puede mostrar relaciones o relaciones entre diferentes entidades. El grupo mejor representado tiene la mayor correlación o riesgo en la tabla de riesgos original.
  • Reducción de dimensionalidad: similar al análisis de componentes principales para datos continuos, el análisis de correspondencia puede mejorar la traducción al reducir la complejidad de los datos al resaltar las diferencias en ciertos componentes.
  • Historia comparada: es bueno comparar las historias de diferentes grupos y personas. Por ejemplo, si tiene datos sobre los hábitos alimentarios de personas de diferentes grupos, el control de calidad puede ayudar a identificar y comparar los hábitos alimentarios entre esos grupos.
  • Identificación de atípicos: es posible identificar grupos e individuos que no siguen los patrones que se encuentran en muchas cosas. Estos artículos serán de gran interés para muchos estudiosos.
  • Evaluación complementaria: a menudo se utiliza junto con otros métodos de evaluación. Por ejemplo, después de identificar patrones interesantes utilizando el análisis de correspondencia los investigadores pueden realizar pruebas estadísticas para confirmar o investigar otras relaciones.
  • Marketing e investigación de mercado: en un contexto de marketing, se utiliza para comprender y visualizar la relación entre marcas, productos y segmentos de clientes. Esto puede ayudar a las empresas a tomar decisiones estratégicas sobre lanzamientos de productos, segmentos de mercado y campañas de marketing.
  • Estudios Sociales y Culturales: en estudios sociales, ayuda a descubrir y reflejar las relaciones entre diferentes grupos de personas, sus creencias, prácticas y otras culturas.

Características del análisis de correspondencia

  • Análisis de datos: se utiliza principalmente para analizar datos categóricos presentados en tablas de contingencia.
  • Reducción de dimensionalidad: como muchos otros métodos (por ejemplo, análisis de componentes principales), el análisis de correspondencia tiene como objetivo reducir la cantidad de datos, que pueden representarse en 2D o 3D, o sin pérdida de información.
  • Representación gráfica: una de las principales ventajas es su capacidad para representar grupos de dos o tres componentes, lo que ayuda a identificar y mostrar relaciones y tendencias.
  • Definición de distancia: indica que la distancia entre puntos (que representan grupos o personas) indica su relación. Los grupos y vecinos comparten información similar según la frecuencia.
  • Inercia: medida que muestra el grado de cambio que se muestra en el espacio. Cuanta más inercia se tenga en cuenta en la primera medición, mayores serán los ahorros en la visualización reducida.

Tipos de análisis de correspondencia

Análisis de Texto Abreviado (ACS):

  • Propósito: Analizar una tabla de dos elementos aleatorios.
  • Objetivo: Observar y comprender la relación entre dos tipos de grupos. Inglés básico
  • Ejemplo: una tabla que combina género (masculino, femenino) y preferencia de producto (producto A, producto B).

Análisis de lectura múltiple (MCA):

  • Propósito: Para tablas con más de dos formularios, analizar múltiples grupos simultáneamente.
  • Objetivo: Identificar especies y relaciones entre especies en más de dos grupos.
  • Ejemplo: una encuesta para recopilar comentarios sobre preferencias de marca, tipos de productos y ubicaciones de comercialización.

Análisis de Correspondencia Canónica (ACC):

  • Propósito: Analizar dos conjuntos de variables, cada uno llamado bloque.
  • Objetivo: Comprender la relación entre dos grupos de especies.
  • Ejemplo: Comparar respuestas de dos grupos diferentes en un conjunto de preguntas.

Análisis de dos letras (o coordenadas de la función de colisión):

  • Aplicación: Análisis de tablas de contingencia producidas por la intersección de dos condiciones para dos grupos diferentes de personas.
  • Propósito: comparación de relaciones entre dos grupos diferentes
  • Ejemplo: Comprender las diferencias en los intereses comerciales entre dos regiones diferentes.

Análisis de Correspondencia Conjunta (o Triádica):

  • Aplicación: El estudio de tres conjuntos de datos, generalmente tres conjuntos.
  • Objetivo: Comprender la relación entre los tres grupos.
  • Ejemplo: Análisis de la interacción de marcas, grupos de consumidores y campañas de marketing.

Método de análisis de lectura (ACT):

  • Aplicación: es un enfoque que se utiliza cuando las categorías tienen una estructura temporal o secuencial.
  • Objetivo: Descubre qué pasó en el tiempo.
  • Ejemplo: Análisis de las condiciones comerciales en diferentes épocas del año.

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