Korrespondenzanalyse in R

Die Korrespondenzanalyse ist eine grafische Methode, um die Beziehung zwischen den Variablen in einer Kontingenztabelle zu untersuchen. Es gibt viele Optionen für die Korrespondenzanalyse in R. Ich empfehle die ca Paket von Nenadic und Greenacre, weil es ergänzende Punkte, Teilmengenanalysen und umfassende Grafiken unterstützt. Du kannst das Paket hier erhalten.

Obwohl ca mehrere Korrespondenzanalysen durchführen kann (mehr als zwei kategoriale Variablen), wird hier nur die einfache Korrespondenzanalyse behandelt. In ihrem Artikel findest du weitere Informationen über mehrere CA.

Einfache Korrespondenzanalyse

In dem folgenden Beispiel sind A und B kategorische Faktoren.

# Correspondence Analysis
library(ca)
mytable <- with(mydata, table(A,B)) # create a 2 way table
prop.table(mytable, 1) # row percentages
prop.table(mytable, 2) # column percentages
fit <- ca(mytable)
print(fit) # basic results
summary(fit) # extended results
plot(fit) # symmetric map
plot(fit, mass = TRUE, contrib = "absolute", map =
   "rowgreen", arrows = c(FALSE, TRUE)) # asymmetric map

Das erste Diagramm ist die symmetrische Standarddarstellung einer einfachen Korrespondenzanalyse, bei der Zeilen und Spalten durch Punkte dargestellt werden.

Zeilenpunkte (Spaltenpunkte), die näher beieinander liegen, haben ähnlichere Spaltenprofile (Zeilenprofile). Beachte, dass du den Abstand zwischen Zeilen- und Spaltenpunkten nicht direkt interpretieren kannst.

Die zweite Grafik ist asymmetrisch, mit Zeilen in den Hauptkoordinaten und Spalten in den Rekonstruktionen der standardisierten Residuen. Außerdem wird die Masse durch Punkte und die Spalten durch Pfeile dargestellt. Die Punktintensität (Schattierung) entspricht den absoluten Beiträgen für die Zeilen. Dieses Beispiel soll einige der verfügbaren Optionen verdeutlichen.

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