Análisis de Correspondencias en R

El análisis de correspondencias proporciona un método gráfico para explorar la relación entre las variables de una tabla de contingencia. Hay muchas opciones para el análisis de correspondencias en R. Recomiendo el programa ca de Nenadic y Greenacre porque admite puntos complementarios, análisis de subconjuntos y gráficos completos. Puedes obtener el paquete aquí.

Aunque ca puede realizar análisis de correspondencias múltiples (más de dos variables categóricas), aquí sólo se trata el análisis de correspondencias simple. Consulta su artículo para más detalles sobre las AC múltiples.

Análisis de Correspondencias Simple

En el siguiente ejemplo, A y B son factores categóricos.

# 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

El primer gráfico es la representación simétrica estándar de un análisis de correspondencias simple, con filas y columnas representadas por puntos.

Los puntos de fila (puntos de columna) que están más juntos tienen perfiles de columna (perfiles de fila) más parecidos. Ten en cuenta que no puedes interpretar directamente la distancia entre los puntos de fila y columna.

El segundo gráfico es asimétrico , con filas en las coordenadas principales y columnas en las reconstrucciones de los residuos estandarizados. Además, la masa se representa mediante puntos y las columnas mediante flechas. La intensidad de los puntos (sombreado) corresponde a las contribuciones absolutas de las filas. Este ejemplo se incluye para destacar algunas de las opciones disponibles.

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