Análise de correspondência em R

A análise de correspondência fornece um método gráfico para explorar a relação entre as variáveis em uma tabela de contingência. Há muitas opções para análise de correspondência no R. Eu recomendo o programa ca de Nenadic e Greenacre, pois ele oferece suporte a pontos suplementares, análises de subconjuntos e gráficos abrangentes. Você pode obter o pacote aqui.

Embora o ca possa executar a análise de correspondência múltipla (mais de duas variáveis categóricas), apenas a análise de correspondência simples é abordada aqui. Consulte o artigo deles para obter detalhes sobre várias CA.

Análise de correspondência simples

No exemplo a seguir, A e B são fatores 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

O primeiro gráfico é a representação simétrica padrão de uma análise de correspondência simples com linhas e colunas representadas por pontos.

Os pontos de linha (pontos de coluna) que estão mais próximos têm perfis de coluna (perfis de linha) mais semelhantes. Lembre-se de que você não pode interpretar diretamente a distância entre os pontos de linha e coluna.

O segundo gráfico é assimétrico, com linhas nas coordenadas principais e colunas nas reconstruções dos resíduos padronizados. Além disso, a massa é representada por pontos e as colunas são representadas por setas. A intensidade do ponto (sombreamento) corresponde às contribuições absolutas para as linhas. Este exemplo foi incluído para destacar algumas das opções disponíveis.

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