Análisis de Correspondencias

I. Objetivos

En la primera fase se trata de definir los objetivos de la aplicación del análisis de correspondencias.

Un ejemplo sería tratar de definir las dimensiones que estructuran las características socioeconómicas de la población española.

II. Diseño

En la etapa de diseño se trata de delimitar las condiciones relativas a las variables y al tamaño de la muestra. Las variables deben ser categóricas u ordinales, pero también se pueden emplear variables métricas que tengan pocos valores o se discreticen.

Como el punto de partida es una tabla de contingencia, es muy necesario que exista un suficiente número de casos.

Además, es necesario que en la tabla de contingencia no exista ninguna celdilla con pocos casos (nunca menos de 5) y tampoco debería haber una gran diferencia en el número de casos de unas celdillas y de otras (o las categorías afectadas se situarían muy alejadas del resto de las categorías).

Cabe la posibilidad, en algunos casos, de unir en una sola dos o más categorías.

III. Supuestos

El análisis de correspondencias carece de supuestos previos.

No obstante, es conveniente que las categorías de las variables sean exhaustivas y excluyentes. Es muy importante que las categorías que se analicen sean directamente comparables.

IV. Extracción

En la fase de extracción deben definirse las condiciones del análisis de correspondencias.

En el análisis de correspondencias simples hay que determinar:

1. El número de dimensiones en la solución.
2. La medida de la distancia (Χ² o la distancia euclídea).
3. El método de estandarización.
4. El método de normalización.

En el análisis de correspondencias múltiples hay que:

1. Discretizar aquellas variables que no contengan valores discretos.
2. Definir un tratamiento para las categorías sin ningún valor conocido (perdidas).
3. Definir el método de normalización.
4. Determinar si se emplearán variables y/o categorías suplementarias.
5. Decidir el número de dimensiones que se van a extraer.

En este caso, no se ha discretizado ninguna variable porque todas las categorías ya eran discretas, no se han definido categorías perdidas ni suplementarias y se ha empleado la normalización simétrica.