BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Stanimir Agnieszka (Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu)
Tytuł
Metody oceny jakości odwzorowania współwystąpień kategorii cech w analizie korespondencji
Methods of Quality Measurement in Displaying Relations Between Categories of Variables in Correspondence Analysis
Źródło
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia (14), 2007, nr 1169, s. 186-194, bibliogr. 10 poz.
Tytuł własny numeru
Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
Słowa kluczowe
Ocena jakości, Metodologia oceny, Analiza korespondencji
Quality assessment, Assessment methodology, Correspondence analysis
Uwagi
summ.
Abstrakt
Analiza korespondencji umożliwia rozpoznanie jednoczesnych wystąpień kategorii zmiennych nominalnych. W metodzie tej wyodrębnia się dwa podejścia:
- klasyczną analizę korespondencji (dla dwóch zmiennych, których liczebności jednoczesnych wystąpień zapisane są w tablicy kontyngencji; ten sam algorytm wykorzystywany jest również w analizie wielu zmiennych, których liczebności są zapisane w wielowymiarowej tablicy kontyngencji, łączonej tablicy kontyngencji, macierzy znaczników);
- analizę korespondencji wielu zmiennych (liczebności wystąpień kategorii zmiennych zapisane są w macierzy Burta).
Wyniki uzyskane po przeprowadzeniu analizy korespondencji w dowolnym z wymienionych podejść prezentowane są jako rozrzut punktów w przestrzeni o niskim wymiarze. Rzeczywisty wymiar przestrzeni współwystąpień kategorii zmiennych jest najczęściej bardzo wysoki. Powstaje zatem pytanie, w jaki sposób określić ostateczny wymiar przestrzeni rzutowania, tak by utrata informacji o rzeczywistych współwystąpieniach kategorii cech była jak najmniejsza. Celem artykułu jest zaprezentowanie powszechnie wykorzystywanych technik oceny jakości odwzorowania, które będą podstawą dalszych badań autorki. (fragment tekstu)

Article presents methods of quality measurement in displaying relations between categories of variables in correspondence analysis. This problem is very important, because analysis' results are usually presented in less than full dimensional space. Diagnosis of range of information lost while displaying relations between categories of variables plays important supporting role in the interpretation of results of correspondence analysis. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Bibliografia
Pokaż
  1. Andersen E.B. (1997), Introduction to the Statistical Analysis of Categorical Data, Springer-Verlag, Berlin.
  2. Andersen E.B. (1991), The Statistical Analysis of Categorical Data, Springer-Verlag, Berlin.
  3. Benzécri J.-P. (1992), Correspondence Analysis Handbook, Marcel Dekker Inc, New York.
  4. Clausen S.E. (1998), Applied Correspondence Analysis. An Introduction, Sage, I University Paper 121.
  5. Gilula Z., Haberman S.J. (1986), Canonical Analysis of Contingency Tables by Maximum Likelihood, "Journal of the American Statistical Association" 81, ; 395, s. 780-788.
  6. Greenacre M. (1984), Theory and Applications of Correspondence Analysis, Academic Press, London.
  7. Heijden van der P.G.M. (1987), Correspondence Analysis of Logitudinal Categorical Data, DSWO Press, Leiden.
  8. Lebart L., Morineau A., Warwick K.M. (1984), Multivariate Descriptive Statistical Analysis. Correspondence Analysis and Related Techniques for Large Matrices, John Wiley & Sons, Inc., New York.
  9. Sikorski A. (1987), Modelowanie zachowań nabywczych - metody analizy wielowymiarowej, Instytut Rynku Wewnętrznego i Konsumentów, Warszawa.
  10. Stanimir A. (2002), Wykorzystanie analizy korespondencji w badaniach marketingowych, praca doktorska, AE, Wrocław.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
0324-8445
1505-9332
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu