बहुचर संगति विश्लेषण (MCA)
बहुचर संगति विश्लेषण (MCA) एक बहुचर क्रम-निर्धारण तकनीक है जिसे तीन या अधिक श्रेणीबद्ध चरों के बीच एक साथ संबंधों का अन्वेषण और कल्पना करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। अवलोकनों और चर श्रेणियों दोनों को एक साझा निम्न-आयामी स्थान पर मानचित्रित करके, MCA नाममात्र या क्रमसूचक सर्वेक्षण डेटा में छिपी संरचना को प्रकट करता है। इस विधि को माइकल ग्रीनक्रे और जोर्ग ब्लासियस ने अपने 2006 के संपादित खंड में व्यापक रूप से व्यवस्थित और विस्तारित किया, जो जीन-पॉल बेंज़ेक्रि द्वारा 1960 और 1970 के दशक में फ्रांस में विकसित प्रारंभिक ज्यामितीय डेटा विश्लेषण परंपराओं पर आधारित था।
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स्रोत
- Greenacre, M., & Blasius, J. (Eds.). (2006). Multiple Correspondence Analysis and Related Methods. Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-1-58488-628-0
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ScholarGate. (2026, June 2). Multiple Correspondence Analysis (MCA). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/statistics/multiple-correspondence-analysis
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