Multiple Correspondence Analysis
Multiple Correspondence Analysis (MCA) is a multivariate ordination technique designed to explore and visualize associations among three or more categorical variables simultaneously. By mapping both observations and variable categories onto a shared low-dimensional space, MCA reveals hidden structure in nominal or ordinal survey data. The method was comprehensively systematized and extended by Michael Greenacre and Jorg Blasius in their 2006 edited volume, building on earlier geometric data analysis traditions developed in France by Jean-Paul Benzecri during the 1960s and 1970s.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- Greenacre, M., & Blasius, J. (Eds.). (2006). Multiple Correspondence Analysis and Related Methods. Chapman & Hall/CRC. · ISBN 978-1-58488-628-0
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.