数据分析之对应分析

还有一种探索性分析方法叫做对应分析。对应分析能够把一个交叉表结果通过图形的方式展现出来，用以表达不同变量之间以及不同类别之间的关系。对应分析实际也是“降维”方法的一种，它比较适合对分类变量进行研究。

文/黄成甲

对应分析

对应分析是一种多元分析统计技术。主要用于研究分类变量构成的交叉表，已揭示变量间的关系，并将交叉表的信息以图形的方式展示出来。它主要适用于有多个类别的分类变量，可以揭示同一个变量各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。简单说，对应分析就是交叉表的图形化。对应分析看似是一种作图的技术，实际上难点在于变量的选择。有些变量被忽视掉之后，分析结果就可能以偏概全，没有揭示变量间真正的关系。所以在通常情况下，可以通过尝试不同变量的组合，以发现具有价值的信息。而对应分析的作用就是用图形的方式表达分类变量之间的关系。

对应分析主要应用于产品定位、品牌研究、市场细分、竞争分析、广告研究等领域，因为它是一种图形化的数据分析方法，它能够将几组看似没有联系的数据，通过视觉上可以接受的定位图展现出来。

对应分析的优劣势

优势：（1）揭示行变量类别间与列变量类别间的关系；（2）将变量之间各个类别的关系直观地表现在图形中；（3）分类变量划分的类别越多，优越性越明显；（4）计算简单，实现容易；

劣势：（1）只能用图形的方式提示变量间的关系，但不能给出具体统计量来度量变量间的关系；（2）输出的维度个数需要研究人员自行决定，对应分析本身无法提供最佳维度个数的判断；（3）分析结果容易受到极端值的影响。