KORESPONDENČNÍ ANALÝZA
Výuka korespondenční analýzy, metody pro analýzu vztahů mezi kategoriemi nominálních proměnných, za podpory programu IBM SPSS Statistics.
Korespondenční analýza je technika vhodná pro analýzu dat ve dvou nebo více rozměrných kontingenčních tabulkách. Její předností je přehledná vizualizace vazeb mezi kategoriemi proměnných. Na korespondenční analýzu lze též nahlížet jako na paralelní metodologii k faktorové analýze číselných dat v případech, kdy do analýzy vstupují četnosti v polích kontingenční tabulky, nebo soustavy kontingenčních tabulek. Metoda odhalí latentní faktory působící na vznik četností. Výstupem jsou nezávislé latentní příčiny četnostní struktury a váhy jednotlivých vstupních kategorií a proměnných na těchto faktorech, které mohou sloužit jako kvantifikace nominálních vstupních hodnot. Mezi nejdůležitější výstupy patří rovněž grafické znázornění korespondencí mezi kategoriemi, tedy vizualizace asociačních a komparačních vztahů. Metoda může sloužit i jako nástroj redukce dat (obdobně jako faktorová analýza). Výhodou této techniky je, že pro její užití nejsou nutná originální data, stačí mít k dispozici kontingenční tabulky. Korespondenční analýza se hojně užívá zejména v sociologii a ve výzkumu trhu.
Cíle kurzu
- Cílem kurzu je poskytnout základy jedné z nejrozšířenějších statistických metodologií pro analýzu mnohorozměrných kategorizovaných dat.
Pro koho je kurz určen
Kurz je určen pro analytiky v oboru marketingu, personalistiky, kontroly kvality, kontroly procesů, pro výzkumné i vědecké pracovníky, ekonomy, atd.
Osnova kurzu
- 1 asociace v kontingenční tabulce: test chí-kvadrát, asociace v polích (znaménkové schéma)
- 2 motivační příklad, řádkové a sloupcové profily, jejich zobrazení
- 3 korespondenční analýza dvourozměrné kontingenční tabulky
- 4 základní výstup - korespondenční mapa kategorií
- 5 vícerozměrný problém: soustava tabulek četností
- 6 kvantifikace kategorií, případů a skupin
Požadavky
Předpokladem pro účast na kurzu je znalost jednoduché analýzy kontingenčních tabulek. Zkušenosti s ovládáním statistických programů nejsou nutné.
Lektor
PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D.
Mohlo by vás zajímat
