¿Cómo hacer un análisis de correspondencias con XLSTAT?
Una hoja Excel que contiene los datos y resultados puede cargarse haciendo clic aquí. Los datos corresponden a una investigación en la cual los entrevistados dan sus opiniones sobre una película que acaban de ver. Se les pide también sus grupos de edad.
Una vez que XLSTAT está abierto, elige XLSTAT/Análisis de los datos/Análisis factorial de correspondencias (XLSTAT/Analyzing data/Correspondence analysis), o haga clic en el botón correspondiente de la barra de herramientas "Análisis de los datos" (Analyzing Data).
Una vez el botón pulsado, el cuadro de diálogo del análisis de correspondencias aparece. Puede entonces seleccionar los datos con el ratón en la hoja Excel. Si sus datos están en una tabla cruzada (véase ejemplo), seleccione la opción Tabla de Contingencia (Contingency table). Si sus datos están en una tabla Individuos / variables seleccione la otra opción. La opción "referencias presentes" (Labels included) es elegida porque los nombres de las variables en líneas y columnas están también seleccionadas. Haga clic en una célula de su hoja para colocar los resultados del análisis. Esta célula corresponde a la posición de arriba e izquierda de las tablas (AFC!$J$4 en nuestro ejemplo; AFC es el nombre de la hoja de datos). Puede también editar los resultados en una hoja separada o en un nuevo Libro.
Los resultados son visualizados después de especificar algunas opciones relativas a los gráficos. Están disponibles numerosos detalles, incluido la prueba del chi-cuadrado de independencia de las líneas y columnas. La calidad de la representación gráfica puede ser evaluada gracias al histograma o a la tabla de los valores propios. Si la suma de los dos primeros (o de los n primeros) valores propios representan una gran parte de la totalidad de la varianza, la calidad de los gráficos es buena. En nuestro caso esta calidad es muy buena en la medida en que los dos primeros valores propios totalizan 97 % de la varianza total.
Haga clic 
para ver una visualización de los resultados.
El principal interés del análisis de correspondencias es la representación gráfica simultánea de las variables líneas y de las variables columnas. Cuando la calidad del análisis es buena (97% en nuestro caso) el mapping permite interpretar fácilmente los datos. Podemos así observar que los jóvenes de 16 a 24 años tienen opiniones sensiblemente diferentes de las otros grupos de edades. Las personas que pertenecen a la clase de los 55-64 años no aprecian la película.
El análisis de correspondencias es una técnica potente para analizar los vínculos entre las diferentes categorías de dos variables cualitativas. Podemos utilizar el análisis de correspondencias múltiples (ACM) cuando deseamos analizar las proximidades entre las categorías de más de dos variables cualitativas.
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