Reconstructing Chi-squared Intra-table Distances in the Analysis of a Set of Contingency Tables

To study similarities among the set of rows -and columns- of a contingency table, Correspondence Analysis uses chi-squared distances between row profiles -and column profiles- of that table. This article presents a factor analysis for the study of a set of contingency tables in which, unlike more classical methods such as the analysis of juxtaposition and Intra Analysis; the existing relationships within each table -defined across the chi-squared distances-, are not altered.contingency tables, simultaneous analysis, correspondence analysis, Chi-squared distance

Reconstructing Chi-squared Intra-table Distances in the Analysis of a Set of Contingency Tables

To study similarities among the set of rows -and columns- of a contingency table, Correspondence Analysis uses chi-squared distances between row profiles -and column profiles- of that table. This article presents a factor analysis for the study of a set of contingency tables in which, unlike more classical methods such as the analysis of juxtaposition and Intra Analysis; the existing relationships within each table -defined across the chi-squared distances-, are not altered

Comparative Study of Alternatives Analysis of Incomplete Disjunctive Tables

[EN] Multiple Correspondence Analysis (MCA) studies the relationship between several categorical variables defined with respect to a certain population. However, one of the main sources of information are those surveys in which it is usual to find a certain number of absent data and conditioned questions that do not need to be answered by the whole population. In these cases, the data codification in a complete disjunctive table requires the inclusion of non-answer categories that can alter the results.multiple correspondence analysis, valores propios, incomplete disjunctive table, independence between categorical variables, eigenvalues, percentages of inertia, análisis de correspondencias múltiples, tabla disyuntiva incompleta, independencia entre variables cualitativas, tasas de inercia

factor analysis of a set of contingency tables

factor analysis, correspondence analysis, set of contingency tables, análisis factorial, conjunto de tablas de contingencia, análisis de correspondencias

Análisis factorial conjunto de tablas de contingencia

Clasificación AMS: 62H25[EN] The aim of this paper is to develope a factor method for the simultaneous analysis of several contingency tables. As in multiple correspondence analysis, the method studies similarity among rows, among columns and also the relationships between rows and columns. In the simultaneos analysis two rows are said to be similar if they are similar in the correspondence analysis of each table. With the poposed method it is possible to analyze several real contingency tables, and those belonging to the same survey in different countries or different years, and different surveys over the same population. The method tries to find the general trends in the tables, without allowing one of them predominate over the others. The method extends to the analysis of a set of surveys if the data over the different groups of people are coded in complete disjunctive tables juxtaposed over the modalities and is also extendable to factor analysis of incomplete disjunctive tables with conditional questions.[ES] El objetivo de este trabajo consiste en desarrollar un método factorial para el análisis conjunto de varias tablas de contingencia que permita de forma semejante al análisis de correspondencias, el estudio de la semejanza entre el conjunto de las filas, de las columnas y las relaciones entre ambos conjuntos. En este análisis conjunto se considera que dos filas son semejantes si lo son en los análisis de las tablas separadas.Este trabajo ha sido financiado por el Proyecto de Investigación UPV 038.321-HA041/99 de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU) y el proyecto PB98-0149 de la Dirección General de Enseñanza Superior e Investigación Científica del Ministerio Español de Educación y Cultura

Application of the Analysis Cluster in the economic environment. A study of the neighborhoods of Donostia

[EN] We try to study the quality of life in Donostia, in the sense that we want to study the relationship that can exist among those inhabitants of the housings and the structure of the same ones. We will attempt to look for a link among inhabitant's type, housing type and homogeneous areas of Donostia, using various techniques in Multivariate analysis. We will use, for example, the Analysis of Principal Components, that is a technique of reduction of the dimensionality of a group of continuous variables, to be able to pick up in few factors or components, most of the information of those variables. Finally, we will apply the Fuzzy Clustering analysis to form the groups of homogeneous neighborhoods, where the main difference resides in that the Fuzzy method allows for different degrees of association from a neighborhood to diverse groups, while the method Cluster is less flexible, in the sense that a neighborhood belongs or not to a group.fuzzy analysis, multivariate analysis, housing, socioeconomic conditions, viviendas, análisis multivariante, condiciones socioeconómicas, cluster analysis, análisis cluster, análisis fuzzy

Aplicación del Análisis Cluster en el ámbito económico: un estudio de los barrios de Donostia

[EN] We try to study the quality of life in Donostia, in the sense that we want to study the relationship that can exist among those inhabitants of the housings and the structure of the same ones. We will attempt to look for a link among inhabitant's type, housing type and homogeneous areas of Donostia, using various techniques in Multivariate analysis. We will use, for example, the Analysis of Principal Components, that is a technique of reduction of the dimensionality of a group of continuous variables, to be able to pick up in few factors or components, most of the information of those variables. Finally, we will apply the Fuzzy Clustering analysis to form the groups of homogeneous neighborhoods, where the main difference resides in that the Fuzzy method allows for different degrees of association from a neighborhood to diverse groups, while the method Cluster is less flexible, in the sense that a neighborhood belongs or not to a group.[ES] Con este trabajo tratamos de estudiar la calidad de vida de Donostia, en el sentido de que queremos estudiar la relación que puede existir entre los habitantes de las viviendas y la estructura y utilización de las mismas. Intentaremos buscar un vínculo entre tipo de habitante, tipo de vivienda y áreas homogéneas de Donostia, utilizando diversas técnicas de Análisis Multivariante, como por ejemplo el Análisis de Componentes Principales, que es una técnica de reducción de la dimensionalidad de un conjunto de variables continuas, para poder recoger en pocos factores o componentes, la mayor parte de la información de esas variables. A posteriori, aplicaremos el Análisis Cluster y también el Análisis Fuzzy Clustering para formar los grupos de barrios homogéneos, donde la principal diferencia radica en que el método Fuzzy permite diversos grados de pertenencia de un barrio a diversos grupos, mientras que el método Cluster es menos flexible, en el sentido de que un barrio pertenece o no a un grupo.Este trabajo ha sido financiado por los proyectos de investigación PB95-0396 y PB98-0149 de la Dirección General de Enseñanza Superior del Ministerio de Educación y Cultura y por los proyectos UPV 038.321-HC236/97 y UPV 038.321-HA041/99 de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU)

Estudio Comparativo de Análisis Alternativos de Tablas Disyuntivas Incompletas

El análisis de correspondencias múltiples (A.C.M.) estudia la relación entre varias variables cualitativas definidas sobre una misma población. Sin embargo, una de las principales fuentes de información son las encuestas donde es frecuente encontrar cierto número de datos ausentes y de preguntas condicionadas (a las que no toda la población ha de responder). En estos casos la codificación de los datos en una tabla disyuntiva completa supone la inclusión de modalidades de no respuesta que pueden alterar los resultados

Reconstructing Chi-squared Intra-table Distances in the Analysis of a Set of Contingency Tables

To study similarities among the set of rows -and columns- of a contingency table, Correspondence Analysis uses chi-squared distances between row profiles -and column profiles- of that table. This article presents a factor analysis for the study of a set of contingency tables in which, unlike more classical methods such as the analysis of juxtaposition and Intra Analysis; the existing relationships within each table -defined across the chi-squared distances-, are not altered

Análisis Factorial Conjunto de Tablas de Contingencia

El objetivo de este trabajo consiste en desarrollar un método factorial para el análisis conjunto de varias tablas de contingencia que permita, de forma semejante al análisis de correspondencias, el estudio de la semejanza entre el conjunto de las filas, de las columnas y las relaciones entre ambos conjuntos. En este análisis conjunto se considera que dos filas son semejantes si lo son en los análisis de las tablas separadas. Con el método propuesto es posible analizar conjuntamente varias tablas de contingencia, propiamente dichas, así como aquéllas que corresponden, por ejemplo, a una misma encuesta realizada en distintos países o en diferentes periodos de tiempo. Otro caso interesante para el análisis simultáneo de tablas se presenta cuando se poseen encuestas sobre temas diferentes realizadas sobre la misma población. El método busca un análisis de las tendencias generales de las tablas, sin permitir que una de ellas tenga una preponderancia sobre el resto. El método propuesto es extensible al análisis de un conjunto de encuestas cuando los datos de los distintos grupos de individuos son codificados en tablas disyuntivas completas y yuxtapuestas estas para las mismas modalidades y al análisis de encuestas en las que existen preguntas condicionadas