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Grade correspondence analysis applied to contingency tables and questionnaire data

机译:等级对应分析应用于列联表和问卷数据

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摘要

An alternative approach methodology for Correspondence Analysis is presented. This approach, called Grade Correspondence Analysis (GCA), utilizes Spearman's rho to detect underlying associations and trends. Two examples are Presented using: (1) a contingency table (heuer's suicide data) with cause of death, gender, and age; and (2) a survey Questionnaire (data matrix) concerning employment, personal economics, computer skills, and disability level of handicapped Computer specialists in Poland. GCA uses a search strategy (multi-starts/random starts) to detect rends (not forced to be Orthogonal) among rows and columns.
机译:介绍了一种对应分析的替代方法。这种称为等级对应分析(GCA)的方法利用Spearman的rho来检测潜在的关联和趋势。使用两个示例:(1)列有死因,性别和年龄的列联表(豪雅自杀数据); (2)关于就业,个人经济学,计算机技能和波兰残疾人计算机专家的残疾水平的调查问卷(数据矩阵)。 GCA使用搜索策略(多次启动/随机启动)来检测行和列之间的撕裂(不是强制正交)。

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