Considerações de dados para Análise de correspondência múltipla

Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes ao coletar dados, realizar a análise, e interpretar os resultados.

Você pode ter dados brutos ou dados na forma de variável indicadora
Se você tiver dados categóricos brutos, poderá ter uma ou mais colunas de classificação com cada linha representando uma observação. Os dados representam categorias e podem ser numéricas, de texto ou data/hora. Se seus dados estão na forma de variável indicadora, cada linha também representa uma observação e você tem uma coluna indicadora para cada nível de categoria. Os dados nesta forma consistem de 0s, exceto 1s que identifica as categorias às quais as observações pertencem. Para obter mais informações, vá para Insira seus dados para Análise de correspondência múltipla. Você deve deletar linhas com dados faltantes da worksheet antes de usar esta análise.
Você pode usar dados suplementares
Você pode ter dados suplementares ou adicionais na mesma forma que o conjunto de dados principal para a análise. Esses dados suplementares poderiam ser informações adicionais do mesmo estudo, informações e outros estudos ou perfis alvo. Você pode usar os dados suplementares para validar os componentes, frequentemente com um valor histórico ou padrão conhecido. Também é possível explorar os escores de dados auxiliares, como outliers que você remove da análise. Os dados suplementares aparecem na saída, mas não afetam os componentes.
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