多元统计分析及R语言建模：对应分析

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对应分析：两因素多分类数据，样品与变量间的关系

1.首先需要在R语言安装ca包

1. install.packages("ca")

复制代码

2.卡方检验数据是否适用于对应分析

1. chisq.test(d[3:8])  # 卡方检验数据之间的独立性

复制代码

X² = 33.925，查表可知，在5%显著性下，自由度（列-1*行-1）为25的临界值是37.65，接受因素之间独立的原假设（电脑通常计算的是在原假设为真的情况），后面的p值＞0.05，接受原假设，两个标准说一个就行，该数据不适合做对应分析。

3.进行对应分析
准备的数据经过卡方检验，拒绝原假设，可以做对应分析。

1. library(ca)
   
2. summary(ca(d[3:8]))

复制代码

两个因子的累计贡献率达到了98.0%，我们选取两因子做对应分析图。

查看ca的对象列表

1. names(ca(d[3:8]))  # 返回ca输出中的对象列表

复制代码

提取行坐标

1. ca(d[3:8])$rowcoord  # 行坐标

复制代码

提取列坐标

1. ca(d[3:8])$colcoord  # 列坐标

复制代码

1. plot(ca(d[3:8]))  # 作对应分析图

复制代码

对应图分析：
根据上图可将样本点和变量分成五组：
第一组：变量：高收入户
             样品：1、2、7
第二组：变量：中高收入户
             样品：3
第三组：变量：中等收入户
             样品：6
第四组：变量：中低收入户
             样品：5
第五组：变量：低收入户、人均少于1500元户
             样品：4

观察图中两个因素（变量和样品）的距离，进行分组，相似的类靠的近。

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关键词：多元统计分析 多元统计 统计分析 对应分析 计分析

多元统计分析及R语言建模：对应分析