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Os resultados de muitos estudos podem ser rapidamente compostos por números e métricas incompreensíveis. Portanto, há uma necessidade de um método de simplificação que até mesmo especialistas usem no campo: visualização de dados. Quando os dados são visualizados, você torna esses dados mais facilmente compreensíveis para pessoas que não são especialistas em seus campos.
Como técnica de visualização de dados, você pode usar a análise de correspondência. Isso permite que você interprete melhor os dados mostrando relações categóricas. Você pode começar lendo sua definição para entender a análise de correspondência.
O que é a análise de correspondência?
A análise de correspondência é um método estatístico de visualização de dados usado para mostrar padrões e explorar relações entre variáveis categóricas nos dados.
Ele combina dois ou mais pontos de dados em um eixo bidimensional e forma um gráfico. Isso permite a emergência da infraestrutura ao usá-lo em pesquisas de análise exploratória de dados. É mais comumente usado nas áreas de ecologia, sociologia, saúde e educação, e especialmente em pesquisa de mercado e finanças.
A análise de correspondência é geralmente aceita como parte da análise multivariada e fornece principalmente dados qualitativos. Existem várias variantes dela. As mais conhecidas são análise de correspondência detrendada e análise de correspondência canônica. A primeira é usada principalmente por ecologistas quando há dados esparsos.
A última é usada para revelar possíveis razões para as semelhanças entre variáveis. Também existe a análise de correspondência múltipla ou, alternativamente, análise de correspondência multivariada. Isso é realmente o mesmo tipo de análise, exceto que inclui muitas variáveis categóricas.
A Análise de Correspondência: Explicada
Aqui, explicaremos passo a passo como funciona a análise de correspondência e como é feita a visualização de dados. Primeiro, você pode criar uma tabela de contingência aplicando a análise de correspondência aos seus dados. Você continua a análise calculando os autovalores da tabela de contingência. Em seguida, transfere as coordenadas das categorias que você examinou para o plano bidimensional.
As coordenadas das linhas e colunas revelam os componentes principais. Você pode colocar as categorias em um gráfico de dispersão para visualizá-las melhor. Tudo o que resta é examinar os agrupamentos, padrões e relações que surgem. Em resumo, pontos próximos significam que estão relacionados, e pontos distantes significam que estão menos relacionados. É claro que você pode fazer isso com ferramentas de software e acelerar o processo. Você também pode adicionar ajustes visuais e anotações em pontos importantes usando ferramentas adicionais.
Como usar a análise de correspondência para medir marcas
A análise de correspondência é um tipo simples de análise que pode ser concluída em alguns passos. Embora o exemplo aqui se concentre especificamente na medição de marcas, você pode adaptá-lo para diferentes áreas. Aproximadamente quatro ou cinco etapas são suficientes para que a análise ocorra; essas etapas são:
Como usar a análise de correspondência para medir marcas
1. Coletar os dados: Você precisa primeiro de dados para medir as variáveis e semelhanças entre as marcas e revelar sua estrutura característica. Se você perguntar quais são esses dados, eles devem ser características do produto/serviço, receitas da marca, reconhecimento, comentários dos clientes, etc.
2. Preparar uma tabela: Você pode criar uma tabela de contingência e classificar as marcas de acordo com suas características. De acordo com os dados que você obtém, coloque os prós e contras de cada marca na tabela.
3. Analisar e visualizar: Nesta etapa, você analisa a tabela de contingência que criou usando ferramentas e programas de análise. Nesta etapa, a análise de correspondência move o evento para um plano bidimensional. Você pode usar técnicas como análise de componentes principais para reduzir a dimensionalidade. Assim, você pode visualizar as relações entre marcas e recursos com base nos seus dados iniciais.
4. Tirar conclusões e obter insights: Conclua sua análise interpretando os resultados que o estudo revela. Entenda a natureza das marcas e decida quais propósitos esses resultados podem ajudá-lo.
Exemplo da análise de correspondência
Por exemplo, imagine que existe uma marca de telefone que está desenvolvendo um novo modelo de smartphone. Eles querem melhorar seus produtos, levar em consideração as demandas dos clientes e manter uma campanha bem-sucedida. Para isso, eles tentaram usar a análise de correspondência. Primeiro, eles precisaram coletar dados, então realizaram uma pesquisa com clientes e listaram os modelos de diferentes marcas que eram semelhantes aos seus próprios modelos.
Na pesquisa, eles pediram para anotar os recursos de cada modelo, como preço, duração da bateria, câmera, tamanho da tela, peso, etc. Os resultados dessa pesquisa foram então transferidos para uma tabela de contingência. Ao analisar esta tabela, os padrões de relacionamento com os recursos dos modelos foram revelados. A marca de telefone agora está em uma posição de decidir quais recursos do modelo que eles desenvolveram devem se destacar ao fazer uma interpretação habilidosa.
Casos de uso da análise de correspondência
A análise de correspondência é uma técnica que permite tornar os dados visíveis e usá-los em muitas disciplinas. Portanto, sempre tenha em mente que ela pode ser usada para diferentes propósitos, mas não se esqueça de que geralmente é preferida no campo de finanças e marketing. Agora, para listar alguns casos de uso comuns:
Casos de uso da análise de correspondência
- Pesquisa de mercado: Você pode usar a análise de correspondência em pesquisas de mercado para entender as tendências do mercado e as preferências dos clientes. Você pode obter informações detalhadas sobre diferentes marcas e seus produtos e serviços.
- Segmentação de clientes: É essencial entender seus clientes para melhor atendê-los, atender melhor suas demandas e colocar seu negócio em uma posição melhor. Com a análise de correspondência, você pode revelar as diferenças e semelhanças entre os perfis de clientes e segmentá-los em grupos.
- Desenvolvimento de marca e produto: Em relação à pesquisa de mercado, você pode usar análises e gráficos para tornar sua marca e produtos os melhores.
Prós e contras da análise de correspondência
A correspondência é um método que tem prós e contras em relação ao seu escopo de análise, uso, resultados e retorno:
Prós
- O principal objetivo e benefício da análise é que ela mostra perfeitamente as relações entre as categorias.
- A análise de correspondência não revela nada novo; ela apenas revela o que já existe. Assim, é preferida porque visualiza e simplifica.
- É adequada para criar hipóteses.
- A análise é objetiva porque é um processo de cálculo de pontos de dados.
- Ajuda a entender a variância total sobre o número de variáveis necessárias para uma análise abrangente e fornece insights sobre o desvio padrão do conjunto de dados ao longo de cada dimensão.
Contras
- A parte de coleta de dados da análise deve ser completa e consistente. Da mesma forma, se houver um erro ao inserir esses dados na tabela, toda a análise também dará um erro.
- Pode haver casos em que a interpretação da análise é mal compreendida. Isso é especialmente observado em tabelas que são densas e contêm muitos dados.
- Estudos em que a amostra de dados é pequena podem não produzir resultados tangíveis.
- Como se concentra em variáveis categóricas, examinar dados com variáveis contínuas pode não produzir resultados.
- Embora esteja presente nos dados, nem sempre captura uma boa quantidade de variância ao refletir esses dados.
Perguntas frequentes sobre análise de correspondência
Esta parte é preparada para obter respostas às suas perguntas sobre análise de correspondência facilmente.
A análise de correspondência e análise fatorial é um método estatístico que combina a análise de correspondência e a análise fatorial. Uma vez que a análise de correspondência examina variáveis categóricas, também é possível examinar variáveis contínuas graças à análise fatorial. Isto será especialmente útil em tabelas de contingência e conjuntos de dados complexos.
Em estatística, o termo correspondência é utilizado para denotar a relação entre variáveis categóricas.
A análise de correspondência é frequentemente utilizada na análise multivariada porque é uma técnica estatística multivariada por natureza. É particularmente útil para examinar grandes tabelas de contingência na análise multivariada.
O qui-quadrado é um método de teste estatístico utilizado para medir os dados e as suas distribuições. Para que este teste seja aplicado, deve existir uma relação entre linhas e colunas para que o teste a comprove. Por outro lado, a análise de correspondência funciona como uma técnica de visualização de dados. Não aplica qualquer teste, mas reduz o número de dimensões dos dados e revela a relação das variáveis no espaço bidimensional.
Pontos chave a serem lembrados
Como resultado, a análise de correspondência é uma técnica considerável que reflete visualmente as relações entre categorias. Empresas e outros campos de pesquisa podem obter insights importantes usando-a. Neste artigo, é fornecida a definição de análise de correspondência para que você possa entendê-la perfeitamente.
Foram compartilhados os passos apropriados sobre como usá-la, e foi apresentado um exemplo de situação de análise de correspondência. Finalmente, foi concluído listando as situações de uso e seus aspectos positivos e negativos.
Atakan é um redator de conteúdo na forms.app. Ele gosta de fazer pesquisas em diferentes áreas, como história, sociologia e psicologia. Ele é fluente em inglês e coreano. Sua experiência está em análise de dados, tipos de dados e métodos.
Índice de Conteúdos
- O que é a análise de correspondência?
- A Análise de Correspondência: Explicada
- Como usar a análise de correspondência para medir marcas
- Exemplo da análise de correspondência
- Casos de uso da análise de correspondência
- Prós e contras da análise de correspondência
- Perguntas frequentes sobre análise de correspondência
- Pontos chave a serem lembrados
