Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM) en Excel

Este tutorial muestra cómo configurar e interpretar un Análisis de correspondencias múltiples (ACM) en Excel usando el software XLSTAT.

¿No está seguro si este análisis multivariado de datos es la herramienta que necesita? Puede comprobarlo consultando esta guía.

Datos para ejecutar un Análisis de Correspondencias Múltiples

Los datos corresponden a una encuesta efectuada por un concesionario, ante 28 clientes, una semana después que estos últimos recuperaron su vehà­culo tras una reparación mecánica. El cuestionario incluye cinco preguntas: - ¿Está Ud. globalmente satisfecho de su visita al garaje? (Sà­ / No)

• ¿Considera Ud. que la reparación fue correctamente efectuada? (Sà­ / No / No sabe)
• ¿Cómo juzga Ud. la calidad de la acogida? (de 1 a 5)
• ¿Le parece la relación calidad precio correcta? (Sà­ / No)
• ¿Volverá Ud. a este garaje para una reparación? (Sà­ / No / No sabe)

Efectuando un Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM), deseamos identificar las posibles relaciones entre las diferentes respuestas en las diferentes preguntas.

Cuadro de diálogo para configurar un Análisis de Correspondencias Múltiples

Una vez XLSTAT iniciado, elija el comando XLSTAT / Análisis de datos / Análisis de Correspondencias Múltiples o haga clic en el botón "Análisis de Correspondencias Múltiples" de la barra de herramientas "Análisis de los datos".

Una vez que haya pulsado sobre el botón, aparece el cuadro de diálogo que corresponde al análisis de Correspondencia Múltiples. Entonces puede seleccionar los datos en la hoja Excel. La opción Etiquetas de variables se deja activada ya que la primera fila de las columnas incluye el nombre de las variables. La opción "Etiquetas de las observaciones" es activada y hemos seleccionado la columna de las etiquetas de las observaciones.

Elegimos la opción 1/p para filtrar los valores propios: no serán exhibidos los resultados detallados que corresponden a los factores para los cuales el valor propio es menos que 1/p (donde p es el número de variables cualitativas activas).

En la ficha Datos suplementarios activamos la opción de variables suplementarias y después vamos a la ficha correspondiente. La variable **Volver (**columna F) se utiliza como Variable adicional ya que no deseamos que influye en los cálculos; en cambio nos interesa a posteriori su ubicación.

Se han activado las opciones siguientes de Resultados y de Graficos.

Interpretación de los resultados de un Análisis de Correspondencias Múltiples

Una vez que haya pulsado en el botón OK, empiezan los cálculos y luego aparecen los resultados. XLSTAT empieza por visualizar tablas implicadas en los cálculos (tabla disyuntiva completa y tabla de Burt).

La inercia total vale 2. En ACM, la inercia total depende únicamente del número de variables y categorà­as y no de los enlaces entre las variables; entonces esta cantidad no tiene interpretación estadà­stica aquà­.

En la siguiente tabla se visualizan los 8 valores propios y el % de inercia correspondiente.

A continuación, las coordenadas de las modalidades se muestran en el espacio de factores (las diferentes categorías de las variables cualitativas seleccionadas). Los resultados de la variable adicional se visualizan en azul. La información de contacto de las personas se publica a continuación. Las contribuciones, los cosenos cuadrados y los valores de prueba son resultados a utilizar en la interpretación de representaciones gráficas: antes de interpretar la proximidad entre dos modalidades y/o observaciones, se debe verificar que no es sólo un efecto de proyección. Esto puede hacerse comprobando que los cosenos o contribuciones son altos para los ejes y modalidades/observaciones en cuestión.

Los gráficos siguientes representan el mapa factorial de las modalidades, el mapa factorial de las observaciones y el biplot que superpone las modalidades y observaciones.

De esos gráficos, confirmamos una evidencia: un cliente volverá si está globalmente satisfecho de la prestación, de la acogida, del precio y si tiene la impresión que la reparación se efectuó efectivamente. También se observará el extraño sentimiento que la reparación no se efectuó satisfactoriamente coincidiendo con una acogida no satisfactoria. Eso merecerà­a un amplio análisis: ¿La persona indicó equivocadamente el problema porque no estaba satisfactoriamente acogida? o bien ¿llamó de nuevo para señalar que sigue el problema y que no fue acogida satisfactoriamente en aquel momento?