клиенты и лояльность
коммуникация и реклама
воркшопы и стратсессии
продукт и цена
бренд и стратегия
База знаний
Анализ данных

Анализ соответствий

Для чего это нужно?


  • Графическое представление взаимосвязи между строками и столбцами таблицы сопряженности
  • Поиск характеристик, по которым сильнее всего различаются анализируемые объекты (бренды, сегменты, и т.д.).
  • Построение карт позиционирования


Как это работает?


Анализ соответствий является многомерным методом, позволяющим исследовать данные таблиц сопряженности путем графического представления строк и столбцов таблицы в качестве точек в пространстве низкой размерности. Как правило, данные, собираемые в ходе социологических и маркетинговых исследований в подавляющем большинстве случаев являются категориальными, – т.е. измеренными по порядковой или номинальной шкале.

Поскольку наиболее простая и часто встречаемая форм представления таких данных – это построение таблиц сопряженности (так, по некоторым экспертным оценкам, до 80% маркетингового анализа осуществляется с помощью таблиц сопряженности) анализ соответствий представляется ценным инструментом понимания и объяснения информации, содержащейся в этих таблицах.

Основная цель анализа соответствий состоит в том, чтобы перейти от исходной матрицы данных к новой, более простой матрице, потеряв при этом как можно меньше информации. Кроме того, анализ соответствий позволяет представить полученные результаты графически, что существенно облегчает интерпретацию решения.Таким образом, задача анализа соответствий напоминает задачу метода главных компонент: и в том, и в другом методе находится некое n-мерное пространство, которое наилучшим образом описывает исходные данные, а затем полученные оси вращаются для того, чтобы перераспределить общую дисперсию между всеми найденными факторами таким образом, чтобы первый фактор объяснял наибольшую долю различий; второй – меньше, третий – еще меньше, и т.д.


Что получаем в итоге?


В анализе соответствий категории двух или более исследуемых дискретных переменных представляются в виде точек в пространстве низкой размерности. При этом категории, имеющие сходные распределения, будут представлены точками, лежащими близко друг к другу; и, напротив, категории с сильно различающимися распределениями, породят далеко лежащие друг от друга точки.


Каковы преимущества метода?


Анализ соответствий не предъявляет никаких требований к исходным данным, фактически, его можно применить к любой таблице сопряженности.

Матрица «респондент-переменная» в некотором смысле тоже является таблицей сопряженности; таким образом, анализ соответствий можно провести и на уровне респондентов.

Карта соответствий, получающаяся в результате применения метода, дает наглядное представление о взаимосвязях в таблице сопряженности.

Анализ соответствий чаще всего используют как разведочный этап анализа данных, для выявления основных взаимосвязей и их визуализации.


Наши материалы о методе


  1. Шафир М. А. Простой и множественный анализ соответствий как метод разведочного анализа данных. Выпускная квалификационная работа. 2006.
  2. Шафир М. Использование анализа соответствий для изучения имиджа продукта: На примере анализа имиджа московских банков. // Методы социологических исследований. М., ТЕИС, 2006.
  3. Шафир М. А. Теоретические предпосылки и история развития анализа соответствий // «Политическое» и «социальное» в информационную эпоху. ГУ-ВШЭ, 2007.
  4. Шафир М. А. Анализ соответствий: представление метода // Социология: Методология, методы, математическое моделирование. 2009. № 28. С. 29-44.
  5. Шафир М. А. Новый способ интерпретации результатов анализа соответствий // Социологические методы в современной исследовательской практике. Москва, НИУ ВШЭ, 2011.


Как еще больше узнать о методе?


  • Подпишитесь на нашу страницу в Facebook или Вконтакте и следите за нашими открытыми лекциями и выступлениями на конференциях. Если это научные конференции, как правило, участие в них свободное.
  • Если вы студент или выпускник НИУ ВШЭ, постарайтесь попасть на лекцию к Марку Шафиру в рамках курса «Современные методы анализа данных».
  • Закажите нам исследование с использованием этого метода.