Post on 09-Feb-2016
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Análisis de Correspondencias SimplesACS
Prof: Salvador Carrasco Arroyo
Materias Troncales
Estadística I
Estadística II
Materia Optativa
Análisis de datos II
Tema 1: Análisis de Datos MultivariantesTema 2: Análisis de la VarianzaTema 3: Técnicas de Análisis MultivariantesTema 4: Análisis de Componentes PrincipalesTema 5: Análisis FactorialTema 6: Análisis ClusterTema 7: Análisis DiscriminanteTema 8: Análisis de Correspondencias Simples
3º de ECO
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:3
Selección de la Técnica A.F.C.
¿cuántas variables hay?
¿cuáles son las características de estas variables?
Analizar simultáneamente todas las variables para encontrar una estructura de menor dimensión que explique el comportamiento de los “elementos-individuos” según la estructura de las modalidades de las variables
Información inicial
Objetivo General
Si se trabaja con dos variables
Si se trabaja con más de dos variables
ACS
¿Existe dependencia o interdependencia entre las variables?
¿qué escala de medida se ha utilizado?
ACM
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:4
Técnica exploratoria de análisis especialmente diseñada para analizar tablas de contingencia formada por números positivos.Objetivo: establecer una tipología de los “elementos”, en función del comportamiento de asociación o independencia expresado entre las modalidades
Análisis de Correspondencias Simples
En general como todo Análisis factorial reduciremos la dimensión inicial y nos permitirá realizar tratamientos estadísticos posteriores.
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:5
Esquema del ACS
.1
121 .. i
p
jijipipii nnnnnn
Tabla de datos = N
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:6
PAHOGUE96Nº Individuos 4959
Excel/SPSS SPSS/Spad.N
Verdes Azules Negros Marrones ni.Pelirrojo 20 15 9 7 51Negro 8 11 30 25 74Castaño 18 16 12 10 56Rubio 6 50 14 13 83
n.j 52 92 65 55 264
V – Fila: Color de peloV – Columna:Color de ojos
Variables:SexoEdadIngresos
anuales
V – Fila: Edad –Sexo
V – Columna: Ingresos según el SMIP
j
r
iijrjjrjj nnnnnn .
1121 ..
Nnnp
jj
r
ii
1.
1.
Nnr
i
p
jij
1 1
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:7
Tabla de frecuencias = F
.1
121 .. i
p
jijipipii ffffff
¿Existe o no independencia estadística entre las dos variables?
Verdes Azules Negros Marrones fi.Pelirrojo 0,076 0,057 0,034 0,0265 0,193Negro 0,03 0,042 0,114 0,0947 0,28Castaño 0,068 0,061 0,045 0,0379 0,212Rubio 0,023 0,189 0,053 0,0492 0,314
f.j 0,197 0,348 0,246 0,2083 1
11 1
r
i
p
jijf 1
1.
1.
p
jj
r
ii ff
j
r
iijrjjrjj ffffff .
1121 ..
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:8
¿Existe o no independencia?
fij = fi. . f.j
fij > fi. .f.j
fij < fi. . f.j
Las modalidades i y j se asocian mas que la Ho
Las modalidades i y j se asocian menos que la Ho
fij fi. .f.j
i,j
fij > fi. .f.j
Verdes Azules Negros Marrones ni.Pelirrojo 20 15 9 7 51Negro 8 11 30 25 74Castaño 18 16 12 10 56Rubio 6 50 14 13 83
n.j 52 92 65 55 264
26492
26483
26450
20 15 9 7 51
10,0 17,8 12,6 10,6 51,0
8 11 30 25 74
14,6 25,8 18,2 15,4 74,0
18 16 12 10 56
11,0 19,5 13,8 11,7 56,0
6 50 14 13 83
16,3 28,9 20,4 17,3 83,0
52 92 65 55 264
52,0 92,0 65,0 55,0 264,0
RecuentoFrecuenciaesperadaRecuentoFrecuenciaesperadaRecuentoFrecuenciaesperadaRecuentoFrecuenciaesperadaRecuentoFrecuenciaesperada
Pelirrojo
Negro
Castaño
Rubio
ColordePelo
Total
Verdes Azules negros MarronesColor de ojos
Total
Tabla de contingencia Color de Pelo * Color de ojos
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:9
68,068 9 ,000
264
Chi-cuadradode PearsonN de casosválidos
Valor glSig. asint.(bilateral)
Pruebas de chi-cuadradoRecuento
20 15 9 7 518 11 30 25 74
18 16 12 10 566 50 14 13 83
52 92 65 55 264
PelirrojoNegroCastañoRubio
ColordePelo
Total
Verdes Azules negros Marrones
Color de ojos
Total
Tabla de contingencia Color de Pelo * Color de ojos
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:10
Tabla de perfiles fila= H
f
f,....,
ff
,ff
,ff
= Hi.
ip
i.
i3
i.
i2
i.
i1i
Rp
fij/fi. representa el porcentaje de elementos de la distribución que cumplen la modalidad j sabiendo que poseen la condición i de la primera variable.
Donde:.1
1111 264/51
264/205120392'0
ffh
La semejanza entre dos filas vendrá determinada por establecer la distancia euclidea entre los dos perfiles. Esta distancia favorece las columnas que tienen una masa o peso mas importante
p
j l
lj
i
ij
ff
ff
lid1
2
..
2 ),(
Verdes Azules Negros MarronesPelirrojo 0,392 0,294 0,176 0,1373 1Negro 0,108 0,149 0,405 0,3378 1Castaño 0,321 0,286 0,214 0,1786 1Rubio 0,072 0,602 0,169 0,1566 1
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:11
Esta distancia tiene la propiedad de la llamada equivalencia distribucional.
f1
.j
Al introducir la ponderación
estamos equilibrando los perfiles y dando la misma importancia a cada uno de ellos
La distancia entre dos filas depende esencialmente de las diferencias termino a termino entre los dos perfiles. Esta distancia es una suma ponderada de los cuadrados de las diferencias entre los perfiles.
Aparece una distancia entre los perfiles-fila (i,l), definida por:
f f
f -
f f
f =
ff
- ff
f1 = l)(i,d
l..j
lj
i..j
ij
2p
1=jl.
lj
i
ij2
.j
p
1=j
2
.
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:12
f f
f ,....,
f f
f : P
i..p
ip
i..j
ij.i
De acuerdo con esta distancia, las modalidades (p-f) están representadas por una configuración de i puntos en un espacio euclideo Rp de coordenadas.
Así la matriz X de perfiles transformados será:
Donde:1969'051
20883'01..1
11
1..1
1111
fn
nff
fx
En ACS los pesos o masas de cada punto de la nube vienen impuestos. El punto i tienen un peso igual a la frecuencia marginal fi., este peso es proporcional al número de individuos que representa. El Baricentro GI de los p-filasI dotados de estos pesos tiene como j-ésima coordenada la media ponderada de las j-ésimas coordenadas de los puntos NI.
Verdes Azules Negros Marrones
Pelirrojo 0,884 0,498 0,356 0,3007Negro 0,244 0,252 0,817 0,7402Castaño 0,724 0,484 0,432 0,3912Rubio 0,163 1,02 0,34 0,3432
r
ii
r
i i
iji
i
f
ff
fG
1.
1 ..
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:13
p
jj
ij
ijr
ii
p
j j
j
ji
ijr
ii
p
jj
i
ij
j
r
ii
r
ii
r
iI
fff
ff
ff
fff
f
fff
ffGidfiinerciaNInercia
1
2
...1
.
2
1 .
.
..1.
2
1.
..1.
1
2.
1
1),()(....
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:14
En general se trata de buscar un subespacio de menor dimensión que nos llevara a encontrar un sistema de vectores ortonormado para la métrica (Rp, Rr) de manera que sea máxima la inercia de las nubes proyectada sobre el subespacio .
Este proceso se realiza a partir de la diagonallización de la matriz de varianzas-covarianzas Cp.
f f - f ff
f f = f f -
f f f ff f
f
fff
f f
fff
f= C
j..ji.jj
ijijr
1=ij..j
i.iji..j
ijiji.
r
1=i
jji
ijr
ij
ji
ijijj
'..
'
'
'
'.'..
'
1.
...'
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:15
Cp = X' DnX - M M'
Donde:Dn Matriz diagonal de los pesos fi.
M Vector medias jf.
•M es el vector propio de Cp de valor propio = 0
• Los vectores propios de Cp son también vectores propios de X' DnX.
• M es un vector propio de X'DnX de valor propio = 1
Basta diagonalizar Cp*=
X’DnX
r
i jji
ijijjj fff
ffc
1 '...
'*'
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:16
Esta matriz Cp* la obtenemos a
partir de:
0,388 0,219 0,156 0,1320,129 0,133 0,433 0,3920,334 0,223 0,199 0,180,091 0,572 0,191 0,192
0,388 0,129 0,334 0,0910,219 0,133 0,223 0,5720,156 0,433 0,199 0,1910,132 0,392 0,18 0,192
0,287 0,229 0,2 0,180,229 0,443 0,245 0,231
0,2 0,245 0,287 0,0250,18 0,231 0,263 0,241
x =
Donde la matriz X* cuyo termino general es 388'0
193'0197'0076'0*
..
ij
ji
ij xff
f
Se obtiene la ecuación característica de grado cuatro de la que se obtiene los 4 valores propios
1=12=0’1464453=0’1113754=0’000014
u1 u2 u3 u4
0,4438127 -0,14667 0,88355 0,029290,5903026 0,789657 -0,16444 -0,03030,4961976 -0,45986 -0,30334 -0,671050,4564355 -0,37876 -0,31668 0,74021
*** XXCT
p
0* IC p
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:17
Calculo de las tasas de inercia
El calculo de las tasas de inercia permiten evaluar la calidad global del ajuste. La tasa de inercia asociada al eje factorial indica la parte de la inercia total de la nube proyectada sobre este eje. En forma general será:
El porcentaje de la inercia explicada por el 2 º y 3er ... ejes factoriales será:
p2
d2d +.....+
+.....+ = P
000014'0111375'0146445'0111375'0146445'0994'99
000014'0111375'0146445'0146445.0798'56
nº Valor propio % Inercia % Acumulado1 0,146445 56,7982 56,79822 0,111375 43,1964 99,99463 0,000014 0,0054 100,0000
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:18
Calculo de las coordenadas factoriales -- Rp
Las coordenadas de los perfiles-fila vendrán dadas a partir del producto de la matriz de los perfiles transformados por la matriz de vectores propios.
F = X . U
j
p
j ji
ij uff
fiF
1 .
)(
x-0,14667 0,88355 0,02929
0,78965676 -0,164437 -0,0303-0,4598573 -0,303336 -0,671-0,3787629 -0,316682 0,74021
=
013613.0)3787629.0(301.0)4598573.0(356.07896567.0498.0))14667.0(88361.0()1,11(
mPCoord
Verdes Azules Negros MarronesPelirrojo 0,884 0,498 0,356 0,3007Negro 0,244 0,252 0,817 0,7402Castaño 0,724 0,484 0,432 0,3912Rubio 0,163 1,02 0,34 0,3432
u1 u2
u3coord(i.1) coord(i.2) coord(i.3)
Pelirrojo -0,01361 0,49568 -0,00528Negro -0,49295 -0,3084 -0,00088Castaño -0,07081 0,30543 0,00635Rubio 0,495636 -0,2357 -0,00025
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:19
Debido al papel simétrico que juegan las filas y las columnas en ACS, el ajuste en Rr se plantea en los mismos términos y posee las mismas propiedades que el ajuste en Rp
Calculo de las coordenadas factoriales -- Rr
Las coordenadas de los puntos p-columna las obtenemos a través de las relaciones de transición. ij
ji
vXu
uXv
'1
1
ii .ji.
ij vf f
fG
jj
j uf
GjCoord
.
),(
317559.0378386.020833.0
146445.0)1,42( mPCoord
coord(j,1) coord(j,2) coord(j,3)Verdes -0,126467 0,664393 0,000247Azules 0,511898 -0,092961 -0,000192Negros -0,354654 -0,204016 -0,005060
Marrones -0,317560 -0,231546 0,006068
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:20
Calculo de las contribuciones de los p-filaContribuciones absolutas.- Expresan la proporción de la varianza explicada por un eje debida a un perfil (i,j). Es decir, permiten saber que modalidades son las responsables de la construcción de un factor.
)(),(
),(2
.2
. iFficoordfiCta ii
%0244.0100146445.0
0013613.0193181.0)1,11(2
mPCta
Cta(i,1) Cta(i,2) Cta(i,3)Pelirrojo 0,02 42,62 38,30Negro 46,51 23,93 1,54Castaño 0,73 17,77 60,01Rubio 52,74 15,68 0,15
100 100 100
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:21
Contribuciones relativas.- Expresan la contribución de un factor en la explicación de la dispersión o variabilidad de los elementos de la población que constituyen una modalidad de la variable.
),()(
),(),(),( 2
2
2
2
GidiF
OidicoordiCtr
matriz de perfiles
transformados centrada
2459077355.0)155725.0()14055.0(
)09209.0()4397.0(),11(22
222
GmPd
Verdes Azules Negros MarronesPelirrojo 0,44 -0,09 -0,141 -0,1557Negro -0,2 -0,34 0,321 0,2837Castaño 0,28 -0,11 -0,064 -0,0652Rubio -0,281 0,43 -0,156 -0,1133
08.01002459077.0
)013613.0()1,11(2
mPCtr
coord(i.1) coord(i.2) coord(i.3)
Pelirrojo -0,01361 0,49568 -0,00528Negro -0,49295 -0,3084 -0,00088Castaño -0,07081 0,30543 0,00635Rubio 0,495636 -0,2357 -0,00025
Ctr(i,1) Ctr(i,2) Ctr(i,3)Pelirrojo 0,08 99,91 0,01 100
Negro 71,87 28,13 0,00 100
Castaño 5,10 94,86 0,04 100
Rubio 81,56 18,44 0,00 100
2
1.
..
2 ),(
r
ij
ij
ij fff
fGid
Simétricamente obtendríamos las contribuciones absolutas y relativas de los perfiles columna:
Calculo de las contribuciones de los p-columna
%35578.62146445.0
5118982.0348484.0)2,22()1,22(2
1
22.
mPcoordfmPCta
50.3),12(
)1,12()1,12( 2
2
GmPdmPcoordmPCtr
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:22
Ctr(i,1) Ctr(i,2) Ctr(i,3)Verdes 3,50 96,50 0,00 100
Azules 96,81 3,19 0,00 100
Negros 75,12 24,86 0,02 100
Marrones 65,27 34,70 0,03 100
Cta(i,1) Cta(i,2) Cta(i,3)Verdes 2,15 78,07 0,09Azules 62,36 2,70 0,09Negros 21,15 9,20 45,03
Marrones 14,34 10,03 54,79100 100 100
El cuadro resumen
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:23
masas
F1 F2 F3 F1 F2 F3 F1 F2 F3Pelirrojo 0,19 0,245 -0,01 0,50 -0,01 0,02 42,62 38,30 0,08 99,91 0,01 100Negro 0,28 0,338 -0,49 -0,31 0,00 45,51 23,93 1,54 71,87 28,13 0,00 100Castaño 0,21 0,098 -0,07 0,31 0,01 0,73 17,77 60,01 5,10 94,86 0,04 100Rubio 0,31 0,301 0,50 -0,24 0,00 52,74 15,68 0,15 81,56 18,44 0,00 100
100 100 100
Verdes 0,20 0,457 -0,13 0,66 0,00 2,15 78,07 0,09 3,50 96,50 0,00 100Azules 0,35 0,271 0,51 -0,09 0,00 62,36 2,70 0,09 96,81 3,19 0,00 100Negros 0,25 0,167 -0,35 -0,20 -0,01 21,15 9,20 45,03 75,12 24,86 0,02 100Marrones 0,21 0,155 -0,32 -0,23 0,01 14,34 10,03 54,79 65,27 34,70 0,03 100
100 100 100
Distanciafi.
Color de pelo
ContribucionesAbsolutas Relativas
Coordenadas
Fila
f.j
Color de ojos
Colum.
• Partimos de los resultados del Panel de Hogares de 1996.
• Nº de elementos: 4.959 • Hemos seleccionado las variables:
– Sexo– Edad– Salario
• Realizada la transformación– Sexo-edad– Salario según nº de veces el SMIP
Utilizamos el SPSS V.7,5 – SPAD.N
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:24
12 modalidades:
<25 H <25M25-33H 25-33M33-41H 33-41M41-49H 41-49M49-57H 49-57M>57H >57M
6 modalidades:
< 1 SMIP1 – 2 SMIP2 – 3 SMIP3 – 4 SMIP4 – 5 SMIP> 5 SMIP
Tabla de datos
150 156 20 2 2 330117 363 207 59 16 10 77286 235 288 118 44 42 81357 184 229 122 62 64 71855 159 164 83 29 47 53719 93 73 19 15 25 244
114 86 10 210124 185 78 26 1 5 41964 138 117 53 18 10 40052 84 82 44 13 5 28048 55 26 21 7 2 15929 29 10 4 4 1 77
915 1767 1304 551 211 211 4959
<25H25-33H33-41H41-49H49-57H>57H<25M25-33M33-41M41-49M49-57M>57M
Total
<1SMIP
1-2SMIP
2-3SMIP
3-4SMIP
4-5SMIP
>5SMIP
Ingresos segun salario minimo interprof
Total
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:25
150 156 20 2 2 0 33060,9 117,6 86,8 36,7 14,0 14,0 330,0117 363 207 59 16 10 772
142,4 275,1 203,0 85,8 32,8 32,8 772,086 235 288 118 44 42 813
150,0 289,7 213,8 90,3 34,6 34,6 813,057 184 229 122 62 64 718
132,5 255,8 188,8 79,8 30,6 30,6 718,055 159 164 83 29 47 537
99,1 191,3 141,2 59,7 22,8 22,8 537,019 93 73 19 15 25 244
45,0 86,9 64,2 27,1 10,4 10,4 244,0114 86 10 0 0 0 210
38,7 74,8 55,2 23,3 8,9 8,9 210,0124 185 78 26 1 5 419
77,3 149,3 110,2 46,6 17,8 17,8 419,064 138 117 53 18 10 400
73,8 142,5 105,2 44,4 17,0 17,0 400,052 84 82 44 13 5 280
51,7 99,8 73,6 31,1 11,9 11,9 280,048 55 26 21 7 2 159
29,3 56,7 41,8 17,7 6,8 6,8 159,029 29 10 4 4 1 77
14,2 27,4 20,2 8,6 3,3 3,3 77,0915 1767 1304 551 211 211 4959
915,0 1767 1304 551,0 211,0 211,0 4959
ObservadasEsperadasObservadasEsperadasObservadasEsperadasObservadasEsperadasObservadasEsperadasObservadasEsperadasObservadasEsperadasObservadasEsperadasObservadasEsperadasObservadasEsperadasObservadasEsperadasObservadasEsperadasObservadasEsperadas
<25H
25-33H
33-41H
41-49H
49-57H
>57H
<25M
25-33M
33-41M
41-49M
49-57M
>57M
Total
<1SMIP
1-2SMIP
2-3SMIP
3-4SMIP
4-5SMIP
>5SMIP
Ingresos segun SMIP
Total
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:26
1036,401 55 ,000
4959
Chi-cuadradode PearsonN de casosválidos
Valor glSig. asint.(bilateral)
Pruebas de chi-cuadrado
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:27
3,0% 3,1% ,4% ,0% ,0% 6,7%2,4% 7,3% 4,2% 1,2% ,3% ,2% 16%1,7% 4,7% 5,8% 2,4% ,9% ,8% 16%1,1% 3,7% 4,6% 2,5% 1,3% 1,3% 14%1,1% 3,2% 3,3% 1,7% ,6% ,9% 11%,4% 1,9% 1,5% ,4% ,3% ,5% 4,9%
2,3% 1,7% ,2% 4,2%2,5% 3,7% 1,6% ,5% ,0% ,1% 8,4%1,3% 2,8% 2,4% 1,1% ,4% ,2% 8,1%1,0% 1,7% 1,7% ,9% ,3% ,1% 5,6%1,0% 1,1% ,5% ,4% ,1% ,0% 3,2%,6% ,6% ,2% ,1% ,1% ,0% 1,6%18% 36% 26% 11% 4,3% 4,3% ****
<25H25-33H33-41H41-49H49-57H>57H<25M25-33M33-41M41-49M49-57M>57M
Total
<1SMIP
1-2SMIP
2-3SMIP
3-4SMIP
4-5SMIP
>5SMIP
Ingresos según SMIP
TotalTabla de Frecuencias
Perfil fila
45% 47% 6,1% ,6% ,6% 100%15% 47% 27% 7,6% 2,1% 1,3% 100%11% 29% 35% 15% 5,4% 5,2% 100%
7,9% 26% 32% 17% 8,6% 8,9% 100%10% 30% 31% 15% 5,4% 8,8% 100%
7,8% 38% 30% 7,8% 6,1% 10% 100%54% 41% 4,8% 100%30% 44% 19% 6,2% ,2% 1,2% 100%16% 35% 29% 13% 4,5% 2,5% 100%19% 30% 29% 16% 4,6% 1,8% 100%30% 35% 16% 13% 4,4% 1,3% 100%38% 38% 13% 5,2% 5,2% 1,3% 100%18% 36% 26% 11% 4,3% 4,3% 100%
<25H25-33H33-41H41-49H49-57H>57H<25M25-33M33-41M41-49M49-57M>57M
Total
<1SMIP
1-2SMIP
2-3SMIP
3-4SMIP
4-5SMIP
>5SMIP
Ingresos según SMIP
Total Perfiles FilaPerfil columna
16,4% 8,8% 1,5% ,4% ,9% 6,7%12,8% 20,5% 15,9% 10,7% 7,6% 4,7% 15,6%9,4% 13,3% 22,1% 21,4% 20,9% 19,9% 16,4%6,2% 10,4% 17,6% 22,1% 29,4% 30,3% 14,5%6,0% 9,0% 12,6% 15,1% 13,7% 22,3% 10,8%2,1% 5,3% 5,6% 3,4% 7,1% 11,8% 4,9%
12,5% 4,9% ,8% 4,2%13,6% 10,5% 6,0% 4,7% ,5% 2,4% 8,4%7,0% 7,8% 9,0% 9,6% 8,5% 4,7% 8,1%5,7% 4,8% 6,3% 8,0% 6,2% 2,4% 5,6%5,2% 3,1% 2,0% 3,8% 3,3% ,9% 3,2%3,2% 1,6% ,8% ,7% 1,9% ,5% 1,6%100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
<25H25-33H33-41H41-49H49-57H>57H<25M25-33M33-41M41-49M49-57M>57M
Total
<1SMIP
1-2SMIP
2-3SMIP
3-4SMIP
4-5SMIP
>5SMIP
Ingresos según SMIP
Total Perfiles Columna
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:29
Examen de los puntos columna
,185 -1,041 ,449 ,478 ,258 ,936 ,060 ,996,356 -,266 -,345 ,060 ,295 ,580 ,337 ,917,263 ,502 -,195 ,159 ,069 ,913 ,047 ,960,111 ,670 ,253 ,119 ,049 ,822 ,040 ,862,043 ,842 ,675 ,072 ,135 ,756 ,168 ,924,043 1,045 ,813 ,111 ,195 ,667 ,139 ,806
1,000 1,000 1,000
ingresos segun salariominimo interprof<1 SMIP1-2 SMIP2-3 SMIP3-4 SMIP4-5 SMIP>5 SMIPTotal activo
Masa 1 2
Puntuación en ladimensión
1 2
De los puntos a lainercia de ladimensión
1 2 Total
De la dimensión a la inercia delpunto
Contribución
Dimensión Inercia Proportion Explained
Cumulative Proportion
1 ,17475 ,836 ,836
2 ,02078 ,099 ,936
3 ,01035 ,050 ,985
4 ,00185 ,009 ,994
5 ,00127 ,006 1,000
Total ,20899 1,000 1,000
Examen de los puntos de fila
,067 -1,338 ,240 ,285 ,027 ,982 ,011 ,993,156 -,158 -,712 ,009 ,548 ,122 ,860 ,983,164 ,449 -,042 ,079 ,002 ,902 ,003 ,905,145 ,692 ,408 ,166 ,167 ,881 ,106 ,986,108 ,499 ,215 ,064 ,035 ,859 ,055 ,914,049 ,428 -,072 ,022 ,002 ,447 ,004 ,452,000 , , , , , , ,,042 -1,555 ,644 ,245 ,122 ,939 ,056 ,995,084 -,660 -,200 ,088 ,024 ,950 ,030 ,980,081 ,099 -,139 ,002 ,011 ,223 ,151 ,374,056 ,089 ,058 ,001 ,001 ,071 ,011 ,082,032 -,443 ,399 ,015 ,035 ,597 ,167 ,764,016 -,801 ,502 ,024 ,027 ,831 ,113 ,944
1,000 1,000 1,000
EDAD Y SEXO<25H25-33H33-41H41-49H49-57H>57H7<25M25-33M33-41M41-49M49-57M>57MTotal activo
Masa 1 2
Puntuación en ladimensión
1 2
De los puntos a lainercia de ladimensión
1 2 Total
De la dimensión a la inercia delpunto
Contribución
Dimensión 1
1,51,0,50,0-,5-1,0-1,5-2,0
Dim
ensi
ón 2
1,0
,8
,6
,4
,2
0,0
-,2
-,4
-,6-,8
>5 SMIP
4-5 SMIP
3-4 SMIP
2-3 SMIP
1-2 SMIP
<1 SMIP57-65M
49-57M
41-49M
33-41M25-33M
<25M
757-65H
49-57H
41-49H
33-41H
25-33H
<25H
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:30
Tema 8: Análisis de Correspondencias Simples – Pág:31