Calculadora ACM

A análise de correspondência múltipla, ou ACM, é um método exploratório para encontrar padrões entre várias variáveis categóricas. Seu papel é semelhante ao da análise de componentes principais, mas ela trabalha com pertencimento a categorias em vez de medidas contínuas. Respostas de pesquisas, sintomas, diagnósticos, grupos demográficos, comportamentos e categorias de tratamento são entradas comuns. A ACM posiciona observações e níveis de categorias em um espaço geométrico de menor dimensão para examinar associações visual e quantitativamente. A análise começa representando cada nível de categoria como uma coluna indicadora separada. Uma observação recebe um na coluna do nível ao qual pertence e zero nos outros níveis da mesma variável. Depois, aplica-se a análise de correspondência a essa tabela disjuntiva completa, usando distâncias qui-quadrado e frequências das categorias. Categorias com perfis de resposta semelhantes tendem a aparecer próximas no mapa, enquanto as que distinguem fortemente as observações podem contribuir mais para um eixo. Esta calculadora executa a importante primeira etapa estrutural. Ela lê uma tabela delimitada cuja primeira linha contém nomes de variáveis, verifica se todas as linhas têm o mesmo número de campos, conta observações e variáveis e soma os níveis distintos. A dimensionalidade máxima não trivial se relaciona ao número de níveis menos o número de variáveis. A interface informa até duas dimensões que podem ser plotadas de imediato, mas não afirma calcular autovalores, inércia, coordenadas ou significância estatística. A preparação dos dados afeta muito a interpretação. Valores ausentes devem ser tratados de forma planejada, não representados por células vazias inconsistentes. Níveis raros podem exercer influência desproporcional, e categorias com grafia ou capitalização diferentes são contadas separadamente. Colunas de identificadores normalmente não devem ser variáveis ativas, pois cada identificador único vira uma categoria sem significado. Valores contínuos só devem ser categorizados com justificativa defensável, já que uma divisão arbitrária em faixas descarta informação. Um fluxo completo de ACM revisa autovalores ou inércia corrigida, contribuições, cossenos quadrados, coordenadas das categorias e observações e sensibilidade às escolhas de codificação. A proximidade em um mapa bidimensional não implica automaticamente causalidade ou associação estatisticamente significativa. Variáveis suplementares podem ajudar na interpretação sem determinar os eixos, e agrupar coordenadas da ACM pode revelar perfis quando feito com cuidado. Use este resumo estrutural para conferir os dados antes de passar a um software estatístico consolidado e documentar cada decisão de pré-processamento.