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XLSTAT-ADA (ADA significa Análisis de Datos Avanzado) permite a los usuarios de XLSTAT ejecutar métodos para tablas múltiples. Estos métodos son de aplicación en campos que van desde la ecología hasta el marketing e incluyen:
ANÁLISIS CANÓNICO DE CORRESPONDENCIAS
Use el Análisis de Correspondencia Canónica (CCA) para analizar una tabla de contingencia (habitualmente con ubicaciones como filas y especies en columnas) teniendo en cuenta la información proporcionada por un conjunto de variables explicativas contenidas en una segunda tabla y medidas en las mismas ubicaciones.
El Análisis de Correspondencia Canónica (CCA) permite a los ecologistas relacionar la abundancia de especies con las variables del entorno (Ter Braak, 1986). De cualquier forma, es posible usar este método en otros dominios. El análisis demográfico y el geomarketing pueden igualmente beneficiarse del mismo.
XLSTAT permite eliminar la información proporcionada en la tercera tabla, utilizando un CCA parcial. Se dispone de una prueba de permutación para comprobar si la relación entre la tabla de contingencia y las variables explicativas es o no significativa.
ANÁLISIS PROCRUSTEANO GENERALIZADO (GPA)
El análisis procrusteano generalizado es utilizado a menudo para el análisis sensorial previamente a un mapa de preferencias (Preference mapping) por ejemplo para reducir los efectos de escalas y conseguir una configuración consensual. Permite también analizar la proximidad de algunos términos utilizados por diferentes expertos.
ANÁLISIS FACTORIAL MÚLTIPLE (AFM)
Use el Análisis Factorial Múltiple (AFM) para analizar simultáneamente varias tablas de variables y obtener resultados, en particular gráficos, que permitan el estudio de las relaciones entre las observaciones, las variables y las tablas. Dentro de una tabla, las variables deben ser del mismo tipo (cuantitativas o cualitativas), pero las tablas pueden ser de tipos diferentes.
ANÁLISIS DE REDUNDANCIA (RDA)
El análisis de redundancia (RDA) fue desarrollado por Van den Wollenberg (1977) como alternativa al análisis canónico de correlación (CCorA). El RDA permite estudiar la relación entre dos tablas de variables Y y X. Mientras que el CCorA es un método simétrico, el RDA es dismétrico. En CCorA, los componentes extraídos de ambas tablas están tales que sus correlaciones está maximizada. En el RDA, los componentes extraídos de X están tales que están correlacionados con las variables del Y tanto cuanto sea posible. Entonces, los componentes de Y se extraen para correlacionarlos con los componentes extraídos del X tanto cuanto sea posible.
ANÁLISIS DE COORDENADAS PRINCIPALES
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