التحليل المتناظر المتعدد للمتغيرات المصنفة المرتبة

العناوين الأخرى

Multiple correspondence analysis for ordered categorical variables

المؤلفون المشاركون

الحسني، رائد فاضل محمد
العزاوي، دجلة إبراهيم مهدي

المصدر

مجلة اتحاد الإحصائيين العرب

العدد

المجلد 5، العدد 1 (31 يوليو/تموز 2020)، ص ص. 33-44، 12ص.

الناشر

اتحاد الإحصائيين العرب

تاريخ النشر

2020-07-31

دولة النشر

الأردن

عدد الصفحات

12

التخصصات الرئيسية

الاقتصاد و التجارة
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الملخص AR

اكتسب أسلوب التحليل المتناظر المتعدد (MCA) سمعة جيدة لكونه طريقة إحصائية مفيدة جدا تستخدم لتحديد طبيعة العلاقات بين اثنين أو أكثر من المتغيرات المصنفة ووصفها بيانيا، ولتطبيق هذا الأسلوب فأنه يجب حساب المتجهات المفردة من خلال تحليل القيمة المفردة (SVD) بالنسبة للأفراد، والتي تمثل أداة أساسية مهمة تسمح للمستخدم ببناء فضاء منخفض الأبعاد لوصف العلاقات بين أصناف المتغيرات قيد الدراسة.

وكبديل عن استخدام أسلوب (SVD) يمكننا استخدام طريقة تحليل العزم ثنائي المتغيرات (BMD) والتي تنطوي على استخدام متعددات الحدود المتعامدة لتعكس بنية الاستجابات المصنفة المرتبة.

وعند دمج خصائص وميزات أسلوب (BMD) مع ميزات أسلوب (SVD) يتكون أسلوب التحليل الهجين.

(HD) ان الهدف من هذه الدراسة هو استخدام أسلوب بديل لأسلوب (MCA) يتناسب مع البيانات المصنفة المرتبة، حيث يعرف هذا الأسلوب بأسم أسلوب التحليل الهجين.

(HD).

وعند المقارنة بين نتائج أسلوب (HD) وأسلوب (MCA) فإن أسلوب (HD) سوف يعطي نفس التمثيل لأصناف المتغيرات، ولكن بالإضافة إلى ذلك نحصل على تفسير واضح للعلاقات بين الأصناف المرتبة من خلال فصل المركبات الخطية، التربيعية، وعزوم ذات الرتب الأعلى، كما إن الأشكال البيانية للأفراد سوف تظهر على شكل مجاميع تلقائية (العناقيد).

الملخص EN

MCA has gained a reputation for being a very useful statistical method for determining the association between two or more categorical variables and their graphical description.

for performance this method, we must calculate the singular vectors through (SVD).

Which is an important primary tool that allows user to construct a low-dimensional space to describe the association between the variable's categories.

as an alternative procedure to use (SVD), we can use the (BMD) method, which involves using orthogonal polynomials to reflect the structure of ordered categorical responses.

when the features of BMD are combined with SVD, the (HD) is formed.

the aim of study is to use alternative method of (MCA) that is appropriate with ordered categorical data, this method is known as (HD).

when compared the results of (HD) with (MCA), the (HD), will give the same representation, and we get a clear association interpretation among the categories in terms of linear, quadratic and higher order components, also graphical display of the individual units will show an automatic clustering.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

العزاوي، دجلة إبراهيم مهدي والحسني، رائد فاضل محمد. 2020. التحليل المتناظر المتعدد للمتغيرات المصنفة المرتبة. مجلة اتحاد الإحصائيين العرب،مج. 5، ع. 1، ص ص. 33-44.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1555868

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

العزاوي، دجلة إبراهيم مهدي والحسني، رائد فاضل محمد. التحليل المتناظر المتعدد للمتغيرات المصنفة المرتبة. مجلة اتحاد الإحصائيين العرب مج. 5، ع. 1 (تموز 2020)، ص ص. 33-44.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1555868

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

العزاوي، دجلة إبراهيم مهدي والحسني، رائد فاضل محمد. التحليل المتناظر المتعدد للمتغيرات المصنفة المرتبة. مجلة اتحاد الإحصائيين العرب. 2020. مج. 5، ع. 1، ص ص. 33-44.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1555868

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

العربية

الملاحظات

يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 44

رقم السجل

BIM-1555868