Obrigado, Fernando! Era exatamente disto que eu precisava! Att, Felipe 2012/7/16 Fernando Colugnati <fcolugnati@gmail.com>
Tente a Análise de Correspondência Múltipla. O pacote ca roda esta técnica. É possível até mesmo calcular coeficientes que têm a mesma interpretação das cargas fatoriais, veja no livro do Greenacre (é um livro meio clássico, não me lembro o nome agora)!
Att
Em 16 de julho de 2012 13:31, Felipe Buchbinder <felbuch@gmail.com>escreveu:
Professores,
Eu tenho uma base de dados com variáveis dummies e gostaria de fazer uma redução de dimensionalidade. Inicialmente pensei em uma análise fatorial com correlação tetracórica. Porém, a matriz de correlação tinha correlações unitárias fora da diagonal principal sem razão aparente (olhando o gráfico, havia pontos nos quatro quadrantes, mas mesmo assim a correlação dava 1!)
Como minhas variáveis não são discretizações de variáveis contínuas, não sei se o uso de correlação tetracórica é adequado. Pensei em usar o *phi* de Pearson como medida de correlação, mas ele dá idêntico à correlação de Pearson. Outra idéia foi fazer a extração usando análie por componentes principais para dados categóricos (CATPCA) mas, pelo que andei pesquisando, o resultado não dá muito diferente de uma análise fatorial convencional (com correlação de Pearson e extração por PCA)
Eu queria poder contar com uma opinião sobre o que fazer:
Usar correlação tetracórica (neste caso, como eu resolvo o fato da matriz de correlação não ser positiva semidefinida?)
Usar o phi de Pearson como medida de correlaçao
Usar a correlação de Pearson, pura se simplesmente
Extrair os fatores por CATPCA
ou outra alternativa, que é sempre bem-vinda.
Desde já agradeço a atenção e a colaboração,
Felipe Buchbinder
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-- Fernando A.B. Colugnati
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