MFA: Analise de multiplos fatores (MFA).

In MVar.pt: Analise multivariada (brazilian portuguese)

Analise de multiplos fatores (MFA).

Description

Realiza analise de multiplos fatores (MFA) em grupos de variaveis. Os grupos de variaveis podem ser dados quantitativos, qualitativos, de frequencia (MFACT), ou dados mistos.

Usage

MFA(data, groups, typegroups = rep("n", length(groups)), namegroups = NULL)

Arguments

data	Dados a serem analisados.
groups	Numero de colunas para cada grupo em ordem seguindo a ordem dos dados em 'data'.
typegroups	Tipo de grupo: "n" para dados numericos (default), "c" para dados categoricos, "f" para dados de frequencia.
namegroups	Nomes para cada grupo.

Value

vtrG	Vetor com os tamanhos de cada grupo.
vtrNG	Vetor com os nomes de cada grupo.
vtrplin	Vetor com os valores usados para balancear as linhas da matriz Z.
vtrpcol	Vetor com os valores usados para balancear as colunas da matriz Z.
mtxZ	Matriz concatenada e balanceada.
mtxA	Matriz de autovalores (variancias) com as proporcoes e proporcoes acumuladas.
mtxU	Matriz U da decomposicao singular da matriz Z.
mtxV	Matriz V da decomposicao singular da matriz Z.
mtxF	Matriz global dos escores dos fatores onde as linhas sao as observacoes e as colunas os componentes.
mtxEFG	Matriz dos escores dos fatores por grupo.
mtxCCP	Matriz de correlacao dos componentes principais com as variaveis originais.
mtxEV	Matriz das inercias parciais/escores das variaveis.

Author(s)

Paulo Cesar Ossani

Marcelo Angelo Cirillo

References

Abdessemed, L.; Escofier, B. Analyse factorielle multiple de tableaux de frequencies: comparaison avec l'analyse canonique des correspondences. Journal de la Societe de Statistique de Paris, Paris, v. 137, n. 2, p. 3-18, 1996..

Abdi, H. Singular Value Decomposition (SVD) and Generalized Singular Value Decomposition (GSVD). In: SALKIND, N. J. (Ed.). Encyclopedia of measurement and statistics. Thousand Oaks: Sage, 2007. p. 907-912.

Abdi, H.; Valentin, D. Multiple factor analysis (MFA). In: SALKIND, N. J. (Ed.). Encyclopedia of measurement and statistics. Thousand Oaks: Sage, 2007. p. 657-663.

Abdi, H.; Williams, L. Principal component analysis. WIREs Computational Statatistics, New York, v. 2, n. 4, p. 433-459, July/Aug. 2010.

Abdi, H.; Williams, L.; Valentin, D. Multiple factor analysis: principal component analysis for multitable and multiblock data sets. WIREs Computational Statatistics, New York, v. 5, n. 2, p. 149-179, Feb. 2013.

Becue-Bertaut, M.; Pages, J. A principal axes method for comparing contingency tables: MFACT. Computational Statistics & data Analysis, New York, v. 45, n. 3, p. 481-503, Feb. 2004

Becue-Bertaut, M.; Pages, J. Multiple factor analysis and clustering of a mixture of quantitative, categorical and frequency data. Computational Statistics & data Analysis, New York, v. 52, n. 6, p. 3255-3268, Feb. 2008.

Bezecri, J. Analyse de l'inertie intraclasse par l'analyse d'un tableau de contingence: intra-classinertia analysis through the analysis of a contingency table. Les Cahiers de l'Analyse des Donnees, Paris, v. 8, n. 3, p. 351-358, 1983.

Escofier, B. Analyse factorielle en reference a un modele: application a l'analyse d'un tableau d'echanges. Revue de Statistique Appliquee, Paris, v. 32, n. 4, p. 25-36, 1984.

Escofier, B.; Drouet, D. Analyse des differences entre plusieurs tableaux de frequence. Les Cahiers de l'Analyse des Donnees, Paris, v. 8, n. 4, p. 491-499, 1983.

Escofier, B.; Pages, J. Analyse factorielles simples et multiples. Paris: Dunod, 1990. 267 p.

Escofier, B.; Pages, J. Analyses factorielles simples et multiples: objectifs, methodes et interpretation. 4th ed. Paris: Dunod, 2008. 318 p.

Escofier, B.; Pages, J. Comparaison de groupes de variables definies sur le meme ensemble d'individus: un exemple d'applications. Le Chesnay: Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, 1982. 121 p.

Escofier, B.; Pages, J. Multiple factor analysis (AFUMULT package). Computational Statistics & data Analysis, New York, v. 18, n. 1, p. 121-140, Aug. 1994

Greenacre, M.; Blasius, J. Multiple correspondence analysis and related methods. New York: Taylor and Francis, 2006. 607 p.

Ossani, P. C.; Cirillo, M. A.; Borem, F. M.; Ribeiro, D. E.; Cortez, R. M. Quality of specialty coffees: a sensory evaluation by consumers using the MFACT technique. Revista Ciencia Agronomica (UFC. Online), v. 48, p. 92-100, 2017.

Pages, J. Analyse factorielle multiple appliquee aux variables qualitatives et aux donnees mixtes. Revue de Statistique Appliquee, Paris, v. 50, n. 4, p. 5-37, 2002.

Pages, J.. Multiple factor analysis: main features and application to sensory data. Revista Colombiana de Estadistica, Bogota, v. 27, n. 1, p. 1-26, 2004.

See Also

Plot.MFA

Examples

data(DataMix) # conjunto de dados mistos

data <- DataMix[,2:ncol(DataMix)] 

rownames(data) <- DataMix[1:nrow(DataMix),1]

group.names = c("Notas Cafes/Trabalho", "Formacao/Dedicacao", "Cafes")

mf <- MFA(data = data, c(2,2,2), typegroups = c("n","c","f"), group.names) # realiza MFA

print("Variancias dos Componentes Principais:"); round(mf$mtxA,2)

print("Matriz das Inercias Parciais/Escores das Variaveis:"); round(mf$mtxEV,2)

MVar.pt documentation built on June 22, 2024, 9:34 a.m.