El análisis crece a correspondencias múltiples cuando se suma una variable, es decir, más de dos variables. Si bien se interpreta de la misma manera que un mapa de correspondencias simples. Se debe tener en cuenta consideraciones en cuanto su estructura.
Las variables deben de encontrarse en las columnas y sus categorías deben estar registrando cada ocurrencia con su marcador de categoría. A continuación se muestra un ejemplo de estructura de especies registradas en siete sitios diferentes y se tomaron algunos datos como tipo de suelo: mixto, arenoso y arcilloso; por ultimo la cobertura vegetal; mixta, densa y caducifolia. El archivo Excel se encuentra disponible para su descarga con el nombre “EJEMPLO1ACM”.
Una vez cargado el archivo, el software realiza el conteo de cada una de las categorías de las variables y ejecuta el análisis, de modo que obtenemos un bitblot, que se interpreta exactamente igual que correspondencias simples. Para este ejemplo solo tenemos cuatro variables que se representan de la siguiente forma:
El análisis revela una asociación entre las variables especie y sitio, el investigador deberá determinar a que se debe está posible relación. Sin embargo para reforzar esta idea podemos realizar una prueba de independencia chi cuadrado. Al tener la estructura adecuada Rcmdr permite crear tablas de contingencia con las variables que sean de nuestro interés sobre el mismo archivo.
Seleccionamos las variables de interés: especie y sitio.
Y en la pestaña estadísticos seleccionamos test de independencia chi cuadrada
Finalmente obtenemos la tabla de contingencia que se generó y el resultado del estadístico
Por lo cual se concluye que la especie esta asociada a los sitios, incluso se puede explorar con un análisis de correspondencia que especies se encuentran asociadas a que sitios.
La estructura adecuada no solo permite realizar análisis multivariados, sino también construir tablas de contingencia y realizarles pruebas de independencia, a variables específicas. Pasar de análisis multivariado a bivariado.
Las tablas de contingencia son la base para comprender e interpretar un análisis de correspondencia simple y múltiple. Al utilizarlas como base, se puede obtener una comprensión más profunda y significativa de las asociaciones entre las categorías de las variables y revelar información que pueden no ser evidentes de manera directa. Por lo tanto, las tablas de contingencia son herramienta fundamental para mejorar la interpretación y la comprensión de los resultados de un análisis de correspondencia simple y múltiple, además de ser la estructura imprescindible para ejecutar el análisis.