guia7 apli clase viernes 05062015













Convertir data cuantitativa a cualitativa











Perfil fila

Caso supermercado
problema a












Tabulated Statistics: Ubicación, Disp. Estacionamiento

Rows: UbicaciónColumns: Disp. Estacionamiento

Bastante Poca Regular All

Buena 36 16 36 88
Mala 20 12 12 44
Regular 32 8 28 68
All88 36 76 200

Cell Contents: Count


Pearson Chi-Square = 5.638, DF = 4, P-Value = 0.228
Likelihood Ratio Chi-Square = 5.694, DF = 4, P-Value = 0.223Simple Correspondence Analysis: Ubicación, Disp. Estacionamiento

Contingency Table

Bastante Poca Regular
Disp. E. Disp. E. Disp. E. Total
BuenaUbic. 36.000 16.000 36.000 88.000
Mala Ubic. 20.000 12.000 12.000 44.000
Regular Ubic. 32.000 8.000 28.000 68.000
Total 88.000 36.000 76.000200.000


Row Profiles

Bastante Poca Regular
Disp. E. Disp. E. Disp. E. Mass
Buena Ubic. 0.409 0.182 0.409 0.440
Mala Ubic. 0.4550.273 0.273 0.220
Regular Ubic. 0.471 0.118 0.412 0.340
Mass 0.440 0.180 0.380


Column Profiles

Bastante Poca RegularDisp. E. Disp. E. Disp. E. Mass
Buena Ubic. 0.409 0.444 0.474 0.440
Mala Ubic. 0.227 0.333 0.158 0.220
Regular Ubic. 0.364 0.222 0.368 0.340
Mass0.440 0.180 0.380


Analysis of Contingency Table

Axis Inertia Proportion Cumulative Histogram 12% de perdida de data en un eje
1 0.0250 0.88780.8878 ************Lo que se gana en informacion por 1 eje 1-0.88=12%
2 0.0032 0.1122 1.0000 *** Lo que se gana en informacion por 2 eje
Total 0.0282


Row Contributions...