对应分析能够把一个交叉表结果通过图形的方式展现出来，用以表达不同变量之间以及不同类别之间的关系。
对应分析实际也是降维，比较适合分类变量的研究。
对应分析主要用于研究分类变量构成的交叉表，揭示变量之间的关系，并将交叉表的信息用图形的方式展现。可以揭示同一变量各个类别之间的差异，也可以揭示不同变量各个类别之间的对应关系。
对应分析的优势？
1）揭示同一变量各个类别之间的差异，也可以揭示不同变量各个类别之间的对应关系
2）关系直观的表现在图形中
3）分类变量划分的类别越多，优越性越明显。
4）计算简单，容易实现。
对应分析的劣势？
1）虽然图形化的展示，但是没有具体的统计量来度量变量间的关系。
2）无法提供最佳维度个数的判断。
3）容易受极端值的影响。
对应分析的步骤？
1）二维交叉表通过excel的透视功能，转化为一维。
2）进行个案加权
3）开始对应分析
4）分析结果解读
对应分析主要用于研究分类变量构成的交叉表，揭示变量之间的关系，并将交叉表的信息用图形的方式展现。可以揭示同一变量各个类别之间的差异，也可以揭示不同变量各个类别之间的对应关系。
对应分析的优势？
1）揭示同一变量各个类别之间的差异，也可以揭示不同变量各个类别之间的对应关系
2）关系直观的表现在图形中
3）分类变量划分的类别越多，优越性越明显。
4）计算简单，容易实现。
对应分析的劣势？
1）虽然图形化的展示，但是没有具体的统计量来度量变量间的关系。
2）无法提供最佳维度个数的判断。
3）容易受极端值的影响。
对应分析的步骤？
1）二维交叉表通过excel的透视功能，转化为一维。
2）进行个案加权
3）开始对应分析
4）分析结果解读