Анализ соответствий

При помощи метода анализ соответствий (Correspondence Analysis), проверим наличие соответствий между образованием и целями кредитования, а также между образованием и наличием автомобиля.

В полученных таблицах Quality во всех случаях = 1, что говорит о высоком качестве представления точек-строк и точек-столбцов, т.е. о том, что результаты анализа соответствия получатся качественные.

Для того, чтобы проверить наличие соответствия (корреляции) между различными значениями категориальных переменных надо из точки с координатами 0,0 (центра тяжести) провести прямые к интересующим нас значениям переменных.

При этом:

– если образованный угол острый, то строка и столбец положительно коррелированны друг с другом;

– если образованный угол тупой, то корреляция между переменными отрицательная;

– если угол прямой, то корреляция отсутствует.

Из графика явно видим, что клиенты банка со специальным образованием ездят преимущественно на отечественных автомобилях, у клиентов с высшим образованием чаще нет машин, либо если есть автомобиль, то как правило он импортный (конечно, вероятнее всего, что поддержанный), у людей со средним образованием машины есть почти во всех случаях, и чаще они - импортные. Аналогичный результат можно получить, если исследовать значения таблиц относительных частот.

Выявим наличие и характер соответствий между целью взятия кредита и образованием кредитозаемщика.

В полученных таблицах Quality во всех случаях = 1, что говорит о высоком качестве представления точек-строк и точек-столбцов, т.е. о том, что результаты анализа соответствия получатся качественные.

На графике можно увидеть небольшое расстояние между параметрами «Покупка и ремонт недвижимости» и «Покупка товара», что говорит о том, что эти цели кредитования принадлежат одному и тому же типу (ну или близки друг к другу по значению).

Отметим, что относительно точки (0,0;0,0) угол между переменной «Высшее образование» и факторами «Иное», «Покупка и ремонт недвижимости» - острый, что означает, что люди с высшим образованием в основном выбирают целью кредитования выше обозначенные факторы.

Также острый угол между переменной «Специальное» и «Оплата за образование» примерно такой же и с «Поездки, развлечения и т.п.»

Переменной «Среднее» больше всего соответствует параметр «Оплата услуг (мед, юр и т.п.)».

В справедливости выводов можно убедиться, посмотрев также таблицу относительных частот: