Analiza multivariată a datelor de marketing - Studiu pe imigranți

INTRODUCERE

Imigrația legală şi integrarea străinilor constituie teme îndelung dezbătute la nivelul Uniunii Europene, integrarea socială a străinilor în societățile gazdă reprezentând nucleul politicilor publice în domeniul imigrației. „Studiul asupra fenomenului imigrației în România” prezintă gradul de cunoaştere a fenomenului imigrației şi recomandări de susținere a integrării străinilor cu drept de şedere legală în România. Scopul proiectului l-a constituit îmbunătățirea gradului de cunoaştere privind fenomenul imigrației în România cu accent pe problematica integrării străinilor în societatea românească.

1. CONTRIBUȚŢII TEORETICE

Analiza factorială a corespondențelor urmărește descrierea relațiilor dintre două variabile nominale într-un spațiu de mici dimensiuni. Deși nu este o metodă de analiză multivariată, ci una bivariată, prin analiza factorială se pot descrie relațiile dintre modalitățile variabilelor, ceea ce nu poate fi surprins cu ajutorul testului c2. Analiza legăturilor dintre variabile cu ajutorul tabelelor de contingență și al testului c2 ne oferă o informație globală asupra legăturii dintre două variabile, fără a surprinde asocierea dintre categoriile de răspuns ale variabilelor, mai ales când numărul acestora este mare și tabelul de contingență are multe linii și coloane. (Constantin, 2012) Analiza factorială a corespondențelor este o tehnică grafică multivariată concepută pentru a explora relațiile dintre variabilele categorice. (Sourial, Wolfson, et al., 2010) Analiza factorială a corespondențelor scade rândurile și coloanele unei matrice de date dreptunghiulare în unități corespunzătoare, astfel încât fiecare poate fi afișată grafic în același spațiu redimensional. (Hoffman, Franke, 1986)

Analiza omogenității cuantifică legăturile dintre mai multe variabile măsurate nominal, prin atribuirea de numere fiecărei categorii de răspunsuri și fiecărui repondent. Analiza omogenității este asemănătoare cu analiza factorială a corespondențelor, dar nu se limitează la doar două variabile, fiind cunoscută și sub denumirea de analiza corespondențelor multiple. (Constantin, 2012) Analiza corespondențelor multiple este o tehnică de reducere a dimensiunilor care joacă un rol important în analiza tabelelor cu variabile nominale categorice, cum ar fi datele anchetei. (Fithian, Josse, 2017) Această analiză este o extensie a analizei factorială a corespondențelor care permite analiza modelului relațiilor mai multor variabile categorice dependente. (Abdi, Valentin, 2007)

Analiza componentelor principale face parte din categoria metodelor descriptive, care analizează interdependențele dintre variabile. Prin urmare, nu există variabile dependente și variabile independente, importantă fiind asocierea simultană dintre variabilele analizate. Analiza componentelor principale constă în realizarea unor combinații liniare ale variabilelor introduse în model, în scopul obținerii unui număr redus de componente care să explice anumite comportamente sau atitudini ale indivizilor, numite componente principale. (Constantin, 2012) Analiza componentelor principale a unei matrici de date extrage modelele dominante în matrice în termenii unui set complementar de scoruri și loturi de încărcare. (Wold, Esbensen, 1987) Obiectivul său este de a extrage informațiile importante din tabel, de a le reprezenta ca un set de noi variabile ortogonale numite componente principale și de a afișa modelul de asemănare a observațiilor și a variabilelor ca puncte pe hărți. (Abdi, Williams, 2010)

Analiza Cluster presupune împărțirea membrilor eșantionului în grupuri omogene în funcție de mai multe variabile, astfel încât să poată servi unei segmentări ce va fi realizată pe baza comportamentelor și atitudinilor indivizilor. Metoda se bazează pe calculul unor distanțe între indivizi și gruparea lor succesivă în funcție de proximitatea acestora, până la formarea grupurilor care se disting semnificativ între ele. (Constantin, 2012)

Analiza Cluster a fost folosită cel mai frecvent ca instrument de clasificare. A fost, de asemenea, folosit de unii cercetători ca mijloc de reprezentare a structurii datelor prin construirea de dendrograme sau de clustere suprapuse. (Punj, Stewart, 1983) Această analiză se adresează adesea unui anumit moment în timp, ignorând produsele anterioare de analiză a clusterului. (Gonen, Gelbard, 2017)

Analiza discriminantă face parte din categoria metodelor de analiză a dependențelor, fiind astfel o metodă explicativă. Caracteristica de bază a acestor metode constă în existența uneia sau mai multor variabile dependente și mai multe variabile independente. Între variabilele independente și cele dependente există o relație de tip cauză-efect, motiv pentru care pe baza modelelor construite putem efectua previziuni asupra evoluției variabilelor dependente în funcție de anumite valori pe care le pot lua variabilele independente. (Constantin, 2012) Analiza discriminantă este una dintre cele mai răspândite tehnici datorită succesului său în multe aplicații. (Tran, Gabbouj, 2017) Obiectivul unei analize discriminante este de a clasifica obiectele printr-un set de variabile independente, într-una din cele două sau mai multe categorii exclusive sau exhauistive. (Morrison, 1969)