Çoklu Sınıflandırma Analizi
MCA
Tanım
Kategorik ve sürekli bağımsız değişkenlerin bir bağımlı değişken üzerindeki etkilerini, doğrusal regresyon çerçevesinde incelemek için kullanılan çok değişkenli bir istatistiksel analiz yöntemidir.
Örnek Vaka / Uygulama
Bir sağlık psikolojisi araştırmacısının, bireylerin günlük stres seviyeleri (sürekli bağımlı değişken) üzerinde medeni durum, gelir grubu ve eğitim düzeyinin (kategorik bağımsız değişkenler) etkisini incelediğini varsayalım. Örneklemdeki alt grup büyüklükleri eşit olmadığında ve yaş gibi ortak değişkenlerin etkisinin arındırılması gerektiğinde MCA kullanılarak her bir kategorinin (örneğin 'üniversite mezunu' olmanın) stres skoruna net katkısı, diğer değişkenler sabit tutularak hesaplanır.
Derin Analiz
Çoklu Sınıflandırma Analizi (MCA), standart varyans analizinin (ANOVA) temel varsayımlarının esnetilmesi gereken durumlarda veya bağımsız değişkenlerin kategorik (nominal veya ordinal) olduğu karmaşık veri setlerinde tercih edilen bir istatistiksel modellemedir. Temelde, dummy (kukla) değişken kodlamasına alternatif olarak geliştirilmiştir ve her bir kategorinin genel ortalamadan sapmalarını (net ve ham etkileri) gösteren katsayılar üretir. Çoklu bağlantı (multicollinearity) problemlerinin yönetilmesinde ve dengesiz veri tasarımlarında (unbalanced designs) regresyon katsayılarının yorumlanmasını kolaylaştırır. Sosyal bilimler ve epidemiyolojik araştırmalarda, demografik değişkenlerin kontrol altına alınarak ana etkinin incelenmesinde analitik bir köprü görevi görür.
Etimoloji
İngilizce 'Multiple Classification Analysis' ifadesinin kısaltmasıdır. 'Multiple' (Latince 'multiplicare' - katlamak, çoğaltmak), 'classification' (Latince 'classis' - sınıf, grup + 'facere' - yapmak) ve 'analysis' (Yunanca 'analysis' - çözme, parçalarına ayırma) kelimelerinin birleşiminden türetilmiştir.
Karıştırmayın
Çoklu Diskriminant Analizi (MDA) ve Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA) ile sıklıkla karıştırılır. MDA, bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılırken; MCA, sürekli bağımlı değişkeni tahmin etmek için kategorik bağımsız değişkenleri kullanır. MANOVA ise birden fazla sürekli bağımlı değişkenin aynı anda incelenmesini hedefler.