XLSTATによるコレスポンデンス（対応）分析はどのように実行しますか?
データと結果のExcelシートはこちらか らダウンロードできます。 データは、映画ファンに彼らが見たばかりのフィルムについての意見を聞き取り調査したものです。観衆は年齢のカテゴリも聞かれました。
XLSTAT を開いて、XLSTAT｜Analyzing data｜Correspondence analysisコマンドを選択するか、"Analyzing Data" ツールバー（下図）の対応するボタンをクリックしてください。
ボタンをクリックすると、Correspondence analysisダイアログ・ボックスが現れます。そしてExcelシート上のデータを選択してください。 もしデータが（下図の事例のように）ピボットテーブル形式であれば、Contingency table
形式を選択してください。もしデータがObservations/variables（オブザベーション／変数）形式であれば、対応するオプションを選択 してください。 contingency tableのカテゴリー名前が含まれているので、Labels included
オプションが選択されるのが良いです。さて、事例での結果の表の左上のコーナー: AFC!$J$4をクリックしてください。AFCはExcelシートの名前です。別のシートまたはワークブックに結果を書き込むように選択することもでき ます。
結果が表示されて、要求されるグラフィカル・オプションを選択して確認します。列と行が独立であることを検証するためのカイ2乗独立性検定を含むた くさんのオプションが利用できます。分析のクォリティは、ヒストグラムまたは固有値の表の参照によって評価できます。最初の2つ（またはわずか）の固有値 の合計が全体の説明に近ければ、その分析のクォリティは高いです。この事例での統計解析は、最初の2つの固有値が全体の97%に達するので、とても良い クォリティです。
結果を見るには 
をクリックしてください。
Correspondence analysis（対応分析）における最も興味深い結果は、行と列の両方を含むカテゴリーのマップです。もし分析のクォリティが良いならば（この事例では 97%）、マップはデータの解釈に役立ちます。我々は、調査された人々の間で、16歳から24歳の間が、他のカテゴリーに属する人々よりも、よりフィルム を好む傾向があることがわかりました。 55-64 歳のカテゴリーの人々は、最もそれを好むのが少ないグループです。
Correspondence analysis（対応分析）は、クロス表を分析するための最も効果的なテクニックです。調査に2つ以上のカテゴリ カル変数が使われた場合は、Multiple Correspondence analysis (MCA)を使用するのが最善のテクニックです。
