Analysis)は、複数の質的変数の間の関係性を調査することを可能にします。主成分分析が量的変数にすることを質的変数にします。質的変数のカテゴリ間およびオブザベーション間の距離を視覚的に観察できるマップが得られます。2つより多くの変数がある場合に一般化したものとして理解することもできます。一連の変換は、イナーシャに基づく基準に対して最適な表現空間での質的変数のカテゴリの座標、およびオブザベーションの座標の計算を可能にします。MCAの場合、合計イナーシャが、カテゴリの平均数マイナス1に等しいとを示すことができます。実際のところ、イナーシャは,、テゴリ間の連関の度合いのみにはよらないが著しく膨張する。(JCA)からヒントを得て、イナーシャの修正済みバージョンを提案しました。この修正は、マップのより高く意味のあるパーセンテージを持つことを可能にします。(2006)によって開発された最新手法です。これは、入力テーブル中のすべての利用可能な情報を考慮に入れながら、いくつかのカテゴリのみに関する分析に集中することを可能にします。部分集合に属するカテゴリを選択できます。configuration.Accept。