ABSTRACT
A análise de correspondências múltiplas (ACM) é uma técnica pertinente para a psicologia, pois permite estudar associações entre diversas variáveis categóricas tais como características individuais e respostas a questionários, produzindo um mapa que permite visualizá-las. No entanto, é frequentemente mal interpretada, pois trabalha com um nível alto de dimensões, o que torna difícil verificar os dados originais. O trabalho apresenta uma técnica auxiliar para a ACM, a tabela de proporções condicionais, que apresenta as proporções das variáveis incluídas isoladamente e em relações bivariadas, possibilitando a identificação de associações e sua magnitude de modo concreto. O trabalho inclui a aplicação empírica de análise de atribuições de tarefas domésticas a homens e mulheres, proveniente de pesquisa com 958 adultos que forneceram opiniões em levantamento de dados realizado no interior do Brasil. A principal contribuição da tabela de proporções condicionais está no esforço de tornar mais acessível e precisa a utilização da ACM para pesquisadores de psicologia.
Multiple correspondence analysis (MCA) is a relevant technique for psychology, since it allows the study of associations among various categorical variables such as individual characteristics or questionnaires responses, producing a map that makes it possible to visualize them. However, it is often misinterpreted as it deals with a high level of dimensions that makes it difficult to verify the original data. The paper presents an auxiliary technique for MCA, the conditional proportions table, which presents the proportions of the included variables in isolation and in bivariate relationships, enabling the identification of associations and their size in a concrete way. The paper includes an empirical application of the analysis of the attribution of domestic tasks to men and women, from a study with 958 adults who provided their opinions on a survey carried out in the Brazilian countryside. The main contribution of the conditional proportions table lies in the effort of making the use of MCA more accessible and precise for psychology researchers.