Die Korrespondenzanalyse dient der Visualisierung komplexer Daten, weshalb sie zur Durchführung von Positionierungsanalysen verwendet wird. Sie kann auch als ein Verfahren der multidimensionalen Skalierung (vgl. Kap.  8 ) von nominal skalierten Variablen charakterisiert werden. Sie ermöglicht es, die Zeilen und Spalten einer zweidimensionalen Kreuztabelle (Kontingenztabelle) grafisch in einem gemeinsamen Raum darzustellen. Ein besonderer Vorteil der Korrespondenzanalyse liegt darin, dass sie kaum Ansprüche an das Skalenniveau der Daten stellt. Die Daten müssen lediglich nicht-negativ sein. Die Korrespondenzanalyse kann daher auch zur Quantifizierung qualitativer Daten verwendet werden. Da sich qualitative Daten leichter erheben lassen als quantitative Daten, kommt diesem Verfahren eine erhebliche praktische Bedeutung zu. Beispiel: Gegeben sei eine Häufigkeitstabelle, deren Zeilen Automarken betreffen und in deren Spalten wünschenswerte Merkmale von Autos (z. B. hohe Sicherheit, schönes Design) stehen. Die Zellen der Matrix sollen beinhalten, mit welcher Häufigkeit ein bestimmtes qualitatives Merkmal den verschiedenen Automarken im Rahmen einer empirischen Erhebung zugeordnet wurde. Marken und Merkmale lassen sich sodann mit Hilfe der Korrespondenzanalyse in einem gemeinsamen Raum als Punkte darstellen. Dadurch lässt sich dann erkennen, wie die Automarken relativ zueinander und in Bezug auf die Merkmale von den Käufern beurteilt werden. Zur Durchführung einer Korrespondenzanalyse wird in diesem Kapitel die in IBM SPSS implementierte Prozedur CORRESPONDENCE verwendet.