설문 조사된 데이터 분석에서 흔히 접하게 되는 것이 범주형 자료이다. 범주형 자료는 다루기가 좀 어려운 측면이 있다. 왜냐하면 분포 가정을 두는 데 한계가 있으며, 대표적으로 사용되는 로그선형모형의 경우 다루는 변수가 많아지면 모형이 매우 복잡해져서 설명하기가 어렵기 때문이다. 또한 다루는 변수는 많은데 칸 빈도가 0인 경우가 많으면 곤란하다. 따라서 전체 표본크기는 커야 한다.
이 책에서는 이와 같이 흔히 접할 수 있는 범주형 자료에 대한 기술적 분석 방법을 다루었다. 특히 통계적 추론은 배제하고 저차원 공간에서 어떻게 시각적으로 정보를 읽을 수 있는가에 초점을 맞추었다.
범주형 데이터 분석의 한 방법은 범주형 변수의 유의미한 변환을 찾아내 이를 자료에 내재된 구조적 특성을 명쾌하게 밝히는 데 활용하는 것이다. 이때 유의미한 변수변환과 범주에 대한 수량화값 계산에서 사용되는 알고리즘이 교대최소제곱과 최적척도법이다. 이 책에서 선택된 내용들은 기본적으로 그와 같은 알고리즘을 이용하여 해를 계산하는 내용들로 선정하였다.
