The Use of Canonical Correlation Analysis and Heliograph for Explaining Patterns of Political Integration Among Migrants in Host Societies

El análisis de correlación canónica es un método cuantitativo robusto para explorar los valores relacionados con dos conjuntos (independientes y dependientes) de variables. El estudio de los patrones de integración política de los migrantes en las sociedades de acogida se ajusta perfectamente a esta regla metodológica. En esta investigación, se aplicó el análisis de correlación canónica para detectar cómo las diferentes variables explicativas están produciendo diferentes niveles de competencias cívicas entre los jóvenes con antecedentes migrantes y nativos en España. Los resultados del análisis de correlación canónica generalmente se visualizan a través de tablas que no son fáciles de leer. Por el contrario, en esta oportunidad, la evidencia empírica se muestra a través de heliógrafos. Este es un método innovador de visualización de datos en el que la información relacionada con diferentes submuestras se ve simultáneamente. Los lectores de este estudio de caso aprenderán cuándo y bajo qué circunstancias es apropiado usar ambos métodos innovadores.

Canonical correlation analysis is a robust quantitative method for exploring the values related to two sets (independent and dependent) of variables. The study of patterns of political integration of migrants in host societies fits perfectly to this methodological rule. In this research, canonical correlation analysis was applied for detecting how different explanatory variables are producing different levels of civic competencies among youngsters with migrant and native background in Spain. Canonical correlation analysis results are generally visualized through non-reader-friendly tables. On the contrary, in this opportunity, the empirical evidence is shown through heliographs. This is an innovative method of data visualization in which information related to different subsamples is seen simultaneously. Readers of this case study will learn when and under which circumstances it is appropriate to use both innovative methods.