対応分析のcaパッケージを初めて使ったのは2009年のことだった。

The Life and Times of Michael G | Life, Work and Music

Package ‘ca’

Michael Greenacre 著、藤本 一男氏訳の本がオーム社から出ている。

対応分析の理論と実践 －基礎・応用・展開－ | Ohmsha

『データサイエンスのための統計学入門・第2版』（黒川利明氏訳、オライリー・ジャパン）の第7章の「コレスポンデンス分析」でも、caパッケージが使われている。翻訳の誤りが各所にある。

library(ca)

.tbl <- matrix(c(12593,20650,23579,9256,9117,30032,7387,3088,4884,5968,
3243,2004,6990,2159,12807,25171,26528,10710,9805,33494,8324,2859,5127,6436,
2281,2144,7057,1884),byrow= T,4,7)

dimnames(.tbl) <- list(
  候補 = c("つもり","ながた","たけうち",
         "しみず"),
  区 = c("門司区","小倉北区","小倉南区","若松区","八幡東区","八幡西区","戸畑区"))

knitr::kable(.tbl)

par(family= "HiraKakuProN-W3", cex=0.86) 
mosaicplot(t(.tbl),shade=TRUE, main = "",dir=c("h","v"))

par(pty="s",family= "HiraKakuProN-W3")
plot(ca(.tbl),lines = c("T","F"))

ca(.tbl)

上記のスクリプトは、Sten-Erik Clausen著（藤本一男氏の訳及び解説）『対応分析入門：原理から応用まで』（オーム社、2015年）を参考にした。