多重コレスポンデンス分析
多重応答分析では、同じカテゴリー内のオブジェクトは距離的に近く、異なるカテゴリーのオブジェクトは距離的に遠くなるような形で、数値をケース (オブジェクト) とカテゴリーに割り当てることにより、名義 (カテゴリー) データが数量化されます。各オブジェクトは、そのオブジェクトに適用されるカテゴリーのカテゴリー・ポイントにできる限り近づくように配置されます。この方法で、カテゴリーはオブジェクトを等質なサブグループに分割します。変数により、同じカテゴリー内のオブジェクトが同じサブグループに分類される場合、それらの変数は等質な変数と見なされます。
例: 多重応答分析を使用して、職種、人種、性別間の関係を図示することができます。これにより、例えば、人種と性別では人々の間に差異があるが、職種では差異がないことなどがわかります。また、ラテンアメリカ人とアフリカ系アメリカ人のカテゴリーが互いに類似していることなどもわかります。
統計と作図: オブジェクト・スコア、判別測定、反復の記述、元の変数と変換後の変数の相関、カテゴリー数量化、記述統計、オブジェクト・ポイントのプロット、バイプロット、カテゴリー・プロット、結合カテゴリー・プロット、変換プロット、および判別測定プロット。
多重応答分析データの考慮事項
「データ」。文字列変数の値は、英数字の昇順で常に正の整数に変換されます。ユーザー定義の欠損値、システム欠損値、および 1 未満の値は、欠損値とみなされます。値が 1 未満の変数は、再割り当てを行うか定数を加算することにより、非欠損値変数にすることができます。
仮定: すべての変数が、多重名義尺度水準を持ちます。データには、3 つ以上の有効なケースを含める必要があります。この分析は、正の整数データに基づきます。離散化オプションは、小数値変数の値を正規分布に近いカテゴリーにグループ化することによってその小数値変数を自動的に分類し、さらに、文字列変数の値を正の整数に自動的に変換します。他の離散化方式も指定することができます。
関連プロシージャー: 変数が 2 つの場合、多重応答分析はコレスポンデンス分析に類似したものになります。順序特性または数値特性を持っている変数の場合は、カテゴリー主成分分析を使用する必要があります。変数の組について調べる場合は、非線型正準相関分析を使用する必要があります。
多重応答分析を行うには
この機能を使用するには、SPSS® Statistics Professional Edition または Categories オプションが必要です。
- メニューから次の項目を選択します。
- 「すべての変数が多重名義」を選択します。
- 「単一グループ」を選択します。
- 「定義」をクリックします。
- 2 つ以上の分析変数を選択し、解の次元の数を指定します。
- 「OK」をクリックします。
必要に応じて、検出された解に適合させる補助変数を指定することも、プロットのラベル付け変数を指定することもできます。
この手続きでは、MULTIPLE CORRESPONDENCEのコマンド・シンタックスが貼り付けられます。