多次元展開 (PREFSCAL)
多次元展開手続きは、共通の量的尺度を見つけるためのもので、2 組のオブジェクト間の関係を視覚的に調べることができます。
例: 21 人の個人に対して、15 項目の朝食を好みの順に 1 から 15 までランク付けするように依頼したとします。多次元展開を使用すると、個人が朝食の項目を主に 2 つの方法 (柔らかいパンと硬いパン、脂肪のある項目と脂肪のない項目) で区別していることがわかります。
また、運転手のグループに対して、26 モデルの自動車の 10 個の属性について 6 段階の尺度 (1 =「まったくそう思わない」から 6 =「本当にそう思う」) で評価するように依頼したとします。個人間の平均を取ったため、値は類似度と見なされます。多次元展開を使用することにより、類似するモデル群と、互いに最も密接に関連する属性群が見つかります。
統計と作図: 多次元展開手続きで作成できるのは、反復の記述、ストレス測定、ストレス分解、共通空間の座標、最終布置におけるオブジェクト距離、個別空間重み、個別空間、変換後の近傍、ストレス・プロット、共通空間の散布図、個別空間の重み散布図、個別空間の散布図、変換プロット、および Shepard 残差プロットです。
多次元展開データの考慮事項
「データ」。データは、長方近傍行列の形式で提供されます。各列は、個別の列オブジェクトと見なされます。近傍行列の各行は、個別の行オブジェクトと見なされます。複数の近傍度ソースがある場合、行列が積み重ねられます。
仮定: 2 つ以上の変数を指定する必要があります。解の次元数は、オブジェクトの数から 1 を減算した数値を超えることはできません。ソースを 1 つだけ指定した場合、すべてのモデルが同一モデルに等しくなるため、分析のデフォルト・モデルは同一モデルになります。
多次元展開を行うには
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。
- 長方近傍行列の列を識別する変数を 2 つ以上選択します。各変数は、個別の列オブジェクトを表します。
- 必要に応じて、列オブジェクト変数の数に等しい数の重み付け変数を選択します。重み付け変数の順序は、重み付けの対象となる列オブジェクトの順序と一致している必要があります。
- 必要に応じて、行変数を選択します。この変数の値 (または値ラベル) は、出力内の行オブジェクトのラベル付けに使用されます。
- 複数のソースがある場合は、必要に応じてソース変数を選択します。データ・ファイル内のケースの数は、行オブジェクト数にソース数を乗算した数値と一致している必要があります。
また、多次元展開のモデルを定義したり、共通空間に対して制限を設定したり、収束基準を設定したり、使用する初期布置を指定したり、プロットと出力を選択したりすることができます。
この手続きでは、PREFSCALのコマンド・シンタックスが貼り付けられます。