Teil 1ではOECD "性などについて調べました。
今回のTeil 2 "
これに対し、 JMPの主成分分析では、データ（サンプル）の外れ値を見つけ、なぜそのデータが外れているのかを分かりやすく解釈できる機能があるので、これを活用してみます。
■他の国々と異なる幸福状態を示す国は？
Teil 1で紹介しましたが、再度、今回の幸福度分析に関するスコアプロットを再掲します。
このスコアプロットには、 JMPのオプションを用い”スコアプロットに対する90%確率楕円” を追加しています。
スコアプロットでは、各国に対する第1主成分(横軸)のスコア、第2主成分（縦軸）のスコアがプロットされていますが、この楕円の外に位置する点がいくつかか
我が国である日本(Japan)を含め、韓国(Südkorea) 、メキシコ(Mexiko)が楕円の外側に位置しています。
(※ギリシャ(Griechenland)もギリギリ楕円の外に位置しますが、ここでは無視します。 )
主 成分 分析 の プロット は 、 多変 量 の 量 的 データ 、 多変量 空間 における 外れ 値 を 調べる 用途 で れる こと が ます。。 を 見 ながら ながら 視覚 視覚 視覚 視覚 視覚 視覚 視覚 視覚 視覚 視覚 視覚 &的に考察できる利点があります。
この例で外れ値となった3つの国は、他の国々と比較して幸福に寄与する要因が異なると考えられます。では、どの要因が大きく寄与して外れ値になったのでしょうか？
Teil 1 で 示し た プロット （スコア プロット と 負荷 量 プロット を あわせ た プロット） で 、 国 と 項目 間 の 性 が 見て とれる とき を 調べる こと こと こと により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により により 近く に 幸福 因 項目 を を 調べる こと こと により により により により の に 幸福 要 の を を 調べる こと こと 国 の の に ある 要 とれる を を 調べる ある 国 国 の の 近く ある.検討がつくことはありますが、明確に分からないことも多々あります。
このようなときに、 JMPでは主成分分析のオプションとして搭載している「外れ値分析」を使うことをお勧めします。
■ JMPの強力機能： 主成分分析における 「外れ値分析」
JMPでは、主成分分析のレポート左上にある赤い三角ボタンをクリックし、 [外れ値分析]のオプションを選択すると、次のようなレポート（グラフ）が表示されます。
„2“ に、有意水準を0,1に変更し、最初に示した”スコアプロットの90%確率楕円”に合わせています。
"
縦軸のT 2は、外れ値を示す指標だと考えてください。この値が大きくなるほど外れていることを礖し、 X軸に対して平行に引かれている赤い線（ UCL = 4,44 ） がしきい 値 に ます。 先ほど の スコア プロット の 確率 楕円 と に に メキシコ 、 日本 、 韓国 が 外れ値 に て いる こと が わかり わかり ます。。 “
ではなぜ、この3つの国は外れ値となったのでしょうか。ここからがJMPを使う醍醐味です。グラフ上でこの3 "
表示される「 T 2寄与 率 プロット 」、 外れ 値 分析 で 表示 さ れ た の 縦軸 の 値 に 、 各 幸福 の 項目 どれ ぐらい 寄与 し て いる か を 示し た です です です。。。 &値 が 大きい （が 長い） ほど 、 その 項目 が 大きく 影響 し て いる 、 つまり 外れ て こと の 大きな に なっ なっ て いる “ことが言えるのです。
Weiterlesen
メキシコの寄与率プロット
健康寿命が最も大きく寄与しており、その次にBIPが寄与しています。
韓国の寄与率プロット
社会支援の充実度、健康寿命が大きく寄与しており、残差（ 6つの項目では説明できない幸福度）も寄与しています。
日本の寄与率プロット
健康寿命が大きく寄与しています。併せて残差も大きく寄与しています。
いかがでしょうか。これら外れ値の3つの国間でみると、それぞれ寄与している要因が一緒ではないことがわかります。
■パラレルプロットと併せて解釈する
寄与率プロットで、どの項目が寄与しているかを調べられると述べましたが、寄与率だけではその項目がポジティブに寄与しているのか、ネガティブに寄与しているかはせ
例えば、 3 " ）ことが寄与しているかは示していないのです。
バイプロットも併せてみると、その項目がポジティブなのかネガティブなのかを知るのに双JMPのグラフビルダーを使って、次のようなパラレルプロットを描くのも良いでしょう。
パラレル プロット は 、 における 項目 の 値 を 折れ線 で だ もの です。 これ により 、 各 項目 の の 相対 的 大き さ を 比較 比較 でき ます。。。 -
外れ値となった3つの国は太い色付きの折れ線で示しましたが、三者三様（三国三様？）といった感じですね。
日本（赤色の折れ線） ： 健康寿命が他の国に対してダントツで高くなっています。また、他者への寛容性（ Großzügigkeit ）はかなり低いですが、他にも低い国かいくつかあるため、健康寿命ほど寄与率が高くなっ
韓国（水色の折れ線） ： 健康 寿命 は 、 社会 支援 の 充実 度 は 低い こと 、 これら の 寄与 率 は 高い こと が わかり。 同じ で も いる 、 こと を 初めて 初めて 知り まし た た 低い 感じ て いる こと を 初めて 初めて 知り 知り まし まし た 低い と て いる こと を 初めて 初めて 知り 知り 知り まし た 低い と て いる こと を 初めて 初めて 知り 知り 知り まし た 低い と て いる こと を 初めて 初めて 知り 知り まし た た 低い 感じ いる こと こと を 初めて 知り 知り まし た た と て いる こと を 初めて 支援 支援 の 充実 た が. 。
メキシコ（黄緑色の折れ線） ： 健康寿命が低く、 BIPが低いことが大きく寄与しています。
※注意： 主成分分析の外れ値分析の寄与率は、多次元のデータを2次元に縮約したものなので、 2つの 成分 の 累積 率 が 低い 場合 は 、 上記 よう な 外れ 値 分析 の 寄与 度 と パラレル の 解釈 が する と は 限り 限り ませ ん。。。 -
ここまで深く分析すると、国ごとの興味深い傾向を読み取ることができますね。
次回のTeil 3では クラスター 分析 を て 、 幸福 の 要因 が 似 て いる 、 違う 国 を 分類 し 、 主 成分 の レポート 併せ 併せ て 解釈 し て み ます。 °
