1 부 에서는 OECD加盟国（トルコを除く）を対象とし、主成分分析の負荷量プロットやSCOアプロットから、各国々の幸福度に寄与する要因との関連性や、寄与する要因間国の関連性や、寄与する要因間国の性などについて調べました.
今回の2 부では、主成分分析の結果をさらに考察し、他の国とは異なる幸福感を持っている国はどこなのか？ 異なる幸福感の要因となるものてみをか？ についてまてま
これに対し、 JMP의 주성체분할로, 데타(산풀)의 야외 활동을 이해하기, 나보소의 데이터를 야외로 나눕니다.があるので、これを活用 してみます。
■他の國々과 異なる幸福状態を示す国は？
Part 1 で紹介しましたが, 再度, 今回の幸福度分析に関する 스코아프롯트を再掲します.
이 스코아프롯트에는, JMPのoptionを用い”스코아프롯트に対する90%確率楕円” を追加しています.
스코아프롯트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あります.
我が国である日本(일본)を含め, 한국 (대한민국) 、메키시코 (멕시코)が楕円の外側に位置しています。
(※기리샤 (그리스)もギ리기리楕円の外に位置しますが, ここでは無視します. )
主成分分析のスコアプロットは、多変量の量的データに対し、多変量空間における外れ値を調べる用途で使われることがあります。スコアプロット自体はいわゆる散布図ですので、点のプロットを見ながら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삼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？
파트 1 で 示し で バイ プロット プロット (スコア プロット プロット プロット と と と 負荷 量 プロット を を 重ね あわせ あわせ た プロット プロット プロット で 、 、 国 国 と と 項目 間 間 の 関連 関連 性 が が 見て とれる とき は 、 国 の 近く に ある ある 幸福 要 因 の の 項目 を 調べる こと こと こと こと 国 国 国 国 国 ある ある ある ある ある ある ある ある ある ある 国 国 国 国 国 国 の の の の 近く 近く 近く 近く に ある ある ある 幸福 幸福 要 要 因 因 の の の 項目 を 調べる こと인지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option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」
JMP로, 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optionを選択すると、次のようなレポート(그라후)が表示されます.
※上記の図はデフォルトの出力に対し、主成分の数を”2”に、有意水準を0.1に変更し、最初に示した”스코아프롯트の90%確率楕円”に合わせています.
Graf の 横軸 は データテーブルで の データ (Sanpl)の並び順になりますが, この例では左側が全體的な幸福度が高い国を, 右側が低い国を示しています.
縦軸の티 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示し、 엑스軸に対して平行に引かれている赤い線（ UCL = 4.44 ）がしきい値になります.先ほどのスコアプロットの確率楕円と同様に、멕시코、日本、韓国が外れ値になっていることがわかります.
ではなぜ, この삼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삼つのプロット点を選択し、「選択した行の寄与率プロット」말하자면 おプションを実行すると、選択した行（国）ごtoに棒grafが表示されます。
表示される「 티 2寄与率プロット」は、外れ値分析で表示されたグラフの縦軸の値に、各幸福の項目がどれぐらい寄与しているかを示したものです.値が大きい(棒が長い)ほど、その項目が大きく影響している、つmari外れていことの大きな原因になっていることが言えるのです.
それぞれの国に対するプロットを見てみましょう.
메키시코의 寄与率프롯트
健康寿命が最も大きく寄与しており、その次にGDPが寄与しています。
韓国の寄与率프롯트
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프롯트
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삼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。
■파라레르프롯트와 併せて解釈する
寄与率proclott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tiveに寄与しているのか、ネgativevに寄与しているかはわかりません。
예를 들어, 삼つの国では共通して健康寿命が大きく寄与していることが分かりましたが、健康寿命が他の国より高すぎる（ポジティブ）ことが寄与しているのか、または他の国より低すぎる（ネガティブ）이것이寄与しているかは示していないのです.
바이프롯트모併せてみると、その項目がポジtiveなのかネgativeなのかを知るのに参考になりますが、 JMPのグラフビルダーを使って、次のようなPararelプロットを描くのも良いでしょう。
paraレルプロットは、各国における項目の値を折れ線で結んだものです。これにより、各項目の値の相対的なき大さを比較できます
外れ値となった삼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？）그렇다고 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（ 관대 ）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ていません。
韓国（水色の折れ線） ： 健康寿命は高く、社会支援の充実度は低いことで、これらの寄与率は高いことがわかります。同じアジアでも、韓国は社会支援の充実度が低いと感じていることを初めて知りました。
메키시코(黄緑色の折れ線) ： 健康寿命が低く、 GDP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 다음글 に縮約したものなので、 2つの成分の累積寄与率が低い場合は、上記のような外れ値分析の寄与度topararelerprlottの解釈が一致するとは限りません。
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。
다음 파트 3ではクラスター分析を使って、幸福の要因が似ている国、違う国を分類し、主成分分析のレポートと併せて解釈してみます。
