1 부 、 2 부 에서는 OECD加盟国 を × を （対象 対象 対象 と と し し 、 主 成分 成分 分析 分析 を を 使っ て て 、 各 国 々 の の 幸福 幸福 度 に 寄与 寄与 する する 要因 と と 関連 関連 性 や 、 寄与 する 間 の 関連 関連 性 、 各 国間 国間 の の 関連 性 など 調べ 調べ 調べ について まし 要因 要因 要因 要因 要因 要因 する する する する する する する する する する 要因 要因 要因 間 間 間 間 の の 関連 関連 性 性 、 、 各 各 国間 国間 国間 国間 ∎ 타.
今度は主成分析と並んで、代表的な多変量解析手法である階層型クラスター分析（以下、”クラスター分析”と表記）を使ってみます.
クラスター クラスター は は な な 統計 ソフトウェア で 実行 実行 でき でき ます が が 、 、 、 、 、 、 、 、 解釈 解釈 解釈 を を を 様々 様々 な 方向 から 検討 検討 できる メリット が あり ます ます 、 その その その 辺り 辺り を 実例 とともに 紹介 いたし ます ます。 が が が が が が が が が が ➢
■크라스타분할의 영업
幸福度に寄与する要因（残差も含めて7つ)を変数として用い、 JMPでクラスター分析を実行した結果を示します.
下図の左側は, デフォルトの出力レポート입니다.
下図の右側は, 変数のkara-mapp(緑～赤)を表示し, 5つのクラスターで色分けしたレポート입니다.
カラーマップは、指定した変数の値を色の濃淡で表したものです。
今回は、対象となる37の国을 5つの つの グループ グループ グループ グループ グループ 分け치 まし치용 액어치 용액 액용어 용용용 용용용 액용 용액용 용용용용 액용 용사용 용용용용 용용용용용용용 용용용용용용용용용 용용용용용용용용용용용용용용용용용용용 용액 용용용 용사 용용용용용용용용용위위용위위용용용위위위치치치치치치치치 D D D D D D D D D D 기인함으로 임으로 （후란스、스포인、포르트갈、에스트니아）に属していることがわかりますね。
※크래스타-분할로 하는 것은 구조의 클라스타-에-분할하는 것이 좋다는 뜻으로, JMPでも分ける基準等が表示されますが, ここでそのことは述べません.
ここで焦点としたいのは、クラスター分けした結果が固有知識と照らし合わせてきちんと解釈ができるのか、すなわち各クラスターの意味付けができて、それは納得いくものかどうかです。クラスター分析を実務で利用するときには、この点が重要になります.
■各クラスターに意味付け
カラーマップをみると、赤色のクラスターに属する国のカラーマップは全體的に赤い色になっています。これは、大体どの項目の幸福度も高いことを意味しています。一方、오렌지색 (코스타리카, 메키시코, 코론비아)は、残差を除き全體的に緑の色になっています.
さらに詳しく考察するには、「クラスターの要約」というレポートを表示させます.このレポートは、各クラスターの度数や使用している変数平均値（クラスター示）が平坂。
この平均値を, 파라렐프롯트( 2 부参照）形式で表したものを参照してみます.
이 패러렐프롯트하크라스타로 색분할을 하는 것입니다.
このグラフをもとに、次のような解釈をしてみました。
클라스타 1 (赤) : どの項目も値が高い ⇒ 総合的に幸福度が高いグループ
클라스타 2(緑） :健康寿命が高いが、社会支援の充実度や人生選択の自由さが低い ⇒ 健康だけど窮屈な生活のグループ
클라스타 삼 (青) ： 健康寿命が高いが、他者への寛容性は低い ⇒ 健康だけど自分本位なグループ
클라스타 4(橙） ： GDPや社会支援の充実度は低いが、人生選択の自由さは高い ⇒ 経済的に豊かでないが自由があるグループ
클라스타 5( 물 ) ：特段高い項目や低い項目はないが、社会支援の充実度は高め ⇒ 社会支援が充実している平均的なグループ
やはりクラスターごとに幸福度の要因は異なってきており, 興味深い입니다.
■사라에 클라스타 分けの解釈を助ける機能
クラスター分析では, クラスターご와 に色分けされる ことを示しましたが, 色分けした結果は, データテーブルの行の属性として付加されます下図はデータテーブルの一部ですが, データテーブルの行の一部ですが、ついており、この色属性はJMPで描く他のグラフにも反映されます.
例えば、主成分分析の바이프롯트（ 1 부参照)を参照してみます.
クラスター分析での色分けがががあることがわかります。
主成分分析のスコアプロットでは、各サンプルの主成分スコアに基づき点がプロットされ、近くにあるものほど類似性が高いことを示すわけですが、具体的にどのようにグループで括ったら良いのかは迷うところです.このとき、今回のようにクラスター分析の色分け結果を合わせると、よりグループ分けが明確になることでしょう.
もちろん, 그라후빌다로 作成で きる地図にも反映されます.
地図上で塗りつぶされた色は、先ほど示したクラスターの色に対応します.
ヨーロッパを拡大してみます.
クラスター分析の結果は、国の位置に関する類似性も示しているように見えます。赤色の国は総合的な幸福度が高い国と解釈しましたが、中そのよう国は国はとと。特に北欧諸国の社会充実度は高く、寿命も高いことを知っていますので、赤のクラスターの解釈と合致します.
ヨーロッパの西側に位置置する스페인, フランスは青色のクラスターに分類されていますが, 日本も青色です。幸福度という観点から考えると、日本はスペインやフランスてゼいぞぞゼいぞゼいぞぞ
他にも、南米にあるメキシコ、コスタリカ、コロンビアは地理的にも近いですが、クラスターとしても類似していることがわかります。そんなに豊かでないけど自由があると解釈しましたが、確かにそんなイメージがありますね。
いかがでしたか。今回の브로그 시리즈로 では、主成分分析やクラスター分析を用いると、多変量のデータをさまざまな角度から考察できることを示しました。
JMP는 주성분분할과 클라스타분할, 데이타분할과 합일, 深く結果を考察로 利点がありますので, ぜひともご活用.
