第1部分、第2部分では经合组织加盟国（トルコを除く）を対象とし、主要成分分析を使って、各国々の幸福度に寄与する要因との关连性や、寄与する要因との关连性や、寄与する要因との关连性、各地间の关连性などについて调べました。
今度は主要成分分析と和んで、代表的な多変量解析手段である阶层型kurasuター分析（以下、“kurasuター分析”と表记）を使ってみます。
kurasuター分析はさまざまな统计ソfutoウェaで実行できますが、JMPでは、kurasuター分析によって分けられたkurasuターの解釈を様々な方向から検讨できるメrittoがありますので、その辺りを実例とともに介介绍いたします。
■kurasuta分析の実行
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、联合管理计划でkurasuta分析を実行した结果を示します。
下図の左侧は、デォルトの出力reポートです。
下図の右边は、変数のカラーマップ（绿～赤）を表示し、 5つのkurasuターで色分けしたreポートです。
カラーマップは、指定した変数の値を色の浓淡で表したものです。次のように凡例を表示させることができます。
今回は、対象となる37の国を5つのクラスター（グループ）に分けました。kurasuター分析のreポートに表示されている国名には色がついていますが、同じ色であれば同じkurasutaに属していることを示します。日本は青色のkurasuta （furansu、supein、porutogaru、esutonia）に属していることがわかりますね。
※kurasuta分けでは个のkurasutaに分けれ何ば良いかという议论があり、联合管理计划でも分ける基准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、 kurasuター分けした结果が固有知识と照らし合わせてきちんと解釈ができるのか、すわち各kurasutaの意思付けができて、それは纳得いくものかどうかです。kurasuター分析を実务で利用するときには、この点が重要になります。
■各kurasuターに表示付け
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部的に赤い色になっています。これは、大体どのの项目幸福度も高いことを表示しています。 亲密、オrenジ色のkurasuター（コsuタリカ、メキシコ、コロンビア）は、残差を除き全体的に绿の色になっています。これは、他のkurasuターに比べ幸福度が全体的に低いことを示しているわけです。
さらに详しく广告するには、「kurasuターの要约」というreneポートを表示させます。このoreポートには、各kurasuターの度数や使用している変数の平均値（kurasuター平均）が表示されます。
この平均値を、パララルプロト（第2部分参照）形式で表したものを参照してみます。
このパラールプロットはkurasuターで色分けされているので、各kurasuターの特徴を示意するのに便利です。
このグラをもとに、次のような解釈をしてみました。
克拉斯塔1（赤） : どの项目も値が高い ⇒ 総合的に幸福度が高いグループ
克拉斯塔2（绿） ：健康消费が高いが、社会支持の充実度や人生选択の自由さが低い ⇒ 健康だけど穷屈な生活のグループ
克拉斯塔3（青） ： 健康消耗が高いが、他者への寛容性は低い ⇒ 健康だけど自分位なグループ
克拉斯塔4（橙） ：国内生产总值や社会支援の充実度は低いが、人生选择択の自由さは高い⇒経済的に豊かでないが自由があるグループ
克拉斯塔5（水） ：特段高い项目や低い项目はないが、社会支持の充実度は高め ⇒ 社会支持が充実している平均的なグループ
やはりkurasuターごとに幸福度の要因は异なってきており、兴味深いです。
■さらにkurasuター分けの解釈を助ける机能
kurasuta分析では、kurasuターごとに色分けされることを示しましたが、色分けしたたは、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、行番号の中间に色がついており、この颜色属性は联合管理计划で描く他のグラfuにも反应されます。
例えば、主要成分分析のバイプロト（第1部分参照）を参照してみます。
kurasuター分析での色分けがバイプロットに反应されており、プロト点は色ごとに近い位置にあることがわかります。
主要成分分析のコプロットでは、各サンプルの主要成分がプロットされ、近くにあるものほど类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结果を合わせると、よりグループ分けが明显になることでしょう。
もちろん、グラfuビルダーで作成できる地図にも反应されます。
地図上で涂りつぶされた色は、先ほど示したkurasuターの色に対応します。
ヨーロパを拡大してみます。
kurasuター分析の结果は、国の位置に关する类似性も示しているように见えます。赤色の国は総合的な幸福度が高い国と解釈しましたが、そのような国はヨーロパに集中しています特に北欧诸国の社会充実度は高く、消耗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。
ヨーロパの西侧に位置するsupein、furansu青色のkurasuターに分类されていますが、も青色です。幸福度という観点から考えると、日本はsuペインやfuransuと 类似しているようです。
他にも、南米にあるメキシコ、コsuタリカ、コronビは地理上的にも近いですが、kurasuターとしても类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、确实かにそんなイメージがありますね。
いかがでしたか。今回のブログshiriーズでは、主要成分分析やkurasuター分析を用いると、多変量のデータをさまざまな 角度から弯できることを示しました。
JMPでは主要成分分析やkurasuター分析について、データや分析结果と向き合いながら、深く结果を意外できる利点がありますので、ぜひともご活用ください。
