多重対応分析 – カテゴリ変数用の新しいプラットフォームで、すぐに探索できます。Jianfeng Ding ( jianfeng.ding0 )、SAS、JMP 上級研究統計開発者
多変量解析では、少数の因子への次元削減が、多数の変数間の変動を捉えるための最も重要なステップです。 JMP には、連続変数の次元削減を行う主成分 (PC) プラットフォームがあります。ただし、カテゴリ変数がある場合、PC プラットフォームを使用してモデル化することはできません。 JMP 12 では、多重対応分析 (MCA) プラットフォームを追加しました。これは、複数のカテゴリ変数を入力変数として受け取り、それらの変数のレベル間の関連性を特定しようとします。ヨーロッパと日本で人気のあるデータ分析手法である MCA が、すでに堅牢な多変量ツールボックスに追加されました。このプレゼンテーションでは、JMP 部門の従業員から収集した調査データと LeRoux らの Taste データセットを組み合わせて使用し、MCA プラットフォームを使用したデータの準備、統計分析、グラフ表現、解釈について検討します。また、カテゴリのクラウド、個人のクラウド、距離、次元、寄与、分析をサポートするための補足要素など、MCA のさまざまなトピックについても説明します。
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