多重対応分析 – カテゴリ変数のための新しいプラットフォーム、すぐに検討可能!丁建鋒 、SAS、JMP シニア リサーチ 統計開発者
多変量解析では、多数の変数間の変動性を捉えるために、少数の因子に次元削減することが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が、カテゴリ変数がある場合は、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、多重コレスポンデンス分析 (MCA) プラットフォームが追加されました。このプラットフォームは、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さらに追加されました。このプレゼンテーションでは、Le Roux の嗜好データセットと、JMP 部門の従業員から収集した調査データを組み合わせて、MCA プラットフォームを使用したデータの準備、統計分析、グラフ表示、解釈について説明します。また、分析をサポートするために、カテゴリ クラウド、個人のクラウド、距離、次元、寄与、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。
