딩젠펑 , JMP 선임 연구 통계 개발자, SAS
다변량 분석에서, 다수의 변수 간의 변동성을 포착하기 위한 가장 중요한 단계는 변수를 소수의 요인으로 축소하는 것입니다. JMP에서는 연속형 변수에 대한 차원 축소를 위해 주성분 분석(PC) 플랫폼을 제공하지만, 범주형 변수의 경우에는 PC 플랫폼을 사용할 수 없습니다. 이에 JMP 12에서는 다중 대응 분석(MCA) 플랫폼을 추가하여, 여러 개의 범주형 변수를 입력 변수로 받아 해당 변수들의 수준 간 연관성을 파악하고자 했습니다. 유럽과 일본에서 널리 사용되는 데이터 분석 기법인 MCA는 이미 강력한 JMP의 다변량 분석 도구에 새롭게 추가된 기능입니다. 본 발표에서는 Le Roux's Taste 데이터셋과 JMP 부서 직원들을 대상으로 수집한 설문조사 데이터를 활용하여 MCA 플랫폼을 사용한 데이터 준비, 통계 분석, 그래프 표현 및 해석 과정을 살펴보겠습니다. 또한, 범주 클라우드, 개인 클라우드, 거리, 차원, 기여도, 분석을 지원하는 보조 요소 등 MCA의 다양한 주제에 대해서도 논의할 예정입니다.
