このガイドでは、主成分分析（PCA）の実行手順を説明します。この分析手法は、元の変数の線形結合からなる新しい変数セットを作成することで、データセットの次元数（つまり、変数の数）を削減するためによく使用されます。これらの変数セットは、統計的に互いに独立しており、元の変数に含まれる情報（つまり、変動と相関）を最も多く捉えます。
主成分
- 開いている JMP ®データ テーブルから、 [分析] > [多変量分析] > [主成分]を選択します。
- [列の選択]から連続変数を選択し、 [Y、列]をクリックします (連続変数には青い三角形が表示されます)。
- [OK]をクリックします。
デフォルトでは、JMP は固有値と 3 つの要約プロットを表示します。
- 固有値パレート図：パーセントと
各主成分によって説明される変動の累積合計パーセント。
- スコアプロット（中央）：最初の2つの主成分の散布図。下部のオプションを使用して、表示する2つの成分を選択します。
- 負荷プロット：元の変数と選択された2つの主成分間の相関。（注：因子負荷は回転しません。）
ヒント:
- デフォルトでは、相関関係に基づいて PCA が実行されます。
- 計算方法を変更したり、追加の結果を表示したり、主成分をデータ テーブルに保存したり、固有値に関連付けられた詳細情報を表示したりするには、上部の赤い三角形をクリックします。
- 主成分分析には、 Scatterplot 3Dプラットフォームまたは多変量プラットフォームからもアクセスできます。
Socioeconomic.jmp (Help > Sample Data Folder)Socioeconomic.jmp (ヘルプ > サンプルデータフォルダ)
解釈：
• 最初の2つの主成分は、データ全体の変動の93.4%（57.5 + 35.9 = 93.4）を占めます（パレート図を参照）。これらの数値は、スコアプロットとローディングプロットのグラフ軸に表示されます。
• 元の変数はすべて、第1主成分と正の相関関係にあります（負荷量プロットを参照）。総人口と総雇用は第2主成分と正の相関関係にあり、その他の変数は第2主成分と負の相関関係にあります。
詳細については、 JMP ヘルプの「多変量法 > 主成分」を参照してください。
