多変量解析 Multivariate Analysis

第4章他の話題


多くの変数(変量)を同時にひとまとめにして分析し、それらがもっている多様な多元的情報を、引き出し、見やすくし、集約し、現象のしくみの解明、予測を行うための統計的諸方法。データがあれば、あらゆる分野へ適切な応用が可能。すでにコンピュータによる計算ソフトウェア(統計パッケージ)が非常に多く開発、市販されている。


主な多変量解析の方法

a) 相関係数、回帰分析の一般化と考えられる場合
     重回帰分析
     正準相関分析

b) 多くの変量を適切に綜合し、またそれによる判断の意思決定を行う場合
     主成分分析
     判別分析

c) 現象を説明する背後の要因(潜在変数)を想定する場合
     因子分析
     多次元尺度構成(MDS)
     共分散構造分析

d) ダミー変数(0-1変数、質的変数)を本格的に扱う場合
     数量化理論(林の数量化)
       数量化I類
       数量化II類
       数量化III類
       数量化IV類

e) 近さ・遠さをグラフ表示(デンドログラム)する場合
     クラスター分析

f) その他