主成分分析
観測された項目から、主成分と言われる、まとめる変数を考える
因子分析
観測された項目を説明できるモデルをつくる
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1.主成分分析
相関の高い変数から、合成変数を作成し、
次元を高める（データを集約する）
2.因子分析
見えない共通因子をさぐる
3.コレスポンデンス分析
散布図を利用して、類似度を視覚的に把握する
4.クラスター分析
類似する変数をクラスターにまとめる
・複数のデータの関連を調べる
・カテゴリーデータでは、クロス集計表をもとに、特化係数を分析する
・数量データでは、散布図をもとに、相関係数を分析する
数量化理論とは、質的データのための多変量解析方法
数量化Ⅰ類は、重回帰分析に対応する手法
数量化Ⅱ類は、判別分析に対応する手法
数量化Ⅲ類は、主成分分析に対応する手法
3種類以上の変数からなる変数間の関係を解析する
次のような手法がある
1．主成分分析
2．因子分析
3．重回帰分析
独立したデータとそれに従属するデータの解析
4.クラスタ化
似たデータをグルーピング化
5.判別
対象データが、どのグループに属するか
6．相関分析
2つのデータ群間の相関関係を分析
7．数量化理論
質的データを数値化して分析
