多次元尺度法 | 統計解析ソフトエクセル統計

多次元尺度法： Multi-Dimentional Scaleing

分析例ファイル
処理対象データ
出力内容
参考文献

概要

多次元尺度法は、多変量データから距離を計算し、高次元データを低次元データにマッピングします。類似したものを見つけ出します。

多変量データと類似度行列データとに対応しています。分析の結果、座標値と散布図が求められます。

多変量データにおいては、1つでも変数の欠けているケースは分析実行時に自動的に除かれて計算されます。

分析例ファイルのダウンロード

多次元尺度法を使用する際のデータの形式やダイアログの指定方法、出力結果などを以下のExcelファイルからご確認いただけます。ダウンロードしてご参照ください。この分析例ファイルは、製品をご購入された場合にも自動でインストールされます。

ex_09_Multivariate.xlsx

なお、エクセル統計の無料体験版では、分析例ファイルのデータを実際に分析してみることができます。

無料体験版ダウンロード

処理対象データ

データベース形式

		データサイズ範囲		処理対象データ
		行数	列数	数値	文字列	空白
個体の布置	データラベル	3～1,000行	1列	○	○	○
個体の布置	分析に用いる変数	3～1,000行	2～100列	○	欠	欠
変数の布置^※1	分析に用いる変数	3～1,000行	3～100列	○	欠	欠

※1：変数の布置をプロットする場合は、データラベルの情報を分析には用いません

行列形式

データサイズ範囲		処理対象データ
行数	列数	数値	文字列	空白
2～300行	2～300列	○	×	×^※2

※：○…処理可、×…処理不可、欠…欠損値として除く

※2：対角要素のみ空白は0として処理

行列形式概要

多次元尺度法（行列形式）

2行2列以上の行列であること
行列は正方行列かつ対称行列であること
対角要素は0または空白であること
非計量の場合は、対角以外の要素が0でないこと

出力内容

データベース形式

ケースの要約	有効ケース、目的変数のみ不明、説明変数のみ不明、ともに不明、全体の「サンプルサイズ」と「割合」
基本統計量	説明変数と目的変数の各変数の「サンプルサイズ」、「平均」、「不偏分散」、「標準偏差」、「最小値」、「最大値」
相関行列	目的変数の全体と各群における説明変数間の相関係数の行列
設定内容	ダイアログで設定した「距離計算」、「分析方向」、「計算方法」、「初期配置^※2」、「計算する次元数」、「ストレスの収束基準^※2」、「反復回数の上限^※2」、「指数^※3」
距離行列	対象間の距離行列
分析対象行列	分析対象となる行列
固有値※1	各次元に対する固有値
【グラフ】固有値スクリープロット※1	次元1から順に正の固有値の値を線でつないだ折れ線グラフ
固有ベクトル※1	各次元に対応する固有ベクトル
ストレス※2	次元ごとのストレス値
【グラフ】ストレスの変化※2	次元1から順にストレスの値を線でつないだ折れ線グラフ
投影結果	各個体をマッピングする際の座標
【グラフ】シミュレーション（次元1×次元2）	各個体を2次元空間にマッピングしたグラフです。シミュレーションの「回転角度」に数値を入力すると、入力した数値だけ回転させたグラフが描かれます。
投影結果（回転後）	各個体の座標をシミュレーションの「回転角度」に入力した数値だけ回転させた後の座標

※1：ダイアログで［計算方法］を［計量］とした場合

※2：ダイアログで［計算方法］を［非計量］とした場合

※3：ダイアログで［距離計算］を［ミンコフスキーの距離］とした場合

行列形式

設定内容	ダイアログで設定した「距離計算」、「分析方向」、「計算方法」、「初期配置^※2」、「計算する次元数」、「ストレスの収束基準^※2」、「反復回数の上限^※2」
距離行列	対象間の距離行列
二重中心化した距離行列	二重中心化した距離行列
固有値※1	各次元に対する固有値
【グラフ】固有値スクリープロット※1	次元1から順に正の固有値の値を線でつないだ折れ線グラフ
固有ベクトル※1	各次元に対応する固有ベクトル
ストレス※2	次元ごとのストレス値
【グラフ】ストレスの変化※2	次元1から順にストレスの値を線でつないだ折れ線グラフ
投影結果	各個体をマッピングする際の座標
【グラフ】シミュレーション（次元1×次元2）	各個体を2次元空間にマッピングしたグラフです。シミュレーションの「回転角度」に数値を入力すると、入力した数値だけ回転させたグラフが描かれます。
投影結果（回転後）	各個体の座標をシミュレーションの「回転角度」に入力した数値だけ回転させた後の座標