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秀吉Dplus | 多変量解析

主成分分析

多変量の変動を少数の合成変数(主成分)にまとめたり、変量間の相関関係から潜在変数(因子)を抽出します。人の心理や感性を分析するときによく利用される手法です。

主成分分析を行う

主成分分析は、与えられた複数の変数(数量データ)がもつ情報を集約する合成変数をつくる手法です。主成分分析では多変数の情報を集約できるだけでなく、主成分の集約の程度、すなわち、各主成分がもつ情報量を得ることもできます。

  1. 分析ボタンの [主成分・因子分析の実行]をクリックします。
  2. 分析項目を指定し、主成分分析を実行します。

    項目リストから項目を選択し、説明変数へ追加します。[OK]ボタンをクリックし分析を実行します。

    主成分分析指定画面

    タイトル主成分分析のタイトルを入力します。
    説明変数-数量項目、SA項目リストで選択した項目をボタンを押して説明変数に設定します。(3~250個まで選択できます)
    抽出条件必要に応じて抽出条件リストから抽出条件を指定します。
    分析方法主成分分析を選択します。
  3. 主成分分析の結果が表示されます。

    主成分分析の結果

  4. 出力された分析結果を保存するには[保存の確認メッセージ]の[はい]をクリックします。

    メインメニューの[ファイル]→[分析結果の保存]からも実行できます。

  5. 保存先のフォルダとファイル名(拡張子.wan)を指定し[保存]をクリックします。

    保存画面

  6. データファイルに主成分得点を保存します。

    主成分得点をクリックしてチェックマークを付け、[保存する] をクリックします。 データファイルに主成分得点が追加保存されます。

    主成分得点を保存する必要のない場合は[保存しない]を クリックします

    サンプル統計量の項目保存

搭載している多変量解析一覧

  1. 多変量解析の起動
  2. 多変量解析のウィンドウ構成
  3. 判別分析
  4. 重回帰分析
  5. 相関分析
  6. 主成分分析
  7. 因子分析
  8. 数量化分析とは
  9. 数量化1類
  10. 数量化2類
  11. 数量化3類
  12. クラスター分析とは
  13. クラスター分析(凝集法)
  14. クラスター分析(k-means法)

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