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秀吉Dplus | 多変量解析

数量化2類分析

数量化2類分析を行う

数量化分析とは

複数の項目カテゴリのサンプルが所属する群を判別します。数量化理論2類は、線形判別分析に相当し、説明変数はカテゴリデータです。 判別分析が、

  • グループ分けに寄与する説明変数(量的変数)は何か
  • 新しい標本は、どの群に所属するか予測する
という分析目的であったのと、同様な目的が数量化2類の分析目的です。

  1. 分析ボタンの [数量化2類の実行]をクリックします。
  2. 分析項目を指定し、数量化2類分析を実行します。

    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

    数量化2類の指定画面

    タイトル数量化2類分析のタイトルを入力します。
    外的基準-SA外的基準にするSAを項目リストから1つだけボタンを押して選択します。続けて下側のカテゴリリストから2~5のカテゴリを選択します。
    説明変数-SA項目リストから総カテゴリ数250以内の説明変数をボタンを押して選択します。(すべての項目が2カテゴリの場合は125項目まで指定できます)
    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。
  3. 数量化2類分析の結果が表示されます。

    数量化2類出力結果

  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. データファイルにサンプルスコアを保存します。

    保存するサンプルスコア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。データファイルサンプルスコアが追加保存されます。

    サンプルスコア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。

    サンプルスコアの保存

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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