統計解説書シリーズC-０３
第２版 データ分析入門２ 多変量解析法・MDSの応用
A5判３１２ページ・ソフトカバー
目次
第１章 多変量解析の目的と基本的な概念
1.1 多変量解析の利用目的と用語の解説…………………………………………………………
1
1.1.1 多変量解析の特徴………………………………………………………………………
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1.1.2 多変量解析法の一覧……………………………………………………………………
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1.1.3 基本的な用語……………………………………………………………………………
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1.2 多変量解析の基本的な概念と基本的な演算…………………………………………………
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1.2.1 相関係数と因果関係……………………………………………………………………
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1.2.2 要因分析における見かけ上の相関と因果関係の相関………………………………
7
1.2.3 多変量のベクトル表現と相関部分を除く計算式（多変量標準化）………………
8
1.2.4 多変量間の相関と一般化決定係数（多変量の説明率）……………………………12
1.2.5 一般化決定係数と一般化分散（多変量の説明率）…………………………………13
1.2.6 マハラノビスの距離と多変量標準化…………………………………………………16
1.2.7 距離と相関係数…………………………………………………………………………18
1.2.8 最小２乗法と特異値分解（要因分析の計算法について）…………………………20
第２章 因子分析･主成分分析の応用
2.1 主成分分析の目的………………………………………………………………………………21
2.2 因子分析法の目的と因子分析で用いられる概念……………………………………………27
2.3 因子の決め方（因子尺度の構成法）…………………………………………………………38
2.4 因子得点のプロット（因子分析の目的２）…………………………………………………47
2.5 分散共分散行列の主成分分析・因子分析……………………………………………………54
2.6 嗜好の個人差分析（評価者を変数にした分散共分散行列の分析）………………………56
2.7 積和行列の主成分分析・因子分析……………………………………………………………58
2.8 多重因子分析（時系列データの因子分析など）……………………………………………61
2.9 因子得点の追加法（外部因子分析）…………………………………………………………64
第３章 ノンメトリックＭＤＳの応用 順序情報の多次元尺度構成法
3.1 ＭＤＳ（多次元尺度構成法）の概略…………………………………………………………67
3.2 ノンメトリックＭＤＳの計算法について……………………………………………………72
3.3 実際のデータにおけるノンメトリックＭＤＳの性質………………………………………78
3.4 分析例……………………………………………………………………………………………80
3.5 既存のＭＤＳマップに刺激を追加する方法…………………………………………………90
第４章 クラスター分析の目的と利用法
4.1 クラスター分析の目的と特徴…………………………………………………………………93
4.2 クラスター分析の結果の表現例………………………………………………………………106
4.3 所属クラスターの判定（クラスターの外部分析）…………………………………………113
4.4 主軸クラスター（主成分クラスター・角度のクラスター）………………………………116
第５章 ＡＩＤ（Automatic Interaction Detector）
5.1 ＡＩＤ分析の目的………………………………………………………………………………119
5.2 ＡＩＤ分析の特徴………………………………………………………………………………120
5.3 分析例……………………………………………………………………………………………123
5.4 判別型ＡＩＤ分析（目的変数が複数の場合のＡＩＤ）……………………………………126
5.5 属性を目的変数にしたＡＩＤ分析（属性の判別型ＡＩＤ）………………………………128
第６章 コレスポンデンス分析
6.1 コレスポンデンス分析の目的と特徴…………………………………………………………129
6.1.1 対応させるということの意味…………………………………………………………129
6.1.2 計算手順の概略…………………………………………………………………………130
6.1.3 関連度の一般的な分析法とコレスポンデンス分析…………………………………131
6.1.4 コレスポンデンス分析の特徴…………………………………………………………135
6.2 コレスポンデンス分析の分析例………………………………………………………………139
6.3.1 クロス表・集計表のコレスポンデンス分析…………………………………………140
6.3.2 平均値表のコレスポンデンス分析……………………………………………………141
6.3.3 横パーセント表のコレスポンデンス分析……………………………………………142
6.3.4 相関係数表のコレスポンデンス分析…………………………………………………143
6.3.5 多重コレスポンデンス分析……………………………………………………………146
6.3.6 外部コレスポンデンス分析（要素の追加）…………………………………………150
6.3.7 対数コレスポンデンス分析……………………………………………………………152
6.3.8 ノンメトリック・コレスポンデンス分析……………………………………………154
第７章 数量化３類の特徴
7.1 数量化３類のデータと因子分析のデータ……………………………………………………155
7.2 数量化３類の目的………………………………………………………………………………156
7.3 数量化３類の特徴………………………………………………………………………………158
7.4 サンプルスコアの追加法（外部数量化３類）………………………………………………164
第８章 ３元データの分析法
8.1 ３元データの３つの種類………………………………………………………………………165
8.2 ３元データの分析の概略………………………………………………………………………167
8.3 ２元表を別々に分析する場合…………………………………………………………………169
8.4 ２元表を並べて因子分析（多重因子分析・外部分析）……………………………………170
8.5 ２元表を並べてコレスポンデンス分析（多重分析・外部分析）…………………………173
8.6 個人差を次元のウェイトで表現する場合（ＩＮＤＳＣＡＬモデル）……………………174
8.7 ３次関連度データの分析法（３重クロス表など）…………………………………………176
8.7.1 ３次関連度データと座標値変換モデル………………………………………………176
8.7.2 ３重クロス表のコレスポンデンス分析と潜在クラス分析…………………………178
8.7.3 計算法について…………………………………………………………………………179
8.7.4 分析の例…………………………………………………………………………………179
第９章 目的変数が多数の場合の要因分析
9.1 目的変数が多数の場合の要因分析法…………………………………………………………185
9.2 多変量回帰分析…………………………………………………………………………………192
9.3 正準相関分析法…………………………………………………………………………………204
9.4 多変量分散分析（多変量の検定）……………………………………………………………218
9.5 数量化２類・多重判別分析……………………………………………………………………227
第10章 目的変数が１つの場合の要因分析
10.1 測定値の種類と要因分析の従属変数 ………………………………………………………233
10.2 重回帰分析の解釈の仕方 ……………………………………………………………………234
10.3 段階的重回帰分析による時系列データの分析 ……………………………………………249
10.4 説明変数がカテゴリーの重回帰分析 ………………………………………………………253
10.5 目的変数が順序値の場合の重回帰分析 ……………………………………………………268
10.6 目的変数が度数・比率の場合の重回帰分析 ………………………………………………272
第11章 判別分析
11.1 判別分析の概要 ………………………………………………………………………………280
11.2 判別分析の方法と特徴 ………………………………………………………………………284
第12章 マルコフ予測・逐次的時系列予測
12.1 マルコフ予測（構成比の推移） ……………………………………………………………294
12.2 逐次的にパラメータを修正していく時系列予測 …………………………………………299
参考文献 ……………………………………………………………………………………………303
索 引 ……………………………………………………………………………………………306