締切済み 主成分分析について 2006/07/05 13:33 主成分分析について勉強しているのですがむずかしくてよくわかりません。 簡単に説明してもらえないでしょうか。 よろしくお願いします。 みんなの回答 （1） 専門家の回答 みんなの回答 ssmarugoo ベストアンサー率47% (84/176) 2006/07/05 15:04 回答No.1 簡単に説明します。因子分析の一部です。 たくさんある項目に対して、ある共通因子が働いていると仮定して少ない項目に要約することができます。 例えば、１から５までの項目があると、まず相関行列を計算します。１－２、１－３・・・と１０通りのそれぞれ相関係数を出します。 相関行列をみればどれとどれが強く相関があるのかがわかりやすいです。 そして、共通因子がいくつあるのか？を計算するのが固有値です。これは、変化率の境目で見極めます。 そして、因子負荷量というのは、共通因子が働く強さを表す指標です。 回転というのは、因子の軸をまわすことです。この軸を自由にまわすことで説明しやすくなるからです。 質問者 お礼 2006/07/05 21:33 ありがとうございます。 主成分分析って難しいですね～。 広告を見て全文表示する ログインすると、全ての回答が全文表示されます。 通報する ありがとう 0 カテゴリ 学問・教育数学・算数 関連するQ&A 主成分分析について 主成分分析について 現在、主成分分析の計算方法を勉強をしているのですが、主成分得点の求め方がわかりません。 例をあげて説明させていただくと、 x１ x２ x３ 8 9 4 2 5 7 8 5 6 3 5 4 7 4 9 4 3 4 3 6 8 6 8 2 5 4 5 6 7 6 このようなデータを分析するとして、各変数の相関係数(X1X2 X2X3 X1X3)の値はわかりますし、計算方法もわかります。 またここから固有値もわかります。 しかしここからどうやって、主成分得点を求めればよいかわかりません。 どのように計算するのですか？よろしければご回答下さい。 主成分分析の第２主成分について 主成分分析初心者です。基本的なところから独学で勉強しています。 2種類の変数についてグラフ上で散布図を作成したとき、各点から最も近い距離にある直線を第一主成分軸としたとき、この第一主成分が最も寄与率が高くなることは分かりました。しかしなぜ第一主成分軸と直角で交わる直線が第二主成分軸となるのでしょうか？かならず直角で交わる直線が第二主成分軸となり、寄与率が二番目となるのですか？ 初心者ですので分かりにくいかと思いますが宜しくお願いします。 主成分分析について 主成分分析であるデータを解析したいのですが、主成分分析の手順や意味を詳しく記してあるページなど、ないでしょうか？ 調べてみたんですが、実際にデータをどう計算して主成分をだすのかよくわかりません。 よろしくお願いします。 天文学のお話。日本ではどのように考えられていた？ OKWAVE コラム 主成分分析について こんにちわ。だいぶ困っていることがあるので、皆さんにお尋ねします。 私は卒論でアンケートをとったのですが、その内容がこんな感じです。 「あなたが当てはまるものをいくつでもいいので○をつけてください」 このような感じです。 そこで分析するにあたり、知人から、これを主成分分析でやってみればといわれました。 複数回答にした場合、主成分分析ってできるのでしょうか？？ 普通なら５段階になっていてその平均で出したりするのではないでしょうか？ でも、できたらこのアンケート項目で主成分分析をしたいのですが、もしやり方があるならおしえてください☆ 主成分分析について 街頭アンケートを行い統計学的に分析しようと思い、主成分分析を利用しようと考えています。しかし、少々難しいく、困っています。「主成分の決め方」みたいなコツを教えてくれると幸いです。 主成分分析及びクラスタ分析について 統計について今勉強している者です。 ＳＰＳＳを用いて分析を実際に行っています。 主成分分析とクラスタ分析というよりＳＰＳＳの使用方法になってしまうのですが、 主成分分析を行って、得られた因子得点（回帰法）がデータに保存されます。 今回自分の場合は４つの主成分になりましたので fac1_1～fac1_4が得られています。 この得られた１～４をクラスタ分析にかけるというのは どのような結果を意味するのでしょうか？ 実際にクラスタ分析を行うと鎖効果もなく 非常によい結果が得られたのですが これが本当にクラスタ分析となっているのかが分からなくて。 お分かりの方が見えましたら、ご解答いただけるとありがたいです。 お願いいたします。 主成分分析について 道路の交差点についての印象を評価するために24の形容詞対（「明るい―暗い」など）を用いて30人にアンケート調査を行いました。アンケートは「横断歩道の有る無し」「信号機の有る無し」などで11種類の交差点についてそれぞれに行いました。これを主成分分析してそれぞれの交差点にどのような印象傾向があるのか調べたいのですが、主成分分析のかけ方に悩んでいます。 それぞれの交差点ごとで30人のアンケート結果に対して主成分分析をかけるのか（これだと一つ一つの交差点に対して抱く感性をまとめていることになりますよね？）、交差点ごとに24形容詞対それぞれの30人分の平均を出して、その平均を使って11種の交差点に対して主成分分析をかける（これだと全ての交差点に対して抱く感性をまとめていることになりますよね？）のか・・・。 主成分分析については少し調べたくらいで素人です。アドバイス等お願いします。 主成分分析 今主成分分析を勉強しているのですが、 よく、書籍で出てくる、データセットというのは何を指しているのでしょうか？ また、係数データを係数行列A（下にp×X）で示す。だとか、線形結合式で求めた値Z（下にｎ×k）＝X（下にn×p）A（下にp×k）を主成分得点と呼ぶ などの説明がまったくもって理解不能です。 どなたか助けてくれませんでしょうか；；；； 主成分分析 こんにちは、統計学初心者の大学生です。 統計学の授業で「体力テスト（テスト項目８つ、15人）の総合成績順位をつけなさい」という課題が出され、行き詰っています・・・。 主成分分析をして、因子負荷量やら主成分得点やらは計算済みです。 第４主成分まで（累積寄与率79%）で分析する、という所まで進んだは良いのですが、そこから何をどうすればよいのか分かりません。 テストの総合成績順位をつけるには、総合力を示している主成分を見つければ良いのでしょうか？（でもそれなら第４主成分までを選択する必要はないですよね） どなたかアドバイスよろしくお願いします！ 統計、主成分分析について すいません。 勉強中の身なのですが、まだあまり理解度は低いと思われます。 統計学の主成分分析なのですが、 分析内容は 「グループ毎のデータを用意し、そのデータからグループ毎の違いを導き出すことができるか。つまりデータ→グループ分けをして元のグループのようになるか。」 で正しいでしょうか？ 例えば、プロ野球選手を 身長、体重、握力、50m走タイム、遠投 などのデータを入れ、 を統計ソフトにかけ、 球団別にうまく分かれるか。 というのは主成分分析ですよね…？ また、上のような主成分分析を試行するのに 考えられる例はどのようなものがあるでしょうか？ データもあれば嬉しいのですが…。 主成分分析も因子分析のように繰り返せるの？ 研修課題で、商品イメージと商品魅力の関係を調べています。ＳＤ法で商品イメージを測り、主成分分析を行いました。 そこで、学生時代に因子分析では因子負荷量の絶対値が0.4未満の項目は削除して因子分析を繰り返すようになど習いました。【質問(1)】「主成分分析」でも同じように項目削除→繰り返しを行うものなのでしょうか？ また、二重負荷項目の扱いはどうしたらよいのでしょう？ 【質問(2)】項目削除して因子分析を繰り返す理由って何ですか？ 因子の妥当性だか信頼性だかが上がるから、と習った記憶がありますが、“日常会話”で表現するとどういうことですか？ 【質問(3)】この調査の目的は、魅力ある商品開発のために人気商品のイメージを探ることです。この動機だと、そもそも主成分分析と因子分析のどちらが適していたのでしょう・・・？ この後、各主成分得点を説明変数、商品評価（良い―悪い）を目的変数にして重回帰分析を行います。 ちなみに、Excelで解析しています。 ドシロートなのにビジネス文書の中で統計プロセスを説明して行かなければならず、四苦八苦しています。親切な回答をどうかよろしくお願い申し上げます。 コレスポンデンス分析と因子分析、主成分分析でのポジショニング マーケティングを勉強しているものです。 現在、企業をブランドイメージでポジショニングをしたいのですが、因子分析、主成分分析、コレスポンデンス分析ではどれがもっとも適しているのでしょうか？ ＳＰＳＳの本や、マーケティングの多変量分析の本の事例では、ポジショニングでは主成分分析、コレスポンデンス分析がよく載っていますが、僕は因子分析がもっとも適しているのではないかと思っているのですが・・・。 ポジショニングをする際に、因子分析、主成分分析、コレスポンデンス分析をそれぞれ適用する長所・短所を添えていただきたいです。 お忙しいとは思いますが、どなたか詳しい方お願いします。 日本史の転換点？：赤穂浪士、池田屋事件、禁門の変に見る武士の忠義と正義 OKWAVE コラム 主成分分析とコレスポンデンス分析（数量化３類） 多変量解析を勉強しているものです。 主成分分析とコレスポンデンス分析（数量化３類）の違いは、元データが質的データか量的データかによると思いますが、実際はどのように使い分けられているのでしょうか？ 主成分分析、因子分析は量的データが必要ですが、実際は、質的データ（１．非常に満足、２．満足・・・・と言ったデータ）が元データでも使われていると思います。そうなればコレスポンデンス分析は必要ないのでは？と思ったのですが・・。 申し訳ないですが、どなたか詳しい方宜しくお願いします。 SPSSで主成分分析 お世話になります。 SPSSを使用して主成分分析を行いたく、メニューの統計→データの分解→因子分析と説明されたのですが、データの分解という項目がありません。どうしてでしょうか？ バージョンは8.0.1Jです。 主成分分析について 超素人なのですが、主成分分析について困っています。 SPSSの結果で、主成分が９つにもなっています。 3つか、4つかに絞れるように工夫してみなさいと 言われているのですが、どうすればいいのでしょうか。 アンケートの評点データ ３５項目 １～５段階評価です。 データ数は１００件 不足であれば補足させていただきますので、 どうぞよろしくアドバイスお願いします。 また、わかりやすいページなどありましたら、ご紹介ください。 Rによる主成分分析 統計解析用ソフトRを用いて主成分分析を行いたいと考えております。 しかし中々うまくいきません。 そこで、詳しい方がいたっしゃいましたら、主成分分析、主成分負荷量、バイプロットまでのプログラムを教えていただけないでしょうか。 解析対象のデータは以下の様なものです。データ数が２１個、変数が１３個です。 F G H ・・・ R 1 6 6 5 ・・・ 2 2 5 6 1 ・・・ 6 3 6 4 6 ・・・ 5 ： ： ： ： ・・・ ： 21 3 6 4 ・・・ 6 よろしくお願いいたします。 主成分分析でのばらつき 主成分分析において、因子のばらつきが多いところを見つけるには出力結果の何を見ればよいのでしょうか? 例えば、月を変数として、ある商品の価格を全国の都道府県ごとに主成分分析すると、 結果として、固有値、寄与率、固有ベクトル（各月に対して）がでますよね?ここで、全国の都道府県間の価格のばらつきが多い月は何月か見るためには、主成分分析の結果のどこに着目して解釈すればよいのでしょうか? よろしくお願いします。 主成分分析の寄与率等に関する質問です。 主成分分析の寄与率等に関する質問です。 主成分分析をかけ、累計寄与率まで出したとして、 第４主成分の時点で累計寄与率90％の場合、全体情報の90％を含んでいるということになると思うのですが、 その第１～４主成分の式を使うことでもともとのデータの予測というものはできるのでしょうか？ (1)できるか否か (2)できるのであれば方法 を教えてください。 勉強したてでよく分かっていない部分もありますが、よろしくおねがいいたします。 相関行列による主成分分析 変量がp個の場合の主成分分析で、相関行列（の二乗和）に着目した時の話です。 この時の、第二主成分を求める手順、式変形、式変形が成り立つ理由がいまいち理解できません。 主成分分析、あるいは多変量解析の教科書は複数冊に目を通しているのですが、理解力が足りないようで…。 うまく説明できる方、宜しくお願いします。 主成分分析における分散 主成分分析の際、分散が一番大きくなるように第一主成分を決めますが、 射影したデータの分散が大きくなる＝情報量が多いと解説されているものがあるのですが これがいまいちわかりません。ここらへんを詳しく教えてもらえないでしょうか。 よろしくお願いします。 注目のQ&A 「You」や「I」が入った曲といえば？ Part2 結婚について考えていない大学生の彼氏について 関東の方に聞きたいです 大阪万博について 駅の清涼飲料水自販機 不倫の慰謝料の請求について 新型コロナウイルスがもたらした功績について教えて 旧姓を使う理由。 回復メディアの保存方法 好きな人を諦める方法 小諸市（長野県）在住でスキーやスノボをする方の用具 カテゴリ 学問・教育 人文・社会科学 語学 自然科学 数学・算数 応用科学（農工医） 学校 受験・進学 留学 その他（学問・教育） カテゴリ一覧を見る OKWAVE コラム 突然のトラブル？プリンター・メール・LINE編 携帯料金を賢く見直す！格安SIMと端末選びのポイントは？ 友達って必要？友情って何だろう 大震災時の現実とは？私たちができる備え 「結婚相談所は恥ずかしい」は時代遅れ！負け組の誤解と出会いの掴み方 あなたにピッタリな商品が見つかる！ OKWAVE セレクト コスメ化粧品 化粧水・クレンジングなど 健康食品・サプリ コンブチャなど バス用品 入浴剤・アミノ酸シャンプーなど スマホアプリ マッチングアプリなど ヘアケア 白髪染めヘアカラーなど インターネット回線 プロバイダ、光回線など
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ありがとうございます。 主成分分析って難しいですね～。