複数の変数をもつデータに対する分析手法の記述のうち、主成分分析はどれか。
| ア | 変数に共通して影響を与える新たな変数を計算して、データの背後にある構造を取得する方法 |
| イ | 変数の値からほかの変数の値を予測して、データがもつ変数間の関連性を確認する方法 |
| ウ | 変数の値が互いに類似するものを集めることによって、データを分類する方法 |
| エ | 変数を統合した新たな変数を使用して、データがもつ変数の数を減らす方法 |
答え エ
【解説】
| ア | 変数に共通して影響を与える新たな変数を計算して、データの背後にある構造を取得する方法は、因子分析です。(×) |
| イ | 変数の値からほかの変数の値を予測して、データがもつ変数間の関連性を確認する方法は、相関分析です。(×) |
| ウ | 変数の値が互いに類似するものを集めることによって、データを分類する方法は、クラスター分析です。(×) |
| エ | 変数を統合した新たな変数を使用して、データがもつ変数の数を減らす方法は、主成分分析です。(〇) |
【キーワード】
・主成分分析
- 主成分分析
統計学上のデータ解析手法のひとつで、多数の説明変数(条件、要因)を、より少ない式や合成変数(複数の変数が合体したもの)に要約する手法で、この要約を「次元の縮約」と呼び、要約した合成変数のことを「主成分」と呼びます。
もっと、「主成分分析」について調べてみよう。
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