ここでは、車の所有者とメーカーに関する調査データである「Car Poll.jmp」データテーブルを使用します。車の所有者を3つのクラスターに分類し、各クラスターに属する確率を視覚的に表示するプロットを作成します。クラスターが3つの場合は、三角図を使うとわかりやすいです。
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1.
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Car Poll.jmp」を開きます。
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［分析］>［クラスター分析］>［潜在クラス分析］を選択します。
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3.
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「年齢」以外の列をすべて選択し、［Y］をクリックします。
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4.
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［OK］をクリックします。
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5.
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「潜在クラスモデル（クラスター数: 3個）」レポートの横の赤い三角ボタンをクリックし、［クラスターによる色分け］を選択します。
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6.
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「潜在クラスモデル（クラスター数: 3個）」レポートの横の赤い三角ボタンをクリックし、［混合確率の保存］を選択します。
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7.
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Car Pollのデータテーブルで、列リストから「LCA クラスター確率」列グループを選択します。
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8.
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［グラフ］>［三角図］を選択します。
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9.
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［X, プロット］をクリックします。
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10.
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［OK］をクリックします。
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図14.6 クラスターメンバーの確率を示す三角図
クラスターメンバーの確率を示す三角図の三角図は、各回答者が各クラスターに属する事後確率を示しています。ほとんどの事後確率が頂点近くに分布しています。これは、多くの回答者がいずれか1つだけのクラスターに属する事後確率が高く、それ以外の2つのクラスターに属する事後確率が低いことを示しています。ただし、プロットの中央付近にもいくつかの点があり、これらの回答者はどのクラスターに属する確率も特に高くないことを示しています。このような回答者がいるということは、さらに検討したり、クラスター数を増やしたりする必要があるかもしれません。